计算机视觉开发者都应掌握的10个必备工具

文摘 2024-10-27 07:46 重庆

点击下方卡片，关注“OpenCV与AI深度学习”

视觉/图像重磅干货，第一时间送达!

计算机视觉是一个使机器能够解释和理解视觉世界的领域。其应用正在迅速扩展，从医疗保健和自动驾驶汽车到安全系统和零售。

在本文中，我们将介绍每个计算机视觉开发人员（无论是初学者还是高级用户）都应该掌握的十个基本工具。这些工具的范围从用于图像处理的库到有助于机器学习工作流程的平台。

1. OpenCV

初级：

OpenCV 是一个流行的开源库，专为计算机视觉任务而设计。对于初学者来说，这是一个很好的起点，因为它可以让您轻松执行图像过滤、操作和基本功能检测等任务。使用 OpenCV，您可以先学习基本的图像处理技术，例如调整大小、裁剪和边缘检测，这些技术为更复杂的任务奠定了基础。

高级：

专家用户：随着您的进步，OpenCV 会提供各种功能，用于实时视频处理、对象检测和摄像机校准。高级用户可以将 OpenCV 用于高性能应用程序，包括将其与机器学习模型集成，或在实时系统中将其用于面部识别或增强现实等任务。

2. TensorFlow

初级：

TensorFlow 是 Google 开发的一个功能强大的框架，用于构建和训练机器学习模型，尤其是在深度学习方面。由于其广泛的文档和教程，它对初学者友好。作为新开发人员，您可以从用于图像分类和对象检测等任务的预构建模型开始，从而了解模型如何从数据中学习的基础知识。

免费 Tensorflow 训练营

高级：

对于高级用户，TensorFlow 的灵活性允许您构建复杂的神经网络，包括卷积神经网络（CNN）和用于高级图像识别任务的 Transformer。它能够从小型模型扩展到大型生产级应用程序，这使其成为任何计算机视觉专家的必备工具。此外，TensorFlow 还支持分布式训练，使其成为大规模数据集和高性能应用程序的理想选择。

3. PyTorch

初级：

PyTorch 由 Facebook 开发，是另一个广泛用于构建神经网络的深度学习框架。其简单的 Python 性质使初学者可以轻松掌握模型创建和训练的基础知识。初学者会喜欢 PyTorch 在创建用于图像分类的简单模型方面的灵活性，而不必担心太多的技术开销。

高级：

高级用户可以使用 PyTorch 的动态计算图，在构建复杂架构、自定义损失函数和优化器时提供更大的灵活性。对于研究人员来说，这是一个不错的选择，因为 PyTorch 提供了对视觉语言模型、生成对抗网络（GAN）和深度强化学习等尖端模型的无缝实验。由于其高效的内存管理和 GPU 支持，它在处理大型数据集方面也表现出色。

4. Keras

初级：

Keras 是一个运行在 TensorFlow 之上的高级神经网络 API。它非常适合初学者，因为它抽象了构建深度学习模型所涉及的大部分复杂性。借助 Keras，您可以快速为图像分类、对象检测等任务甚至更复杂的任务（如分割）构建模型原型，而无需具备广泛的深度学习算法知识。

高级：

专业用户：对于更有经验的开发人员来说，Keras 仍然是一个有用的工具，可以在深入研究自定义之前快速构建模型原型。Keras 不仅简化了流程，还允许用户通过直接与 TensorFlow 集成来扩展他们的项目，从而让高级用户能够控制微调模型和管理大型数据集的性能优化。

5. PaddlePaddle （用于光学字符识别的 PaddleOCR）

初级：

PaddlePaddle 由百度开发，通过其 PaddleOCR 模块提供了一种简单的方法来处理光学字符识别（OCR）任务。初学者可以快速设置 OCR 模型，以最少的代码从图像中提取文本。API 的简单性使您可以轻松地将预先训练的模型应用于您自己的项目，例如扫描文档或从图像中实时读取文本。

高级：

Professional 用户可以在自己的数据集上自定义架构和训练模型，从而受益于 PaddleOCR 的灵活性。该工具允许针对特定的 OCR 任务进行微调，例如多语言文本识别或手写文本提取。

PaddlePaddle 还可以与其他深度学习框架很好地集成，为复杂管道中的高级实验和开发提供了空间。

6. 标注工具（例如 Labelbox、Supervisely）

初级：

标注工具对于创建带注释的数据集至关重要，尤其是对于计算机视觉中的监督学习任务。Labelbox 和 Supervisely 等工具通过提供直观的用户界面简化了图像注释过程，使初学者可以更轻松地创建训练数据集。无论您是在执行简单的对象检测还是更高级的分割任务，这些工具都可以帮助您开始进行正确的数据标记。

高级：

处理大规模数据集的经验丰富的专业人员，Supervisely 等标记工具提供自动化功能，例如预注释或 AI 辅助标记，从而显着加快流程。这些工具还支持与您的机器学习管道集成，从而实现团队之间的无缝协作并大规模管理注释。专业人士还可以利用基于云的工具进行分布式标签、版本控制和数据集管理。

7. NVIDIA CUDA 和 cuDNN

初级：

CUDA 是 NVIDIA 开发的并行计算平台和编程模型，而 cuDNN 是用于深度神经网络的 GPU 加速库。对于初学者来说，这些工具可能看起来很技术性，但它们的主要目的是利用 GPU 功能加速深度学习模型的训练。通过在训练环境中正确设置 CUDA 和 cuDNN，可以显著提高模型训练的速度和优化，尤其是在使用 TensorFlow 和 PyTorch 等框架时。

高级：

专家可以利用 CUDA 和 cuDNN 的全部功能来优化高要求应用程序的性能。这包括为特定操作编写自定义 CUDA 内核、有效管理 GPU 内存以及微调神经网络训练以实现最大速度和可扩展性。这些工具对于使用大型数据集并需要模型具有顶级性能的开发人员来说是必不可少的。

8. YOLO（你只看一次）

初级：

YOLO 是一种快速对象检测算法，在实时应用程序中特别受欢迎。初学者可以使用预先训练好的 YOLO 模型，通过相对简单的代码快速检测图像或视频中的对象。YOLO 的易用性使 YOLO 成为那些希望探索对象检测而无需从头开始构建复杂模型的用户的绝佳切入点。

高级：

YOLO 提供了在自定义数据集上微调模型以检测特定对象的机会，从而提高了检测速度和准确性。YOLO 的轻量级特性使其能够部署在资源受限的环境（如移动设备）中，使其成为实时应用程序的首选解决方案。专业人士还可以尝试使用较新版本的 YOLO，调整参数以满足特定的项目需求。

9. DVC（数据版本控制）

初级：

DVC 是机器学习项目的版本控制系统。对于初学者，它有助于管理和跟踪数据集、模型文件和实验，从而轻松保持一切井井有条。DVC 不是像 Git 那样仅对代码进行版本控制，而是确保持续跟踪您正在处理的数据和模型，从而减少手动管理机器学习项目数据的麻烦。

高级：

专家用户可以将 DVC 用于大型项目，从而实现可重复性和跨团队协作。DVC 与现有工作流程完美集成，可以更轻松地管理多个实验、跟踪大型数据集中的更改以及根据以前的运行优化模型。对于复杂的机器学习管道，DVC 通过将所有内容保持在版本控制之下来帮助简化工作流程，确保从数据收集到模型部署的一致性。

10. Git 和 GitHub

初级：

Git 和 GitHub 是版本控制和协作的重要工具。初学者会发现 Git 对于管理项目历史记录和跟踪更改很有用，而 GitHub 允许与他人轻松共享代码。如果您刚开始接触计算机视觉，学习 Git 可以帮助您维护井井有条的项目工作流程、协作处理开源项目并熟悉基本的版本控制技术。

高级：

经验丰富的专业人员可以利用 Git 和 GitHub 来管理复杂的研究项目，处理来自多个开发人员的贡献，并确保大型存储库中的版本一致性。GitHub Actions 允许工作流程自动化，例如测试和部署模型，这对于机器学习管道中的持续集成和部署（CI/CD）特别有用。高级用户还可以从使用 Git LFS（大文件存储）来管理其 Git 项目中的大型数据集中受益。

综述

OpenCV 和 Keras 等工具为初学者提供了简单的切入点，而 PyTorch、TensorFlow 和 DVC 等高级选项则帮助经验丰富的开发人员应对更复杂的挑战。

使用 CUDA 进行 GPU 加速，使用 YOLO 进行高级对象检测，并使用标记工具进行高效数据管理，确保您可以有效地构建、训练和部署强大的模型。

—THE END—

下载1：Pytorch常用函数手册

在「OpenCV与AI深度学习」公众号后台回复：Pytorch函数手册，即可下载学习全网第一份Pytorch函数常用手册，包括Tensors介绍、基础函数介绍、数据处理函数、优化函数、CUDA编程、多处理等十四章内容。

下载2：145个OpenCV实例应用代码

在「OpenCV与AI深度学习」公众号后台回复：OpenCV145，即可下载学习145个OpenCV实例应用代码（Python和C++双语言实现）。

欢迎加入CV学习交流微信群！

觉得有用，记得点个赞和在看

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5NDM1MjU5Mg==&mid=2247510097&idx=2&sn=0bb7cd5e0b39e56a1e2ebef9023dceaf

OpenCV与AI深度学习

专注计算机视觉、深度学习和人工智能领域干货、应用、行业资讯的分享交流！

最新文章

实战 | OpenCV两种不同方法实现粘连大米分割计数(步骤 + 代码)

如何使用 YOLOv11 分割对象

基于YoloV8的药丸/片剂类型识别

使用OpenCV检测并计算直线角度

基于深度学习的轮胎缺陷检测系统

一文带你了解X-Ray点料机原理与应用

245个目标检测开源项目合集，建议收藏！

使用OpenCV实现球跟踪和落点预测

使用YoloV8检测PCB元件

OpenCV4.8 GPU版本CMake编译详细步骤与CUDA代码演示

轻松入门数字图像处理，搞定OpenCV编程！【文末送书】

YOLOv11在自定义数据集上训练做实例分割

仅用CPU就能跑到1000FPS，这是开源的C++跨平台人脸检测项目

单目实现车辆测距的方法

工业缺陷检测中数据标注需要注意的几个事项

实战 | 粘连物体分割与计数应用--密集粘连药片分割+计数案例

涨点神器！100个即插即用缝合模块【合集下载】

OpenCV实战 | 低对比度缺陷检测应用实例--LCD屏幕脏污检测

顶会新方向！全新多模态大模型统一分割框架

实战 | 基于YOLOv9和OpenCV实现车辆跟踪计数（步骤 + 源码）

实战 | 基于YOLOv8和OpenCV实现车速检测(详细步骤 + 代码)

OpenCV无缝融合应用--指定目标颜色改变(附C++源码)

今年顶会这情况。。。大家还是提前做准备吧！

超越YOLOv10/11、RT-DETRv2/3！中科大D-FINE重新定义边界框回归任务

完爆YOLO家族？新一代目标检测器又有新突破！

改动一行代码，PyTorch训练三倍提速，这些「高级技术」是关键

最强总结，99个时间序列+时空数据的顶会创新！

Ubuntu24.04 安装 OpenCV4.10.0 和CUDA12.6

基于YoloV11自定义数据集实现车辆事故检测

OpenCV实现保险丝颜色识别（附源码）

我发现了水CV顶会的最强套路，真的不需要脑子

OpenCV快速傅里叶变换(FFT)用于图像和视频流的模糊检测

实战 | 使用姿态估计算法构建简单的健身训练辅助应用程序

计算机视觉开发者都应掌握的10个必备工具

70G 项目文件 100 帧稳定运行？NVIDIA RTX™ 5000 Ada 性能跑分远超上一代！

实战 | OpenCV中更稳更快的找圆方法--EdgeDrawing使用演示（详细步骤 + 代码）

实战 | 用Python和MediaPipe搭建一个嗜睡检测系统 (详细步骤 + 源码)

245个目标检测开源项目合集，建议收藏！

YOLOv8预测参数详解（全面详细、重点突出、大白话阐述小白也能看懂）

又一本开源免费的大模型书来了，449页pdf！

60行代码训练/微调 Segment Anything 2 (SAM 2)

视觉算法岗，Kaggle金牌和CCF A一作哪个更有用？

YOLOv11 C++ TensorRT项目使用

实战 | YOLO11自定义数据集训练实现缺陷检测 (标注+训练+预测保姆级教程)

Python和C++中使用并行计算增强图像处理能力

PaddleOCR 2.9 发布，正式开源文本图像智能分析利器

实战｜OpenCV实时弯道检测(详细步骤+源码)

基于Segformer实现PCB缺陷检测(步骤 + 代码)

导师抢一作已成潜规则？牛马哭了。。。

重磅：PyCharm成为OpenCV官方IDE

分类

时事

民生

政务

教育

文化

科技

财富

体娱

健康

情感

旅行

百科

职场

楼市

企业

乐活

学术

汽车

时尚

创业

美食

幽默

美体

文摘

原创标签

时事社会财经军事教育体育科技汽车科学房产搞笑综艺明星音乐动漫游戏时尚健康旅游美食生活摄影宠物职场育儿情感小说曲艺文化历史三农文学娱乐电影视频图片新闻宗教电视剧纪录片广告创意壁纸头像心灵鸡汤星座命理教育培训艺术文化金融财经健康医疗美妆时尚餐饮美食母婴育儿社会新闻工业农业时事政治星座占卜幽默笑话独立短篇连载作品文化历史科技互联网

发布位置

广东北京山东江苏河南浙江山西福建河北上海四川陕西湖南安徽湖北内蒙古江西云南广西甘肃辽宁黑龙江贵州新疆重庆吉林天津海南青海宁夏西藏香港澳门台湾美国加拿大澳大利亚日本新加坡英国西班牙新西兰韩国泰国法国德国意大利缅甸菲律宾马来西亚越南荷兰柬埔寨俄罗斯巴西智利卢森堡芬兰瑞典比利时瑞士土耳其斐济挪威朝鲜尼日利亚阿根廷匈牙利爱尔兰印度老挝葡萄牙乌克兰印度尼西亚哈萨克斯坦塔吉克斯坦希腊南非蒙古奥地利肯尼亚加纳丹麦津巴布韦埃及坦桑尼亚捷克阿联酋安哥拉