OpenCV基礎知識

2021-09-26 04:43:00 字數 2378 閱讀 3582

opencv 使用 bsd 許可證,因此對研究和商業用途均免費.

opencv是乙個具有實時計算機視覺功能的程式設計庫,它可以免費用於學術和商業用途(bsd許可證)。opencv庫的介紹,包括其主要模組和與庫相關的其他有用資訊。

為什麼在研究工作中引用opencv

如果您在研究中使用opencv,建議您引用opencv庫。 通過這種方式,其他研究人員可以更好地理解您提出的演算法並重現您的結果,從而獲得更好 此外,opencv將增加反響,從而產生更好的計算機視覺庫。 引用opencv的bibtex條目顯示在以下**中:

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}用於科學計算,資料科學,機器學習,深度學習和計算機視覺的軟體包到目前為止,我們已經看到如何從頭開始安裝python,opencv和一些其他軟體包(numpy和matplotlib),或者使用anaconda分發軟體包括許多流行的資料科學包。通過這種方式,關於科學計算,資料科學,機器學習和計算機視覺的主要包的一些知識是關鍵點,因為它們提供了強大的計算工具。opencv 設計相關 python包全面的列表.

numpy(http: org /)為大型多維陣列提供支援。 numpy是計算機視覺中的關鍵庫,因為影象可以表示為多維陣列。

將影象表示為numpy陣列具有許多優點。

opencv(是乙個開源的計算機視覺庫。

scikit-image(是影象處理演算法的集合。由scikit-image操縱的影象只是numpy陣列。

python imaging library(pil)(是乙個影象處理庫,可提供強大的影象處理和圖形功能。

pillow(是alex clark和貢獻者友好的pil分支。 pil為您的python直譯器新增了影象處理功能。

******cv(是計算機視覺的框架,提供處理影象處理的關鍵功能。

mahotas(是python中用於影象處理和計算機視覺的一組函式。它最初是為生物影象資訊學而設計的。但是,它在其他領域也很有用。它完全基於numpy陣列作為其資料型別。

ilastik(是乙個使用者友好且簡單的互動式影象分割,分類和分析工具。

scikit-learn(是乙個機器學習庫,具有各種分類,回歸和聚類演算法。

scipy(是乙個用於科學和技術計算的庫。

nltk(是一套用於處理人類語言資料的庫和程式。

spacy(是乙個開源軟體庫,用於python中的高階自然語言處理。

librosa(是乙個**和音訊處理庫。

pandas(是乙個庫(建立在numpy之上),提供高階資料計算工具和易於使用的資料結構。

matplotlib(是乙個繪相簿,可以生成各種格式的出版品質圖。

seaborn(是乙個基於matplotlib構建的圖形庫。

orange(是面向新手和專家的開源機器學習和資料視覺化工具包。

pybrain(是乙個機器學習庫,為機器學習提供易於使用的狀態演算法。

milk(是乙個機器學習工具包,專注於使用多個分類器進行監督分類。

tensorflow(是乙個開源的機器學習和深度學習庫。

pytorch(是乙個開源的機器學習和深度學習庫。

theano(是乙個用於快速數學表達,評估和計算的庫,它已被編譯為在cpu和gpu架構上執行(深度學習的關鍵點)。

keras(是乙個高階深度學習庫,可以在tensorflow,cntk,theano或microsoft cognitive toolkit之上執行。

django(是乙個基於python的免費開源web框架,鼓勵快速開發和清晰,實用的設計。

flask(是乙個基於werkzeug和jinja 2的python編寫的微型web框架。

所有這些包可以根據其主要目的進行組織:

1.使用影象:numpy,opencv,scikit-image,pil pillow,******cv,mahotas,ilastik

2.在文字中工作:nltk,spacy,numpy,scikit-learn,pytorch to

3.從事音訊工作:librosa

4.解決機器學習問題:pandas,scikit-learn,orange,pybrain,milk

5.要清楚地看到資料:matplotlib,seaborn,scikit-learn,orange

6.要使用深度學習:tensorflow,pytorch,theano,keras

7.要做科學計算:scipy

8.整合web應用程式:django,flask

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