介绍用于图像识别的五大最佳编程语言!

新机器视觉

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2021-10-25 12:57

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本文转载自小白学视觉,文章仅用于学术分享。


这段时间垃圾分类相关小程序、APP的上线,让图像识别又一次进入人们的视线,我国图像识别技术在全世界都排在前列。


再此之前,就已经有很多技术运用到了图像识别,支付宝的刷脸支付、酒店刷脸进门、淘宝拍图识别购物等,随着人工智能的普及,未来图像识别将越来越受欢迎。


另外,图像识别工程师的薪资也让非常多人眼红,想要转行拿高薪,却不知该如何入门!

小卓君认为,这些都属于IT行业的技术,最好的入门方向就是先学习一门适合图像识别的编程语言。


编程语言那么多,最适合图像识别的是哪种呢?


1.Python


目前,Python被认为一种目前最流行的编程语言。其简单性和多功能性是许多程序员喜欢使用它的一些原因。尽管很简单,但Python是一种可以依赖于执行复杂任务的语言。它可用于创建图像处理和识别功能。


Python的普及使其资源非常丰富。它包含几个功能所需的库,其中包括图像识别。最强大和最有效的库之一是Scikit-Learn机器学习库。除了图像识别,这些库还可用于更智能的功能,如人脸识别和运动检测。


2. Matlab


Matlab是一种独立的编程语言,它有自己的框架和集成开发环境(IDE),具有更强大的工作空间。该编程语言提供了广泛的工具,你可以使用它们轻松处理更多技术编程任务。图像识别和面部处理是Matlab可以处理的一些任务。


Matlab提供了一系列用于矩阵计算的内置工具。必须注意的是,图像识别和矩阵计算是齐头并进的。Matlab中可用的一些工具可以执行复杂的图像处理任务,例如裁剪、旋转、掩蔽等。


还有一个专用的Matlab代码,用于调用和实现面部识别功能。这个代码使用AT&T数据库。因此,你应该在使用这个代码之前下载AT&T数据库。最先进的人脸识别应用程序是用Matlab编写的。


3. C / C ++ / C#


在C系列编程语言方面,你永远不会出错。它们功能强大,可以做任何事情,包括创建图像处理和识别功能。C系列编程语言提供了两种创建图像处理功能的选项。你可以选择从头开始对所有代码进行编码,从而手动编写代码。第二种选择是使用专为这些编程语言设计的现有库。这些库包括OpenGL、EmguCV、OpenCV等等。它们具有用于图像识别的智能图像处理功能。


4. Java



像C和C ++一样,永远不要低估Java编程语言的强大功能。这种语言足以执行复杂的功能。它可用于创建图像处理和图像识别的应用程序。


5. OpenCV工具


开源计算机视觉(OpenCV)是一种用于实时处理的高级工具。它也是一种跨平台工具,因此可以集成到任何编程语言中,以执行图像处理和识别功能。它可以与C、C ++、Java、Python和Android编程语言集成。


OpenCV提供无专利算法,你可以在没有任何法律限制的情况下使用。它可用于商业和学术目的。它有一个专门的脸部识别器类,你可以用它来试验图像识别功能的能力,没有任何麻烦。该课程附有一个信息丰富的文档,将向你展示如何实现图像识别功能。总体而言,无论使用何种编程语言,OpenCV都是图像识别的首选工具。


你还可以使用其他几种编程语言来开发图像识别功能。在开始使用任何语言之前,请学习如何处理矩阵,因为它是图像识别编程的构建块。


—版权声明—

仅用于学术分享,版权属于原作者。

若有侵权,请联系微信号:yiyang-sy 删除或修改!


—THE END—
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