Top Strumenti/ Piattaforme per la Computer Vision nel 2023

Top Strumenti/ Piattaforme CV 2023

La computer vision consente ai computer e ai sistemi di estrarre informazioni utili da foto digitali, video e altre fonti visive e di compiere azioni o offrire raccomandazioni in risposta a tali informazioni. La computer vision dà alle macchine la capacità di percepire, osservare e comprendere, proprio come l’intelligenza artificiale dà loro la capacità di pensare.

La visione umana ha un vantaggio rispetto alla computer vision perché è presente da più tempo. Con una vita di contesto, la vista umana ha il vantaggio di imparare a distinguere tra cose, determinare la loro distanza dall’osservatore, determinare se si stanno muovendo e determinare se un’immagine è corretta.

Con telecamere, dati e algoritmi al posto di retina, nervi ottici e corteccia visiva, la computer vision insegna ai computer ad eseguire compiti simili in molto meno tempo. Un sistema addestrato a ispezionare oggetti o monitorare un asset di produzione può superare rapidamente gli esseri umani poiché può esaminare migliaia di prodotti o processi al minuto individuando difetti o problemi impercettibili.

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Energia, servizi pubblici, manifatturiero e industrie automobilistiche utilizzano tutte la computer vision e il mercato è ancora in espansione.

Alcuni lavori tipici per i quali i sistemi di computer vision possono essere utilizzati sono i seguenti:

Classificazione degli oggetti. Il sistema analizza i dati visivi prima di categorizzare un oggetto in una foto o un video sotto una determinata intestazione. L’algoritmo, ad esempio, può identificare un cane tra tutti gli oggetti nell’immagine.

Identificazione dell’oggetto. Il sistema analizza i dati visivi e riconosce un oggetto specifico in un’immagine o un video. Ad esempio, l’algoritmo può individuare un cane particolare tra il gruppo di cani nell’immagine.

Tracciamento degli oggetti. Il sistema analizza il video, identifica l’oggetto (o gli oggetti) che soddisfano i criteri di ricerca e segue il progresso di quell’oggetto.

Principali strumenti di computer vision

Strumento di annotazione video di Kili Technology

Lo strumento di annotazione video di Kili Technology è progettato per semplificare e accelerare la creazione di set di dati di alta qualità da file video. Lo strumento supporta una varietà di strumenti di etichettatura, tra cui riquadri delimitatori, poligoni e segmentazione, consentendo un’annotazione precisa. Con funzionalità avanzate di tracciamento, è possibile navigare facilmente tra i frame e rivedere tutte le etichette in una vista Esplora intuitiva.

Lo strumento supporta vari formati video e si integra in modo trasparente con i provider di archiviazione cloud popolari, garantendo un’integrazione fluida con il proprio flusso di lavoro di apprendimento automatico esistente. Lo strumento di annotazione video di Kili Technology è il kit di strumenti definitivo per ottimizzare i processi di etichettatura e costruire set di dati potenti.

OpenCV

OpenCV è una libreria software per l’apprendimento automatico e la computer vision. OpenCV, sviluppato per offrire un’infrastruttura standard per le applicazioni di computer vision, offre agli utenti accesso a più di 2500 algoritmi tradizionali e all’avanguardia.

Questi algoritmi possono essere utilizzati per identificare volti, rimuovere gli occhi rossi, identificare oggetti, estrarre modelli 3D di oggetti, tracciare oggetti in movimento e unire numerosi frame in un’immagine ad alta risoluzione, tra le altre cose.

Viso Suite

Una piattaforma completa per lo sviluppo, il rilascio e il monitoraggio della computer vision, Viso Suite consente alle aziende di creare applicazioni pratiche di computer vision. Lo stack software di punta per la computer vision, che è alla base della piattaforma no-code, include CVAT, OpenCV, OpenVINO, TensorFlow o PyTorch.

L’annotazione delle immagini, l’addestramento del modello, la gestione del modello, lo sviluppo di applicazioni no-code, la gestione dei dispositivi, la comunicazione IoT e i dashboard personalizzati sono solo alcune delle 15 componenti che compongono Viso Suite. Aziende e organismi governativi di tutto il mondo utilizzano Viso Suite per creare e gestire il loro portafoglio di applicazioni di computer vision (per l’automazione industriale, l’ispezione visiva, il monitoraggio remoto e altro).

TensorFlow

TensorFlow è una delle piattaforme di apprendimento automatico open-source end-to-end più famose, che offre una vasta gamma di strumenti, risorse e framework. TensorFlow è utile per lo sviluppo e l’implementazione di applicazioni di computer vision basate sull’apprendimento automatico.

Uno dei tool di computer vision più semplici, TensorFlow, consente agli utenti di creare modelli di apprendimento automatico per compiti legati alla visione artificiale come il riconoscimento facciale, la categorizzazione delle immagini, l’identificazione degli oggetti e altro ancora. Come OpenCV, TensorFlow supporta diversi linguaggi, tra cui Python, C, C++, Java e JavaScript.

CUDA

NVIDIA ha creato la piattaforma di calcolo parallelo e il modello di interfaccia di programmazione delle applicazioni chiamato CUDA (acronimo di Compute Unified Device Architecture). Consente ai programmatori di accelerare programmi ad alta intensità di elaborazione utilizzando le capacità delle GPU (unità di elaborazione grafica).

La libreria NVIDIA Performance Primitives (NPP), che offre operazioni di elaborazione di immagini, video e segnali accelerate dalla GPU per vari domini, incluso il computer vision, fa parte del toolkit. Inoltre, molteplici applicazioni come il riconoscimento facciale, l’editing di immagini, il rendering di grafica 3D e altri traggono vantaggio dall’architettura CUDA. Per le implementazioni di Edge AI, è disponibile l’elaborazione in tempo reale delle immagini con Nvidia CUDA, consentendo l’inferenza di intelligenza artificiale sui dispositivi edge come il Jetson TX2.

MATLAB

L’elaborazione di immagini, video e segnali, l’apprendimento profondo, l’apprendimento automatico e altre applicazioni possono beneficiare dell’ambiente di programmazione MATLAB. Include una toolbox di computer vision con numerose funzionalità, applicazioni e algoritmi per aiutarti a creare soluzioni per problemi legati alla computer vision.

Keras

Keras, un pacchetto software open-source basato su Python, funge da interfaccia per il framework TensorFlow per l’apprendimento automatico. È particolarmente adatto per i principianti perché consente la rapida costruzione di modelli di reti neurali offrendo, allo stesso tempo, assistenza per il backend.

SimpleCV

SimpleCV è un insieme di librerie e software open-source che semplifica la creazione di applicazioni di visione artificiale. Il suo framework ti dà accesso a diverse potenti librerie di computer vision, come OpenCV, senza richiedere una conoscenza approfondita di concetti complessi come profondità di bit, schemi di colore, gestione del buffer o formati dei file. SimpleCV basato su Python può essere eseguito su diverse piattaforme, tra cui Mac, Windows e Linux.

BoofCV

Il programma di visione artificiale basato su Java BoofCV è stato creato appositamente per applicazioni di visione artificiale in tempo reale. È una libreria completa con tutte le funzionalità fondamentali e sofisticate necessarie per sviluppare un’applicazione di visione artificiale. È open-source e distribuito con licenza Apache 2.0, rendendolo disponibile sia per l’uso commerciale che accademico senza costi.

CAFFE

Convolutional Architecture for Fast Feature, o CAFFE, è un framework di visione artificiale e apprendimento profondo chiamato embedding creato presso l’Università della California, Berkeley. Questo framework supportava una varietà di architetture di apprendimento profondo per la segmentazione e la classificazione delle immagini ed è stato realizzato nel linguaggio di programmazione C++. Grazie alla sua incredibile velocità e capacità di elaborazione delle immagini, è vantaggioso per la ricerca e per l’implementazione industriale.

OpenVINO

OpenVINO (Open Visual Inference and Neural Network Optimization) è un completo strumento di visione artificiale che aiuta a creare software che simulano la visione umana. È un toolkit cross-platform gratuito progettato da Intel. Modelli per numerosi compiti, tra cui identificazione degli oggetti, riconoscimento dei volti, colorizzazione, riconoscimento del movimento e altri, sono inclusi nella toolbox OpenVINO.

DeepFace

La libreria di visione artificiale open-source più popolare per il riconoscimento facciale basato sull’apprendimento profondo al momento è DeepFace. La libreria fornisce un metodo semplice per utilizzare Python per eseguire la visione artificiale basata sul riconoscimento facciale.

YOLO

Uno degli strumenti di visione artificiale più veloci del 2022 è You Only Look Once (YOLO). È stato creato nel 2016 da Joseph Redmon e Ali Farhadi per essere utilizzato per la rilevazione in tempo reale degli oggetti. YOLO, lo strumento di rilevamento degli oggetti più veloce disponibile, applica una rete neurale all’intera immagine e la divide in griglie. Le probabilità di ogni griglia vengono quindi predette contemporaneamente dal software. Dopo i grandi successi di YOLOv3 e YOLOv4, YOLOR ha avuto la migliore performance fino a quando YOLOv7, pubblicato nel 2022, lo ha superato.

FastCV

FastCV è una libreria open-source per l’elaborazione di immagini, l’apprendimento automatico e la visione artificiale. Include numerosi algoritmi di visione artificiale all’avanguardia insieme a esempi e demo. Essendo una libreria Java pura senza dipendenze esterne, l’API di FastCV dovrebbe essere molto facile da capire. È quindi perfetto per principianti o studenti che desiderano includere rapidamente la visione artificiale nelle loro idee e prototipi.

Per integrare facilmente le funzionalità di visione artificiale nelle nostre app e giochi per dispositivi mobili, l’azienda ha anche integrato FastCV su Android.

Scikit-image

Uno dei migliori strumenti di visione artificiale open-source per l’elaborazione delle immagini in Python è il modulo Scikit-image. Scikit-image consente di eseguire operazioni semplici come sogliatura, rilevamento dei bordi e conversione dello spazio colore.

Anche se non è un programma che userai frequentemente, ha diverse applicazioni pratiche. Ad esempio, con un po’ di configurazione, potresti utilizzare scikit-image sulla tua fotocamera per scattare una foto utilizzando la luce infrarossa o trovare filigrane sulle foto. Questi sono solo alcuni esempi di ciò per cui scikit-image può essere utilizzato. Se tutto il resto fallisce, l’elaborazione delle immagini è un’opzione.

Riferimenti:

• https://xd.adobe.com/ideas/principles/emerging-technology/what-is-computer-vision-how-does-it-work/
• https://www.ibm.com/in-en/topics/computer-vision
• https://viso.ai/computer-vision/the-most-popular-computer-vision-tools/
• https://analyticslearn.com/top-computer-vision-tools-in-the-21st-century
• https://neptune.ai/blog/top-tools-to-run-a-computer-vision-project

Il post Top Computer Vision Tools/Platforms in 2023 è apparso per primo su MarkTechPost.