В данной статье мы рассмотрим Python библиотеки компьютерного зрения, позволяющие обнаруживать, распознавать и классифицировать объекты с изображений и видео, а также с камеры в режиме реального времени.
В вопросах искусственного интеллекта, компьютерного зрения и машинного обучения Python является одним из самых перспективных и востребованных языков.
Одно из самых востребованных направлений программирования - компьютерное зрение. Решение задачи распознания и определения объектов на картинке и их классификация сегодня востребованы как никогда. Распознание и классификация объектов на фотографиях, видео, с камеры наблюдения активно используется Face ID в телефонах, системы распознавания людей, поиск и отслеживание автомобилей, считывание автомобильных номеров, контроль автомобильного и пешеходного движения, поиск и подсчет количества пешеходов, создание беспилотных автомобилей, анализ поведения людей и др.
Все эти задачи решаются с помощью моделей компьютерного зрения и машинного обучения на языке программирования Python. Для решения этих задач в Python используются следующие библиотеки компьютерного зрения: OpenCV, ImageAI, Mediapipe.
OpenCV
OpenCV по сути стандартная библиотека в области обработки изображений и компьютерного зрения. Была разработана для обработки визуальных данных в реальном времени.
В библиотеку входят более 2500 алгоритмов, в которых есть как классические, так и современные алгоритмы для компьютерного зрения и машинного обучения.
Распознавание объектов производится с помощью цветовой сегментации изображения.
Библиотека OpenCV, позволяет распознавать различные объекты, такие как людей на снимке, части тела, дорожные знаки, автомобили, строения многое другое. Библиотека позволяет обучать свои модели для распознавания и классификации объектов.
ImageAI
ImageAI - это простая в использовании библиотека компьютерного зрения Python, которая позволяет разработчикам легко интегрировать современные функции искусственного интеллекта в свои новые и существующие приложения и системы. Его используют тысячи разработчиков, студентов, исследователей, преподавателей и экспертов в корпоративных организациях по всему миру.
ImageAI предоставляет API для распознавания 1000 различных объектов на изображении с использованием предварительно обученных моделей. Также предоставляет API для обнаружения, определения местоположения и идентификации 80 наиболее распространенных объектов в повседневной жизни на изображении с использованием предварительно обученных моделей.
Библиотека предоставляет возможности для обучения новых моделей распознавания изображений на новых наборах данных изображений для пользовательских вариантов настройки распознавания.
Mediapipe
MediaPipe предоставляет кроссплатформенные настраиваемые решения машинного обучения с открытым исходным кодом для прямой и потоковой обработки мультимедиа.
Библиотека позволяет распознавать, сегментировать и идентифицировать лица, отслеживание движения глаз, нахождение рук, определения позы человека, определение и идентификация различных объектов.
Распознание и сегментация лица (сетка для лица) это решение, которое оценивает 468 3D-ориентиров лица в режиме реального времени, работает как на ПК, так и на мобильных устройствах. Для сегментации применяется машинное обучение, а для определения трехмерной поверхности лица, требуя только одна камера без необходимости использования специального датчика глубины. Данная функция позволяет создавать пользовательские маски и накладывать их на лица.
Способность воспринимать форму и движение рук является важным компонентом для улучшения взаимодействия с пользователем в различных технологических областях и платформах, что дает возможность создавать приложения управляемые жестами.
Живое восприятие одновременной позы человека, ориентиров лица и отслеживания рук в режиме реального времени на мобильных устройствах может использоваться для различных приложений современной жизни.
Также библиотека дает возможность распознавать различные объекты.
В данный момент Python имеет множество превосходных библиотек для обработки изображений и видео. Почти все они основываются на представлении данных в виде многомерного массива NumPy, поэтому данный пакет является практически обязательным для установки.
С уважением, Карян Армен.
Занимаюсь профессиональной разработкой прикладных программ на Python.
email SoftSAR@yandex.ru
Telegram @SoftSar_am