Scikit-image VS OpenCV

OpenCV OpenCV (Open Source Computer Vision) je knihovna programovacích funkcí zaměřených hlavně na počítačové vidění v reálném čase. V jednoduchém jazyce se jedná o knihovnu používanou pro zpracování obrazu. Používá se hlavně k provádění všech operací souvisejících s obrázky. Vydává se na základě licence BS D, a proto je zdarma pro akademické i komerční použití.

Navíc byl vydán na základě licence BSD společností Intel v červnu 2000. Později byl podporován společností Willow Garage a nyní je udržován itseezem. OpenCV, přijatý po celém světě, má více než 47 tisíc uživatelů uživatelské komunity a odhadovaný počet stahování přesahuje 14 milionů. Rozsah použití sahá od interaktivního umění až po inspekci dolů, sešívání map na webu nebo pomocí pokročilé robotiky.

Historie - Projekt OpenCV byl zpočátku iniciativou Intel Research zaměřenou na pokrok v aplikacích náročných na procesor, součástí řady projektů, včetně sledování paprsků paprsků v reálném čase a 3D zobrazovacích stěn. Mezi hlavní přispěvatele projektu patřilo několik odborníků na optimalizaci v Intelu Rusko, stejně jako tým výkonových knihoven Intel.

OpenCV VS Scikit-Learn

V prvních dnech OpenCV byly cíle projektu popsány jako:

● Předběžný výzkum vize poskytováním nejen otevřeného, ​​ale také optimalizovaného kódu pro základní vizuální infrastrukturu. Už žádné nové objevování kola.

● Šíření znalostí vize poskytováním společné infrastruktury, na které by vývojáři mohli stavět, aby kód byl snadněji čitelný a přenositelný.

● Pokročilé komerční aplikace založené na vizi zpřístupněním přenosného kódu optimalizovaného na výkon zdarma - s licencí, která nevyžaduje, aby byl kód otevřen nebo uvolněn sám.

První alfa verze OpenCV byla zveřejněna na konferenci IEEE o počítačovém vidění a rozpoznávání vzorů v roce 2000 a v letech 2001 až 2005 bylo vydáno pět beta. První verze 1.0 byla vydána v roce 2006. Verze 1.1 „před vydáním “Bylo vydáno v říjnu 2008. Druhé hlavní vydání OpenCV bylo v říjnu 2009. K oficiálním vydáním nyní dochází každých šest měsíců a vývoj nyní provádí nezávislý ruský tým podporovaný komerčními společnostmi. V srpnu 2012 byla podpora OpenCV převzata neziskovou nadací OpenCV.org, která udržuje vývojářské a uživatelské stránky.

Program Computer Vision se zabývá tím, jak mohou být počítače vyrobeny pro získání vysoké úrovně porozumění z obrázků a videí. Licence BSD jsou navíc řadou povolených licencí svobodného softwaru, které ukládají minimální omezení pro používání a redistribuci zahrnutého softwaru. C ++ je páteř OpenCV. Je zcela napsán v C ++ a jeho primární rozhraní je v C ++.

Navíc, díky svým API, může být rozšířen do různých programovacích jazyků, jako je Python, Java atd. Nyní vzniká potřeba vyššího výkonu a více funkcí, proto byla vydána druhá verze OpenCV2, která zahrnuje hlavně zásadní změny v rozhraní C ++, zaměřené na jednodušší a bezpečnější vzory, nové funkce a lepší implementace stávajících z hlediska výkonu (zejména u vícejádrových systémů). Aktuálně je OpenCV 3 nejnovější verzí knihovny a poslední stabilní vydání bylo před 56 dny verze 3.4.0. Dnes je práce s obrázky a videy a získávání informací z nich hlavním tématem a OpenCV poskytuje funkce a algoritmy pro zpracování obrázků v reálném čase. OpenCV používá většinou také všechny systémy s vlastním řidičem, jako je režim automatického pilota nebo auta s vlastním řidičem.

To je důvod, proč je OpenCV používán extrémně. Navíc se neomezuje pouze na výše uvedené aplikace, má obrovské množství aplikací. Některé další jsou uvedeny níže: Aplikace:

● systém rozpoznávání obličeje; ● rozpoznávání gest; ● optická čtečka znaků (OCR); ● rozpoznávání objektů; ● Rozšířená realita; ● sledování pohybu a porozumění; a mnoho dalších ● Sada nástrojů 2D a 3D ● Odhad Egomotionu ● Systém rozpoznávání obličeje ● Rozpoznávání gest ● Interakce člověka a počítače (HCI) ● Mobilní robotika ● Porozumění pohybu ● Identifikace objektu ● Segmentace a rozpoznávání ● Stereopsis stereo vidění: vnímání hloubky ze 2 kamer ● Struktura z pohybu (SFM) ● Sledování pohybu ● Rozšířená realita Pro podporu některých z výše uvedených oblastí zahrnuje OpenCV statistickou knihovnu strojového učení, která obsahuje: ● Zvýšení ● Učení stromů rozhodování ● Stromy zvyšující gradient ● Algoritmus maximalizace očekávání ● K-nejbližší algoritmus souseda ● Klasifikátor Naive Bayes ● Umělé neuronové sítě ● Náhodný les ● Podporující vektorový stroj (SVM) ● Hluboké neuronové sítě (DN).

Knihovna obsahuje více než 2500 optimalizovaných algoritmů, které zahrnují komplexní sadu klasických i nejmodernějších algoritmů počítačového vidění a strojového učení. Tyto algoritmy lze použít k detekci a rozpoznání tváří, identifikaci objektů, klasifikaci lidských akcí ve videích, sledování pohybu kamer, sledování pohybujících se objektů, extrahování 3D modelů objektů, vytváření 3D bodových mraků ze stereofonních kamer, spojování obrazů dohromady a vytváření vysokého rozlišení obrázek celé scény, najděte podobné obrázky z databáze obrázků, odstraňte červené oči z obrázků pořízených pomocí blesku, sledujte pohyby očí, rozpoznávejte scenérii a vytvořte značky, které ji překryjí rozšířenou realitou atd.

Knihovna je hojně využívána ve firmách, výzkumných skupinách a vládních orgánech. Který jazyk podporuje: 1. C ++ 2. Android SDK 3. Java 4. Python 5. C (nedoporučuje se) Některé výhody používání OpenCV: 1. Pracuje s téměř všemi slavnými jazyky 2. Zdarma k použití. Má rozhraní C ++, Python a Java a podporuje Windows, Linux, Mac OS, iOS a Android. OpenCV byl navržen pro výpočetní efektivitu a se silným zaměřením na aplikace v reálném čase. Knihovna, napsaná v optimalizovaném C / C ++, může využívat vícejádrové zpracování. Povoleno v OpenCL, může využít hardwarovou akceleraci základní heterogenní výpočetní platformy. Jednou z hlavních výhod OpenCV je práce se většinou všemi slavnými programovacími jazyky, jako je Java, Python, C ++ a mnoho dalších. Navíc je zdarma používat, což je další velká výhoda. Vzhledem k tomu, že se široce používá, je na internetu k dispozici mnoho výukových programů a dokumentací. Některé dokumentace si můžete stáhnout z OpenCV.org (http://docs.opencv.org). Pokud jde o použitelnost, OpenCV nemá konkurenty. Spolu s dobře zavedenými společnostmi jako Google, Yahoo, Microsoft, Intel, IBM, Sony, Honda, Toyota, které zaměstnávají knihovnu, existuje mnoho startupů, jako jsou Applied Minds, VideoSurf a Zeitera, které rozsáhle využívají OpenCV. Nasazení OpenCV zahrnuje celou škálu od sešití snímků ulic, detekce narušení pozorovacího videa v Izraeli, sledování důlního vybavení v Číně, pomoc robotům při navigaci a vyzvedávání objektů v garáži Willow, detekce nehod v bazénu utopení v Evropě, spuštění interaktivního umění ve Španělsku a New Yorku, kontrola přistávacích drah v Turecku, kontrola štítků na výrobcích v továrnách po celém světě, aby se rychle detekovala tvář v Japonsku. Na těchto obrázcích je rozpoznán úsměv obličeje pomocí Opencv.

Metodika - 400 tváří v datovém souboru tváří Olivetti je rozděleno do dvou kategorií: „usmívající se“ a „ne usmívající se“. Na tato data je vyškolen algoritmus strojového učení. Pomocí OpenCV je aktuální snímek webové kamery přiváděn do kaskády Haar pro detekci obličeje.

Data extrahovaná z rozpoznané tváře jsou dána dříve vyškolenému klasifikátoru a poskytují předpověď pro úsměv. Scikit-image Jedná se o otevřenou knihovnu zpracování obrázků pro programovací jazyk Python. Dříve to bylo známé jako scikits.image. Zahrnuje algoritmy pro segmentaci, geometrické transformace, manipulaci s barevným prostorem, analýzu, filtrování, morfologii, detekci prvků a další. Je navržen tak, aby spolupracoval s numerickými a vědeckými knihovnami Python NumPy a SciPy. Projekt scikit-image začal jako scikits.image, Stéfan van der Walt. Jeho název vychází z představy, že se jedná o „SciKit“ (SciPy Toolkit), samostatně vyvinuté a distribuované rozšíření pro SciPy od třetích stran. Původní kódová základna byla později značně přepsána jinými vývojáři. Z různých scikitů byly scikit-image i scikit-learn v listopadu 2012 označeny jako „dobře udržované a populární“. Scikit-image byl aktivní také v Google Summer of Code.

Je to knihovna „klasických“ algoritmů strojového učení, jako jsou Random Forests, SVM, lineární modely atd. Jeho rozhraní je velmi konzistentní a snadno použitelné. Vypadá to, že je navržen tak, aby ho i začátečník python s malou znalostí strojového učení mohl použít jako černou skříňku, aniž by skutečně pochopil, co je uvnitř. scikit-image je z velké části psán v Pythonu, některé základní algoritmy jsou psány v Cythonu pro dosažení výkonu. Podpůrné vektorové stroje jsou implementovány obalem Cython kolem LIBSVM; logistické regrese a lineární podpůrné vektorové stroje podobným obalem kolem LIBLINEAR. Jeho původním autorem je David Cournapeau a původně vyšlo v roce 2007. Jeho poslední stabilní verze je 0.19.1 / 22.10.2017. Napsáno v C, C ++, Python, Cython.

Výhody: ● Výkonnější ● Anaconda kompatibilita ● Skvělá dokumentace V učení bez dozoru nemáme označená data, proto nelze předvídat přesnost. Některé populární skupiny modelů poskytované programem scikit-learn zahrnují: ● Clustering: pro seskupování neznačených dat, jako je KMeans. ● Cross Validation: pro odhad výkonu sledovaných modelů na neviditelných datech. ● Datové sady: pro testovací datové sady a pro generování datových sad se specifickými vlastnostmi pro zkoumání chování modelu. ● Zmenšení rozměrů: pro snížení počtu atributů v datech pro shrnutí, vizualizaci a výběr prvků, jako je analýza hlavních komponent. ● Metody souboru: pro kombinaci předpovědí více kontrolovaných modelů. ● Extrahování funkcí: pro definování atributů v obrazových a textových datech. ● Výběr funkcí: pro identifikaci smysluplných atributů, ze kterých lze vytvářet supervidované modely. ● Ladění parametrů: pro získání co nejvíce ze sledovaných modelů. ● Manifold Learning: Pro shrnutí a zobrazení komplexních vícerozměrných dat. ● Dohledované modely: rozsáhlé pole neomezené na zobecněné lineární modely, diskriminační analýza, naivní zátoky, líné metody, neuronové sítě, podporující vektorové stroje a rozhodovací stromy.

Tato knihovna je poměrně robustní, poskytuje podporu ve výrobních systémech. Hluboko se zaměřuje na snadnost použití, kvalitu kódu, dokumentaci a výkon. Poskytuje konzistentní rozhraní pro mnoho modelů strojového učení, což usnadňuje, jak se naučit nový model. Poskytuje také mnoho možností pro modely, které lze vyladit pro optimální výkon, a vybírá rozumná výchozí nastavení, abychom mohli rychle začít.

Dokumentace je velmi užitečná při porozumění různým modelům. Je také nabitý mnoha funkcemi, které usnadňují výběr a vyhodnocení modelu. Je pod aktivním vývojem a má velkou komunitu na přetečení zásobníku. V závislosti na cílech projektu se musíme rozhodnout, že bychom měli jít na strojové učení s R nebo s výpovědí.

R má více schopností porozumět vašemu modelu, ale scikit se zaměřuje na maximalizaci přesnosti. Scikit - učit se není vůbec užitečný v hlubokém učení.

Dnes je Scikit využívající strojového učení aplikován v oblastech jako: ● Rozpoznávání tváře ● Modelování distribuce druhů ● Predikční latence ● Vizualizace struktury akciového trhu ● Mimořádná detekce na reálném datovém souboru ● Rozpoznávání ručně psaných číslic

● Identifikace objektu ● Segmentace a rozpoznávání ● Stereopsis stereo vision: vnímání hloubky ze 2 kamer ● Struktura od pohybu (SFM) ● Sledování pohybu ● Rozšířená realita Pro podporu některých z výše uvedených oblastí zahrnuje OpenCV statistickou knihovnu strojového učení, která obsahuje: ● Zvýšení ● Učební strom rozhodování ● Stromy zvyšující gradient ● Algoritmus maximalizace očekávání ● Algoritmus k-nejbližší soused ● Klasifikátor Naive Bayes ● Umělé neuronové sítě ● Náhodný les ● Podporující vektorový stroj (SVM) ● Hluboké neuronové sítě (DN).

Knihovna obsahuje více než 2500 optimalizovaných algoritmů, které zahrnují komplexní sadu klasických i nejmodernějších algoritmů počítačového vidění a strojového učení. Tyto algoritmy lze použít k detekci a rozpoznání tváří, identifikaci objektů, klasifikaci lidských akcí ve videích, sledování pohybu kamer, sledování pohybujících se objektů, extrahování 3D modelů objektů, vytváření 3D bodových mraků ze stereofonních kamer, spojování obrazů dohromady a vytváření vysokého rozlišení obraz celé scény, najděte podobné obrázky z databáze obrázků, odstraňte červené oči z obrázků pořízených pomocí blesku, sledujte pohyby očí, rozpoznávejte scenérii a vytvořte značky, které ji překrývají rozšířenou realitou atd. Knihovna je hojně využívána ve firmách, ve výzkumu skupiny a vládními orgány. Který jazyk podporuje: 1. C ++ 2. Android SDK 3. Java 4. Python 5. C (nedoporučuje se) Některé výhody používání OpenCV: 1. Pracuje s téměř všemi slavnými jazyky

2. Zdarma k použití. Má rozhraní C ++, Python a Java a podporuje Windows, Linux, Mac OS, iOS a Android. OpenCV byl navržen pro výpočetní efektivitu a se silným zaměřením na aplikace v reálném čase. Knihovna, napsaná v optimalizovaném C / C ++, může využívat vícejádrové zpracování. Povoleno v OpenCL, může využít hardwarovou akceleraci základní heterogenní výpočetní platformy.

Jednou z hlavních výhod OpenCV je práce se většinou všemi slavnými programovacími jazyky, jako je Java, Python, C ++ a mnoho dalších.

Navíc je zdarma používat, což je další velká výhoda. Vzhledem k tomu, že se široce používá, je na internetu k dispozici mnoho výukových programů a dokumentací. Některé dokumentace si můžete stáhnout z OpenCV.org (http://docs.opencv.org). Pokud jde o použitelnost, OpenCV nemá konkurenty. Spolu s dobře zavedenými společnostmi jako Google, Yahoo, Microsoft, Intel, IBM, Sony, Honda, Toyota, které zaměstnávají knihovnu, existuje mnoho startupů, jako jsou Applied Minds, VideoSurf a Zeitera, které rozsáhle využívají OpenCV. Nasazení OpenCV zahrnuje celou škálu od sešití snímků ulic, detekce narušení pozorovacího videa v Izraeli, sledování důlního vybavení v Číně, pomoc robotům při navigaci a vyzvedávání objektů v garáži Willow, detekce nehod v bazénu utopení v Evropě, spuštění interaktivního umění ve Španělsku a New Yorku, kontrola přistávacích drah v Turecku, kontrola štítků na výrobcích v továrnách po celém světě, aby se rychle detekovala tvář v Japonsku. Na těchto obrázcích je rozpoznán úsměv obličeje pomocí Opencv. Metodika - 400 tváří v datovém souboru tváří Olivetti je rozděleno do dvou kategorií: „usmívající se“ a „ne usmívající se“. Na tato data je vyškolen algoritmus strojového učení. Pomocí OpenCV je aktuální snímek webové kamery přiváděn do kaskády Haar pro detekci obličeje. Data extrahovaná z rozpoznané tváře jsou dána dříve vyškolenému klasifikátoru a poskytují předpověď pro úsměv. Scikit-image Jedná se o otevřenou knihovnu zpracování obrázků pro programovací jazyk Python. Dříve to bylo známé jako scikits.image. Zahrnuje algoritmy pro segmentaci, geometrické transformace, manipulaci s barevným prostorem, analýzu, filtrování, morfologii, detekci prvků a další. Je navržen tak, aby spolupracoval s numerickými a vědeckými knihovnami Python NumPy a SciPy. Projekt scikit-image začal jako scikits.image, Stéfan van der Walt. Jeho název vychází z představy, že se jedná o „SciKit“ (SciPy Toolkit), samostatně vyvinuté a distribuované rozšíření pro SciPy od třetích stran. Původní kódová základna byla později značně přepsána jinými vývojáři. Z různých scikitů byly scikit-image i scikit-learn v listopadu 2012 označeny jako „dobře udržované a populární“. Scikit-image byl aktivní také v Google Summer of Code. Je to knihovna „klasických“ algoritmů strojového učení, jako jsou Random Forests, SVM, lineární modely atd. Jeho rozhraní je velmi konzistentní a snadno použitelné. Vypadá to, že je navržen tak, aby ho i začátečník python s malou znalostí strojového učení mohl použít jako černou skříňku, aniž by skutečně pochopil, co je uvnitř. scikit-image je z velké části psán v Pythonu, některé základní algoritmy jsou psány v Cythonu pro dosažení výkonu. Podpůrné vektorové stroje jsou implementovány obalem Cython kolem LIBSVM; logistické regrese a lineární podpůrné vektorové stroje podobným obalem kolem LIBLINEAR. Jeho původním autorem je David Cournapeau a původně vyšlo v roce 2007.

Jeho nejnovější stabilní verze je 0.19.1 / 22.10.2017. Napsáno v C, C ++, Python, Cython.

Výhody: ● Výkonnější ● Anaconda kompatibilita ● Skvělá dokumentace V učení bez dozoru nemáme označená data, proto nelze předvídat přesnost. Některé populární skupiny modelů poskytované programem scikit-learn zahrnují: ● Clustering: pro seskupování neznačených dat, jako je KMeans. ● Cross Validation: pro odhad výkonu sledovaných modelů na neviditelných datech. ● Datové sady: pro testovací datové sady a pro generování datových sad se specifickými vlastnostmi pro zkoumání chování modelu. ● Zmenšení rozměrů: pro snížení počtu atributů v datech pro shrnutí, vizualizaci a výběr prvků, jako je analýza hlavních komponent. ● Metody souboru: pro kombinaci předpovědí více kontrolovaných modelů. ● Extrahování funkcí: pro definování atributů v obrazových a textových datech. ● Výběr funkcí: pro identifikaci smysluplných atributů, ze kterých lze vytvářet supervidované modely. ● Ladění parametrů: pro získání co nejvíce ze sledovaných modelů. ● Manifold Learning: Pro shrnutí a zobrazení komplexních vícerozměrných dat.

Dohledované modely: obrovské pole neomezené na zobecněné lineární modely, diskriminační analýza, naivní zátoky, líné metody, neuronové sítě, podporující vektorové stroje a rozhodovací stromy. Tato knihovna je poměrně robustní, poskytuje podporu ve výrobních systémech. Hluboko se zaměřuje na snadnost použití, kvalitu kódu, dokumentaci a výkon. Poskytuje konzistentní rozhraní pro mnoho modelů strojového učení, což usnadňuje, jak se naučit nový model. Poskytuje také mnoho možností pro modely, které lze vyladit pro optimální výkon, a vybírá rozumná výchozí nastavení, abychom mohli rychle začít. Dokumentace je velmi užitečná při porozumění různým modelům. Je také nabitý mnoha funkcemi, které usnadňují výběr a vyhodnocení modelu. Je pod aktivním vývojem a má velkou komunitu na přetečení zásobníku. V závislosti na cílech projektu se musíme rozhodnout, že bychom měli jít na strojové učení s R nebo s výpovědí. R má více schopností porozumět vašemu modelu, ale scikit se zaměřuje na maximalizaci přesnosti. Scikit - učit se není vůbec užitečný v hlubokém učení.

Dnes je Scikit využívající strojového učení aplikován v oblastech jako: ● Rozpoznávání tváře ● Modelování distribuce druhů ● Predikční latence ● Vizualizace struktury akciového trhu ● Mimořádná detekce na reálném datovém souboru ● Rozpoznávání ručně psaných číslic

K tomuto článku přispěl Hritik Jain
https://www.linkedin.com/in/hritik-jain-830790141/

Hritik Jain
#include <>
SGSITS