Las 7 herramientas de visión artificial más populares en 2020

¿Abre tu teléfono y mira la primera imagen en tu galería? Puede identificar fácilmente a las personas en la imagen e incluso describírsela a su amigo. Eso es porque es muy fácil para los humanos ver cosas y describir lo que están viendo, pero ¿es lo mismo para las computadoras? ¡De nada! No es tan fácil para las computadoras “ver” como lo es para los humanos. Y es por eso que el campo de la visión por computadora es tan importante, ya que trata de encontrar formas mejores y más rápidas para que las computadoras «vean».

Este mundo está actualmente sobrecargado con imágenes y videos. Las personas pueden tomar fotos en un segundo y publicarlas en Instagram o hacer videos al instante y subirlos a YouTube. Con tanto contenido de imágenes y videos, es muy difícil indexar y mantener este contenido, ya que los algoritmos informáticos no pueden «ver» imágenes y videos como los humanos. En el mejor de los casos, los algoritmos solo pueden organizarlos utilizando las metadescripciones proporcionadas con ellos. Y es por eso que la visión artificial es tan importante. Está dedicado a ayudar a las computadoras a » ver » las imágenes y videos para que puedan entenderse y organizarse de una mejor manera.

La visión por computadora es un campo muy complejo que involucra a las computadoras que obtienen información de imágenes o videos. Este es un campo multidisciplinario que combina inteligencia artificial y aprendizaje automático para procesar y analizar imágenes y videos para obtener información útil de ellos. Algunas de las tareas para aprender algoritmos en visión artificial incluyen reconocimiento facial, identificación de objetos, seguimiento de video, restauración de imágenes, reconstrucción de escenas, etc.

Actualmente, existen varias herramientas en línea que proporcionan algoritmos para Computer Vision y una plataforma para ejecutar estos algoritmos o crear otros nuevos. Estas herramientas también brindan un entorno para conectarse con varios otros software y tecnologías en combinación con la visión por computadora. ¡Así que echemos un vistazo a algunas de las herramientas de Computer Vision ahora!

1. CV abierto

OpenCV (Biblioteca de visión artificial de código abierto) es una biblioteca de visión artificial de código abierto que contiene muchas funciones diferentes para la visión artificial y el aprendizaje automático. Fue creado por Intel y lanzado originalmente en 2000. OpenCV tiene muchos algoritmos diferentes relacionados con la visión por computadora que pueden realizar una variedad de tareas que incluyen detección y reconocimiento facial, identificación de objetos, monitoreo de objetos en movimiento, seguimiento de movimientos de cámara, seguimiento de movimientos oculares, extracción de 3D. modelos de objetos, creando una superposición de realidad aumentada con un escenario, reconociendo imágenes similares en una base de datos de imágenes, etc. OpenCV tiene interfaces para C++ ,   Java Python , MATLAB , etc. y es compatible con varios sistemas operativos como Windows, Android, Mac OS , Linux, etc

2. Flujo de tensor

TensorFlow es una plataforma gratuita de código abierto que tiene una amplia variedad de herramientas, bibliotecas y recursos para inteligencia artificial y aprendizaje automático que incluye visión por computadora. Fue creado por el equipo de Google Brain y lanzado inicialmente el 9 de noviembre de 2015. Puede usar TensorFlow para construir y entrenar modelos de aprendizaje automático relacionados con la visión artificial que incluyen reconocimiento facial, identificación de objetos, etc. Google también lanzó Pixel Visual Core (PVC ) en 2017 que es un procesador de imagen, visión e Inteligencia Artificial para dispositivos móviles. Este Pixel Visual Core también es compatible con TensorFlow para el aprendizaje automático. TensorFlow admite lenguajes como Python, C, C++, Java, JavaScript , Go , Swift, etc. pero sin una garantía de compatibilidad con versiones anteriores de la API. También existen paquetes de terceros para lenguajes como MATLAB, C#, Julia , Scala, R, Rust, etc.

3. Matlab

Matlab es un entorno de computación numérica que fue desarrollado por MathWorks en 1984. Contiene Computer Vision Toolbox que proporciona varios algoritmos y funciones para la visión artificial. Estos incluyen detección de objetos, seguimiento de objetos, detección de características, coincidencia de características, calibración de cámara en 3D, reconstrucción 3D, etc. También puede crear y entrenar detectores de objetos personalizados en Matlab utilizando algoritmos de aprendizaje automático como YOLO v2 , ACF, Faster R -CNN, etc. Estos algoritmos también se pueden ejecutar en procesadores multinúcleo y GPU para hacerlos mucho más rápidos. Los algoritmos de la caja de herramientas de Matlab admiten la generación de código en C y C++.

4. CUDA

CUDA o Compute Unified Device Architecture) es una plataforma de computación paralela que fue creada por Nvidia y lanzada en 2007. Es utilizada por ingenieros de software para procesamiento de propósito general utilizando la unidad de procesamiento de gráficos o GPU habilitada para CUDA. CUDA también tiene la biblioteca Nvidia Performance Primitives que contiene varias funciones para el procesamiento de imágenes, señales y videos. Algunas otras bibliotecas y colecciones incluyen GPU4Vision, OpenVIDIA para algoritmos populares de visión por computadora en CUDA, MinGPU, que es una biblioteca mínima de GPU para Computer Vision, etc. Los desarrolladores pueden programar en varios lenguajes como C, C++, Fortran, MATLAB, Python, etc. mientras utilizando CUDA.

5. Simple CV

SimpleCV es un marco de visión por computadora de código abierto que se puede utilizar para crear varias aplicaciones de visión por computadora. SimpleCV es simple (¡como sugiere su nombre!) y puede usar varias bibliotecas avanzadas de visión por computadora como OpenCV sin aprender todos los conceptos de CV en profundidad, como formatos de archivo, administración de búfer, espacios de color, valores propios, profundidades de bits, array almacenamiento, almacenamiento de mapas de bits, etc. SimpleCV lo alía para experimentar en la visión por computadora utilizando las imágenes o secuencias de video de cámaras web, FireWire, teléfonos móviles, Kinects, etc. Es el mejor marco si necesita realizar un prototipo rápido. Puede usar SimpleCV con los sistemas operativos Mac, Windows y Ubuntu Linux.

6. YOLO

YOLO o ¡Solo miras una vez! es un sistema de detección de objetos en tiempo real más reciente y vanguardista. Fue creado por Joseph Redmon y Ali Farhadi de la Universidad de Washington y es extremadamente rápido y preciso en comparación con otros detectores de objetos. El algoritmo YOLO es tan rápido en comparación con otros algoritmos de detección de objetos porque aplica una red neuronal a la imagen completa para clasificar los objetos. Luego, la red neuronal divide la imagen en regiones y predice las probabilidades para cada región. Por otro lado, el resto de los algoritmos de detección de objetos de uso común aplican la red neuronal a una imagen en muchas ubicaciones y escalas diferentes. Entonces, YOLO es rápido ya que mira la imagen completa, por lo que sus predicciones están informadas por un contexto holístico de la imagen.

7. BoofCV

BoofCV es una biblioteca de código abierto que está escrita específicamente para la visión artificial en tiempo real. Fue lanzado bajo una licencia Apache 2.0 para uso académico y comercial. Hay opciones para varias ramas de CV en BoofCV, incluido el procesamiento de imágenes de bajo nivel, detección y seguimiento de características, calibración de cámara, etc. Algunos de los paquetes en BoofCV incluyen funciones de procesamiento de imágenes con funciones de procesamiento de imágenes que operan en píxeles, visión geométrica para extraer Características de la imagen usando geometría 2D y 3D, Calibración que tiene funciones para determinar los parámetros intrínsecos y extrínsecos de la cámara, Reconocimiento para reconocer objetos visuales complicados, etc.