用于自动驾驶视觉图像处理的五大开源AI解决方案

本文详细介绍了用于开发项目的五种最佳开源图像处理解决方案：OpenCV、TensorFlow、Keras、Caffe、Google Colab。

近年来计算机视觉、机器学习和自动驾驶等人工智能相关领域发生了惊人的进展。人工智能（AI）技术允许汽车在繁忙的街道自动驾驶，计算机可以像人类一样解读图片。人工智能和机器学习使机器可以通过学习，训练新的功能。与小孩子一样，机器可以通过处理大量图像，获得知识和理解视觉信息的能力。

为了在不影响最终结果的情况下，更快地处理大量的数据，开发人员通常会使用基于机器学习和深度学习算法的图像处理模型。特别是图像处理和计算机视觉解决方案，使用深度学习来完成如下复杂的任务：

• 图像分类
• 物体识别
• 对象跟踪
• 图像生成
• 图像检索

在自动驾驶解决方案中，感知部分通常要实现某些计算机视觉功能，需要大量的工具和资源：图像数据集，包含代码示例的库，用于创建和培训深度学习模型的框架等。目前，有很多开源的课程服务可以简化图像处理解决方案的开发。

下面，智车科技将详细介绍用于开发项目的五种最佳开源图像处理解决方案：

1。

OpenCV

开源计算机视觉库（OpenCV）是最流行的图像处理开源服务之一。它是一个免费的计算机视觉库，可用于执行各种图像处理任务：

• 图像采集
• 图像压缩和解压缩
• 图像增强和恢复
• 图像去噪
• 图像分割
• 数据提取等

该库包括许多算法和函数以及针对图像处理任务的特殊模块。从 library version 3.1版本开始，新增了一个深度学习模块，用于构建和训练深度学习模型。

如要使用此模块，可以使用OpenCV 从已处理的图像中提取要素，然后使用其中一个受支持的机器学习框架应用机器学习模型。

截至今天，OpenCV支持许多流行的框架，包括 TensorFlow，PyTorch和Caffe。支持的神经网络类型列表包括卷积，反卷积和递归神经网络。

该库是用C ++编写的，支持C ++，Java，Python和MATLAB接口。

opencv 官网

https://opencv.org/

深度学习模块链接：

https://github.com/opencv/opencv/tree/master/modules/dnn

2。

TensorFlow

TensorFlow是由Google创建的开源机器学习框架。最初，该项目是为Google Brain 团队的研究项目而启动的。然而，今天，TensorFlow 被小型初创公司和大型公司（如Dropbox，Intel和Twitter）广泛使用。

使用TensorFlow可以处理不同类型的数据，与图像处理相关项目，此框架最适合：

• 图像分类
• 图像识别
• 图像分割
• 图像到图像翻译（pix2pix）

TensorFlow 包括一组用于创建和训练自定义深度学习模型和神经网络的库。该框架支持 Jupyter notebooks ，并提供了一个样式指南，其中包含有关编写代码规则。

TensorFlow 支持几种流行的编程语言，包括C ++，Python，Java，Rust 和Go。其他语言（如Ruby，Scala或PHP）需要安装第三方绑定。

tensorflow 官网

https://www.tensorflow.org/

tensorflow 开发博客

https://www.apriorit.com/dev-blog/580-mask-r-cnn-using-tensorrt

3。

Keras

Keras 是一个用于创建深度学习模型的开源Python库。对于那些刚开始使用机器学习算法的人来说，这是一个很好的解决方案，因为它简化了从头开始创建深度学习模型的过程。Keras 易于管理，适用于不同类型神经网络的快速简单原型设计。

该库建立在TensorFlow上，目前已完全集成到框架中。这意味着您可以在 Keras 中编写深度学习模型，因为它具有更加舒服的用户界面，在此模型中轻松实现TensorFlow 的特定功能或特性。

Keras 还可以部署在其他流行的AI 框架之上，例如 Microsoft Cognitive Toolkit和Theano。

Keras 官网

https://keras.io/

4。

Caffe

用于快速特征嵌入的卷积体系结构（Caffe）是一种开源框架，也可用于创建和训练比较流行的深度学习体系结构。使用 Caffe 可以完成图像分类，分割和识别等任务。

Caffe 是用 C ++编写的，但它也有一个Python接口。该框架支持基于CPU 和 GPU 的加速库，如NVIDIA cuDNN 和 Intel MKL。该框架还有一个特殊的数据库，Caffe Model Zoo，包含一组预先训练的深度学习模型。截至今天，它提供了四种 BAIR 训练模型：

• BAIR Reference CaffeNet
• BAIR Reference R-CNN ILSVRC-2013
• BAIR AlexNet
• BAIR GoogLeNet

Model Zoo 还包括许多由其他 Caffe 用户训练的社区模型。Caffe 最适用于卷积神经网络（CNN）和前馈网络。同时，它不是训练复现神经网络的最佳选择。

2017年，Facebook推出了 Caffe2，这是一个用于培训和部署深度学习模型的开源框架。在2018年，Caffe2 与另一个流行的AI框架PyTorch集成在一起。

Caffe2附带C ++和Python API，并支持所有流行的平台。

Caffe 官网

http://caffe.berkeleyvision.org/

Caffe 2

https://caffe2.ai/

5。

Google Colab

Google Colaboratory，或简称 Colab，是顶级图像处理服务之一。虽然它相当于云服务而不是框架，但仍然可以使用 Colab 从头开始构建自定义深度学习应用程序。在Colab的帮助下，可以执行图像分类，分割和对象检测等图像处理任务。

Google Colab 可以轻松使用其他流行的基于AI的工具，如 OpenCV，TensorFlow和Keras。该服务使用 Jupyter notebooks，帮助开发人员分享他们在构建基于AI的应用程序方面的知识，技巧和最佳实践。此外，与其他类似软件库资源相比，Colab可以免费使用基于 CPU 和 GPU 的加速。

Google Colab 官网

https://colab.research.google.com

总结

机器学习模型和算法可帮助开发人员快速，轻松地将特定的图像处理功能实现到他们的产品中。但是，构建自定义机器学习模型或神经网络需要大量资源和高水平的技术专业知识。借助以上列出的开源工具，库和框架，可以简化利用人工智能技术的过程。