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    Les 10 Meilleurs Outils pour la Vision Par Ordinateur

    L’evolution de la vision par ordinateur n’a cessé de s’accélérer au cours des dernières années, mais divers outils de vision par ordinateur ont connu une montée en flèche récemment. En effet, cela pet s’expliquer par son utilisation dans des domaines tels que l’IoT, la fabrication, la santé, la sécurité.
    Les outils de vision par ordinateur ont évolué au fil du temps, à tel point que la vision par ordinateur est aujourd’hui également proposée en tant que service. De plus, les progrès matériels tels que les GPU, ainsi que les outils d’apprentissage automatique et les frameworks, renforcent la vision par ordinateur de nos jours. Les fournisseurs de services principaux dans le cloud, tels que Google, Microsoft et AWS, ont tous rejoint la course pour devenir le choix des développeurs. Mais quel outil devriez-vous choisir? Aujourd’hui, nous allons vous présenter une liste des outils et vous aider à comprendre lequel choisir, en fonction de vos besoins.

    Outils / bibliothèques de vision par ordinateur

    1. OpenCV:

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    Toute publication sur la vision par ordinateur est incomplète sans la mention d’OpenCV. OpenCV est un superbe outil de vision par ordinateur performant qui fonctionne aussi bien avec C ++ qu’avec Python. OpenCV est pré-construit avec toutes les techniques et algorithmes nécessaires pour effectuer plusieurs tâches de traitement d’images et de vidéos. C’est très facile à utiliser, ce qui en fait la librairie de vision par ordinateur la plus populaire du monde. OpenCV est multi-plateforme, vous permettant de créer des applications pour Linux, Windows et Android.

    Dans le même temps, cela présente certains inconvénients. En effet, cela devient un peu lent quand vous travaillez avec des ensembles de données très massives ou des images très volumineuses. De plus, à lui seul, OpenCV n’a pas de prise en charge GPU et repose sur CUDA pour le traitement des GPU.

    2. Matlab:

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    Matlab est un magnifique outil pour concevoir des applications de traitement d’images et est largement utilisé dans la recherche. La raison en est que Matlab permet un prototypage rapide. Un autre aspect intéressant est que le code Matlab est assez concis par rapport au C ++, ce qui facilite la lecture et le débogage. Il corrige les erreurs avant exécution en proposant des solutions pour rendre le code plus rapide.

    Par contre, Matlab est un outil payant. De plus, cela peut devenir assez lent pendant le temps d’exécution. Matlab n’est pas votre outil de prédilection dans un environnement de production réel, car il a été conçu pour le prototypage et la recherche.

    3. TensorFlow:

    TensorFlow gagne en popularité depuis deux ans en raison de sa puissance et de sa facilité d’utilisation. Il vous permet d’exploiter toute la puissance de Deep Learning dans le domaine de la vision par ordinateur et dispose d’excellents outils pour effectuer le traitement / la classification des images: il s’agit d’un tenseur de graphes similaire à celui d’une API. De plus, vous pouvez utiliser l’API Python pour effectuer la détection des visages et des expressions. Vous pouvez également effectuer une classification à l’aide de techniques telles que la régression. Tensorflow vous permet également d’effectuer une vision par ordinateur d’immenses magnitudes.

    L’un des principaux inconvénients de Tensorflow est qu’il consomme extrêmement de ressources et peut dévorer les capacités d’un GPU en un rien de temps, ce qui est tout à fait injustifié. De plus, si vous souhaitez apprendre à traiter des images avec TensorFlow, vous devez comprendre ce que sont Machine et Deep Learning, écrire vos propres algorithmes, puis avancer à partir de là.

    4. AForge.NET/Accord.NET:

    Vous serez ravi de savoir que le traitement des images est possible même si vous êtes un développeur C # et .NET. C’est un excellent outil avec beaucoup de filtres, idéal pour la manipulation d’images et différentes transformations. Le laboratoire de traitement d’images permet de filtrer des fonctions telles que la détection des contours, etc. AForge est extrêmement simple à utiliser car tout ce que vous avez à faire est d’ajuster les paramètres à partir d’une interface utilisateur. De plus, ses vitesses de traitement sont assez bonnes.

    Cependant, AForge ne possède ni la puissance ni les capacités d’autres outils tels que OpenCV, comme l’analyse avancée des images animées ou même le traitement avancé des images.

    5. SimpleCV:

    SimpleCV est un cadre permettant de créer des applications de vision par ordinateur. Il vous donne accès à une multitude d’outils de vision par ordinateur tels que OpenCV, pygame, etc. Si vous ne voulez pas entrer dans les détails du traitement d’images et que vous voulez juste que votre travail soit terminé, c’est l’outil qu’il vous faut. vos mains sur. Si vous voulez faire du prototypage rapide, SimpleCV vous servira le mieux.

    Toutefois, si votre intention est de l’utiliser dans des environnements de production lourds, vous ne pouvez pas vous attendre à ce qu’il fonctionne au niveau d’OpenCV. De plus, le forum de la communauté n’est pas très actif et vous risquez de vous heurter à des murs, en particulier lors de l’installation.

    6. CUDA:

    CUDA est une plate-forme pour l’informatique parallèle, inventée par NVIDIA. Il améliore considérablement les performances informatiques en exploitant la puissance des GPU. La boîte à outils CUDA inclut la bibliothèque NVIDIA Performance Primitives, qui regroupe des fonctions de traitement des signaux, des images et des vidéos. Si vous devez traiter des images volumineuses nécessitant une utilisation intensive du processeur graphique, vous pouvez choisir d’utiliser CUDA. CUDA est facile à programmer et est assez efficace et rapide.

    En revanche, la consommation d’énergie est extrêmement élevée et vous devrez reformuler votre mémoire pour la distribution de la mémoire lors de tâches parallèles.

    7. SciPy et NumPy:

    SciPy et NumPy sont assez puissants pour traiter des images. scikit-image est un package Python dédié au traitement des images, qui utilise les tableaux natifs NumPy et SciPy en tant qu’objets image.

    De plus, vous pouvez utiliser l’environnement informatique interactif IPython et vous pouvez également choisir d’inclure OpenCV si vous souhaitez effectuer un traitement plus rigoureux des images.

    8. GPUImage:

    GPUImage est un framework, ou plutôt une bibliothèque iOS, qui vous permet d’appliquer des effets et des filtres accélérés par le GPU aux images, aux vidéos en direct et aux films. Il est construit sur OpenGL ES 2.0. L’exécution de filtres personnalisés sur un GPU nécessite beaucoup de code à configurer et à gérer. GPUImage réduit la consommation d’énergie et effectue le travail à votre place.

    9. API Google Cloud et Mobile Vision:

    l’API Google Cloud Vision permet aux développeurs d’effectuer le traitement des images en encapsulant de puissants modèles d’apprentissage automatique dans une simple API REST pouvant être appelée dans une application. En outre, sa fonctionnalité de reconnaissance optique de caractères (OCR) vous permet de détecter du texte dans vos images.

    Conclusion :


    Voilà, c’étaient les meilleurs outils pour la vision par ordinateur et le traitement d’images. Allez de l’avant et consultez ces ressources pour travailler avec certains des meilleurs outils utilisés dans l’industrie.

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