OpenCV или MatLAB: Что лучше для компьютерного зрения?

OpenCV или MatLAB: Что лучше для компьютерного зрения?

Существует множество языков для написания кода для конкретных или общих задач, когда дело доходит до ИИ или компьютерного зрения. Каждый из них выполняет разные, иногда одинаковые, но более эффективные функции. Здесь возникает вопрос — что лучше всего использовать? Что будет более эффективнее для конкретной задачи?

Чтобы проанализировать, что лучше подходит вашей программе, вы должны понять, сопоставить и сравнить их, чтобы отфильтровать лучшее для вас.

Поскольку компьютерное зрение стало одной из важных областей в технологической отрасли, можно ожидать появления множества рабочих мест в ближайшие пару лет. Чтобы подготовиться к такой возможности, вы должны знать преимущества и исключительность значимых языков, используемых для компьютерного зрения.
OpenCV и MATLAB являются одними из самых распространенных и наиболее используемых языков. Они выделяются с точки зрения скорости и эффективности.

Особенности OpenCV

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) — это библиотека программного обеспечения для компьютерного зрения и машинного обучения с открытым исходным кодом, которая была создана для обеспечения общей инфраструктуры для приложений компьютерного зрения и для ускорения использования машинного восприятия в коммерческих продуктах.

• Библиотека имеет более 2500 оптимизированных алгоритмов, которые включают в себя полный набор как классических, так и самых современных алгоритмов компьютерного зрения и машинного обучения.

• Такие алгоритмы могут использоваться для обнаружения и распознавания лиц, идентификации объектов, классификации действий человека в видео, отслеживания движений камеры, отслеживания движущихся объектов, извлечения трехмерных моделей объектов, создания трехмерных облаков точек из стереокамер, объединения изображений для получения высокого — разрешение изображения всей сцены, поиск похожих изображений в базе данных изображений, удаление красных глаз с изображений, снятых с использованием вспышки, отслеживание движений глаз, распознавание пейзажей и установка маркеров для наложения их на дополненную реальность и т. д.

• В библиотеке работают более 47 тысяч человек из сообщества пользователей, а количество скачиваний превышает 18 миллионов.

• OpenCV широко используется в компаниях, исследовательских группах и государственных органах.

• В этой библиотеке работают известные компании, такие как Google, Yahoo, Microsoft, Intel, IBM, Sony, Honda, Toyota.

• Кроме того, такие крупные стартапы, как Applied Minds, VideoSurf и Zeitera, широко используют OpenCV.

• OpenCV имеет интерфейсы C ++, Python, Java и MATLAB и поддерживает Windows, Linux, Android и Mac OS.

• Он в основном ориентирован на приложения для визуализации в реальном времени и использует инструкции MMX и SSE, когда они доступны.

• OpenCV изначально написан на C ++ и имеет шаблонный интерфейс, который без проблем работает с контейнерами STL.

Особенности MATLAB

MATLAB — это язык программирования, который объединяет среду рабочего стола, настроенную для итеративного анализа и процессов проектирования, с языком программирования, который непосредственно выражает математику матриц и матриц. Он включает в себя Live Editor для создания сценариев, которые объединяют код, вывод и форматированный текст в исполняемом блокноте.

• MATLAB поможет вам лучше понять ваши изображения и видео, разработать алгоритмы и изучить компромиссные решения.

• Пользователь может разрабатывать решения для зрения с помощью комплексного набора стандартных эталонных алгоритмов для обработки изображений, компьютерного зрения и глубокого обучения.

• Можно сотрудничать с командами, использующими OpenCV, Python и C / C ++, используя совместимые API и инструменты интеграции.

• Он помогает ускорять алгоритмы на графических процессорах NVIDIA, облачных ресурсах и ресурсах центров обработки данных без специального программирования или знаний в области ИТ.

• Приложения MATLAB можно использовать для интерактивного изучения ваших данных и автоматической генерации кода MATLAB. Это означает, что вам не нужно кодировать с нуля.

• Он может быть интегрирован напрямую с открытым исходным кодом. Вы можете повторно использовать устаревший код, написанный на другом языке программирования, создавать адаптивные веб-сайты с поддержкой MATLAB или программировать аппаратное обеспечение, используя безошибочный встроенный C-код, сгенерированный непосредственно из MATLAB.

• Используя MATLAB, пользователь может работать с кодом C / C ++ и HDL и запускать алгоритмы обработки изображений на аппаратном обеспечении ПК, ПЛИС и ASIC, а также разрабатывать системы обработки изображений.

• Пользователи могут использовать сгенерированный CUDA в MATLAB для ускорения вычислительно-интенсивных частей своего кода MATLAB.

Сравнение: OpenCV против MATLAB

Ну, MATLAB удобнее в разработке и представлении данных, однако OpenCV намного быстрее в исполнении. В случае OpenCV соотношение скоростей в некоторых случаях достигает более 80.

Тем не менее, OpenCV сравнительно сложнее освоить из-за отсутствия документации и кодов обработки ошибок. Этот недостаток заставляет начинающих пользователей компьютерного зрения чаще склоняться к MATLAB. Но, приобретя опыт работы с OpenCV, некоторые профессионалы предлагают придерживаться его, поскольку это самая полная библиотека с открытым исходным кодом для компьютерного зрения и имеет большое сообщество пользователей.

Некоторые специалисты также предлагают MATLAB, поскольку он полезен для быстрого создания прототипов, а его код очень легко отлаживать. Кроме того, он имеет хорошую документацию и поддержку.

Недостаток, который окружает MATLAB, это то, что он не с открытым исходным кодом, а лицензия довольно дорогая, а ее программы не переносимы. Тем не менее, MATLAB — это полный научный пакет, состоящий из массивной IDE со своим собственным языком.

Таким образом, совершенно очевидно, что MATLAB подходит для изучения концепций компьютерного зрения в качестве исследователей и студентов в университетах, которые могут позволить себе программное обеспечение, но OpenCV удобнее при создании готовых к работе проектов компьютерного зрения в реальном мире.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *