打開你的手機，檢查你相冊里的第一張照片？你可以很容易地識別圖像中的人，甚至可以向你的朋友描述。這是因為人類很容易看到事物并描述他們所看到的東西，但計算機也是如此嗎？對于計算機來說，“看到”并不像對人類那樣容易。這就是為什么計算機視覺是如此重要，因為它試圖找到更好和更快的方式，讓計算機“看”。

這個世界目前充斥著圖像和視頻。人們可以在一秒鐘內拍下照片，然后在平臺上發布，或者立即制作視頻，然后上傳到抖音快手上。有了如此多的圖像和視頻內容，很難索引和維護這些內容，因為計算機算法無法像人類一樣“看到”圖像和視頻。充其量，算法只能使用它們提供的元描述來組織它們。這就是為什么計算機視覺如此重要的原因。它致力于幫助計算機“看見“這些圖片和視頻。

計算機視覺是一個非常復雜的領域，它涉及到計算機從圖像或視頻中獲取信息。這是一個多學科的領域，把人工智能和機器學習結合起來，處理和分析圖像和視頻，從它們那里獲得有用的信息。計算機視覺學習算法的主要任務包括人臉識別、目標識別、視頻跟蹤、圖像恢復、場景重建等。

目前，有各種在線工具為計算機視覺提供算法和一個平臺來執行這些算法或創建新的算法。這些工具還為與計算機視覺相結合的各種其他軟件和技術提供了一個連接環境。現在讓我們來看看一些計算機視覺工具吧！

1.?OpenCV

OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一個開源的計算機視覺庫，它包含了許多不同的計算機視覺和機器學習功能。它是由英特爾創建的，最初于2000年發布。OpenCV有許多與計算機視覺相關的不同算法，可以執行多種任務，包括面部檢測和識別、對象識別、監視移動對象、跟蹤攝像機運動、跟蹤眼球運動、提取物體的三維模型、創建帶有場景的增強現實覆蓋、識別圖像數據庫中的類似圖像等。C++, Java，Python, MATLAB等等，它支持各種操作系統，如Windows、Android、MacOS、Linux等。

2.?TensorFlow

TensorFlow是一個免費的開源平臺，它擁有各種各樣的工具、庫以及人工智能和機器學習資源，其中包括計算機視覺。它是由谷歌大腦小組創建的，最初于2015年11月9日發布。你可以使用TensorFlow與計算機視覺相關的機器學習模型，包括面部識別、物體識別等。谷歌還在2017年發布了Pixel Visual Core(PVC)，這是一款用于移動設備的圖像、視覺和人工智能處理器。此PixelVisualCore還支持用于機器學習的TensorFlow。TensorFlow支持Python、C、C++、Java、JavaScript, Go, 等等，但沒有API向后兼容性的保證。還有一些第三方語言包，如matlab、C#、Julia、Scala、R、Rust等。

3.?MATLAB

MATLAB是MathWorks于1984年開發的一個數值計算環境。它包含計算機視覺工具箱，為計算機視覺提供各種算法和功能。其中包括目標檢測、目標跟蹤、特征檢測、特征匹配、三維攝像機標定、三維重建等。您還可以使用機器學習算法(如機器學習算法)在matlab中創建和訓練自定義目標檢測器。YOLO v2、ACF、更快的R-CNN等。這些算法也可以在多核處理器和GPU上運行，使它們更快。Matlab工具箱算法支持C和C++的代碼生成。

4.?CODA

CODA或ComputeUnifiedDeviceArchitecture(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由NVIDIA創建并于2007年發布的并行計算平臺。軟件工程師使用CUDA支持的圖形處理單元或GPU進行通用處理。Cuda還擁有Nvidia性能基礎庫，它包含圖像、信號和視頻處理的各種功能。其他一些圖書館和藏書還包括GPU4Vision、OpenVIDIA(用于流行的CUDA計算機視覺算法)、MinGPU(用于計算機視覺的最低GPU庫)等。開發人員在使用CUDA時可以使用C、C++、Fortran、MATLAB、Python等多種語言進行編程。

5.SimpleCV

SimpleCV是一個開源的計算機視覺框架，可用于構建各種計算機視覺應用程序。SimpleCV很簡單(顧名思義！)您可以使用各種高級計算機視覺庫，例如OpenCV，而無需深入學習所有的CV概念，如文件格式、緩沖區管理、顏色空間、特征值、位深度、矩陣存儲、位圖存儲等。SimpleCV使您可以使用來自網絡攝像頭、火線、移動電話、Kinect等的圖像或視頻流在計算機視覺中進行實驗。如果您需要執行一些快速原型，這是最好的框架。您可以在Mac、Windows和UbuntuLinux操作系統中使用SimpleCV。

6.?YOLO

要不然你只看一次！是一種最新的、尖端的實時目標檢測系統.它是由華盛頓大學的約瑟夫·雷德蒙和阿里·法哈迪創造的，與其他物體探測器相比，它非常快速和準確。與其他目標檢測算法相比，YOLO算法具有更快的速度，因為它將神經網絡應用于完整的圖像中，從而對目標進行分類。然后，神經網絡將圖像分割成區域，并預測每個區域的概率。另一方面，其他常用的目標檢測算法將神經網絡應用于多個不同位置和尺度的圖像。因此，YOLO是快速的，因為它看整個圖像，所以它的預測是由一個整體背景的圖像。

7.?BoofCV

BoofCV是一個開源庫，專門為實時計算機視覺編寫.它是在Apache2.0許可下發布的，用于學術和商業用途。包括低層次圖像處理、特征檢測和跟蹤、攝像機標定等。BoofCV中的一些軟件包包括具有像素處理功能的圖像處理功能、利用2D和3D幾何提取圖像特征的幾何視覺、具有確定攝像機內、外參數的功能的校準、識別復雜視覺對象的識別等。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的学计算机视觉台式机,回顾2020，2020年最受欢迎的7种电脑视觉工具的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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