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Top-bewertete Dlib Image Processing Alternativen

Dlib Image Processing Bewertungen & Produktdetails

Pankaj B.
PB
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Anreizbasierte Bewertung
Übersetzt mit KI
Was gefällt dir am besten Dlib Image Processing?

Für alles, was mit Fotos zu tun hat, ist Dlib Image Processing meine unverzichtbare App. Mit unglaublich klaren Anleitungen ist die Dokumentation mein zuverlässiger Freund, der das Lernen zum Kinderspiel macht. Ein echter Star, oder? Dlib führt Gesichtserkennung und Landmarkenerkennung mit einer Genauigkeit und Geschwindigkeit durch, die mit der eines berühmten Detektivs vergleichbar ist. Egal, ob ich in Echtzeit arbeite oder nur Fotos mache, Dlib liefert. Die Gesichtserkennung ähnelt dem Vergleich von Dlib-Gesichtern in verschiedenen Fotos, und wie passt maschinelles Lernen dazu? Perfekt. Es integriert sich gut mit PyTorch und TensorFlow. Schnelle und effiziente Leistung, selbst bei großen Datensätzen, unterstützt von einer hilfsbereiten Community. Der Industriestandard für Bildverarbeitung ist Dlib; es zu verwenden ist gleichbedeutend damit, eine Programmier-Superkraft auf seiner Seite zu haben. Großes Lob, Leute. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Dlib Image Processing?

Trotz seiner offensichtlichen Leistungsfähigkeit hat die Bildverarbeitung mit Dlib eine lange Lernkurve, die für neue Benutzer einschüchternd sein kann. Es dauert eine Weile, um über seine umfangreichen Funktionen nachzudenken. Außerdem, obwohl es insgesamt gut funktioniert, ist es möglicherweise nicht der Geschwindigkeitsrekordhalter, den Sie für schwere Arbeiten suchen. Für diejenigen, die bereit sind, die Lernkurve zu bewältigen, ist Dlib immer noch ein leistungsstarkes Programm mit einer aktiven Benutzerbasis und nützlichen Funktionen für Bildverarbeitungs-Enthusiasten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? Dlib Image Processing Solving und wie profitieren Sie davon?

Im Bildspiel ist die Dlib-Bildverarbeitung meine erste Wahl zur Fehlerbehebung. Meine Projekte, die Gesichtserkennung und Fotoorganisation erfordern, wurden durch die Genauigkeit der Gesichts- und Landmarkenerkennung revolutioniert, was wie ein digitaler Detektiv zur Hand ist. Mein Toolkit hat mehr Anpassungsfähigkeit, da die nahtlose Integration mit Branchenriesen wie TensorFlow und PyTorch eine Welt voller Möglichkeiten im Bereich des maschinellen Lernens eröffnet. Dlibs Leistung ist unglaublich stabil bei der Verarbeitung großer Datensätze, sodass alles schnell und reibungslos läuft. Kurz gesagt, Dlib ist ein unbesungener Held, der alle meine bildbezogenen Probleme genau und effizient löst. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Dlib Image Processing Übersicht

Was ist Dlib Image Processing?

Bildverarbeitung ist ein Werkzeug, das mit array2d-Objekten arbeitet, die verschiedene Arten von Pixeln oder benutzerdefinierte generische Bildobjekte enthalten.

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Produktbeschreibung

Bildverarbeitung ist ein Werkzeug, das mit array2d-Objekten arbeitet, die verschiedene Arten von Pixeln oder benutzerdefinierte generische Bildobjekte enthalten.


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Aktuelle Dlib Image Processing Bewertungen

Amod K.
AK
Amod K.Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)
5.0 von 5
"schnelle Bildverarbeitungsbibliothek"
es ist gut bei der Bildverarbeitung und liefert ordnungsgemäße Histogrammdaten und ist gut für die Verwendung von Vektoren. Ich verwende diese, um ...
Pankaj B.
PB
Pankaj B.Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)
4.0 von 5
"Dlib Delight: Navigieren in der Bildverarbeitung mit Leichtigkeit"
Für alles, was mit Fotos zu tun hat, ist Dlib Image Processing meine unverzichtbare App. Mit unglaublich klaren Anleitungen ist die Dokumentation m...
I. Yosun C.
IC
I. Yosun C.Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)
4.5 von 5
"Gute ML-Bibliothek, besonders für Gesichtserkennungssachen."
Großartiges 68-Landmark-Gesichtsmodell zur Verwendung in OpenCV und auch kostenlos, was es für Indie- und kleinere Projekte ohne proprietäre Gesich...
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Dlib Image Processing Medien

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2 von 3 Gesamtbewertungen für Dlib Image Processing

4.5 von 5
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Dlib Image Processing Vor- und Nachteile

Wie wird diese bestimmt?Informationen
Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
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Contra
G2-Bewertungen sind authentisch und verifiziert.
Amod K.
AK
developer
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
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Verifizierter aktueller Benutzer
Bewertungsquelle: G2-Einladung
Anreizbasierte Bewertung
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Was gefällt dir am besten Dlib Image Processing?

es ist gut bei der Bildverarbeitung und liefert ordnungsgemäße Histogrammdaten und ist gut für die Verwendung von Vektoren. Ich verwende diese, um einige Bilder in Vektoren zu verarbeiten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Dlib Image Processing?

müssen optimiert werden und sollten mehr Funktionalität haben Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? Dlib Image Processing Solving und wie profitieren Sie davon?

es ist einfach, das Objekt auszuwählen, wir verwenden diese Bibliothek in Python für den Nutzen Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

I. Yosun C.
IC
Chief Engineer and Hacker
Computer Software
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
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Übersetzt mit KI
Was gefällt dir am besten Dlib Image Processing?

Großartiges 68-Landmark-Gesichtsmodell zur Verwendung in OpenCV und auch kostenlos, was es für Indie- und kleinere Projekte ohne proprietäre Gesichtserkennungsbudgets zugänglich macht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Dlib Image Processing?

Keine Beschwerden - soweit ich weiß, wird das Repository von diesem einen Typen gepflegt. Da ich oft ein Solo-Programmierer bin, habe ich das Gefühl, dass er gute Arbeit geleistet hat, die auch eine großartige Ressource für die Gemeinschaft eröffnet. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? Dlib Image Processing Solving und wie profitieren Sie davon?

Dlib war in vielen faced.io-Produkten sowie in unserem TechCrunch Hackathon Grand Prize-Projekt von 2018, faceStylr, wesentlich. Die 68 Gesichtsmerkmale werden sowohl im OpenCV-Posen-Tracking als auch für Gesichtsmasken verwendet.

Im untenstehenden Screenshot zeige ich ein experimentelles Musikinstrument namens FaceHarp, bei dem die 14 Punkte (ohne Endpunkte) auf den Kiefern auf Oktave + 2 auf beiden Seiten OpenCv Unity iOS mit Dlib abgebildet werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt nicht genügend Bewertungen für Dlib Image Processing, damit G2 Kaufeinblicke geben kann. Hier sind einige Alternativen mit mehr Bewertungen:

1
TextIn Logo
TextIn
4.6
(221)
TextIn bietet 6 leistungsstarke KI-Tools, die auf Ihre täglichen Bedürfnisse zugeschnitten sind. · Allgemeine Inhaltserkennung: Text aus Dokumenten, Bildern und sogar PDFs extrahieren · ID- und Zertifikatserkennung: Vereinfachen Sie die Verifizierung mit sofortiger Datenerfassung · Rechnungs- und Belegerkennung: Organisieren Sie mühelos Ausgaben mit automatischer Dateneingabe · Bilderkennung: Erkennen Sie Fälschungen und Deepfakes in Bildern mit erhöhter Effizienz · Bildverarbeitung: Verbessern und bearbeiten Sie Ihre Bilder wie ein Profi · Dateikonverter: Konvertieren Sie nahtlos zwischen gängigen Dateiformaten Wir können auch eine nahtlose Integration in Ihren bestehenden Arbeitsablauf bieten. TextIn unterstützt: · SDK/API-Integration: Betten Sie unsere Funktionen direkt in Ihre App oder Lösung ein · On-Premise-Bereitstellung: Für maximale Datensicherheit alles im Haus behalten
2
OpenCV Logo
OpenCV
4.5
(39)
OpenCV ist ein Werkzeug, das C++, C, Python und Java-Schnittstellen hat und Windows, Linux, Mac OS, iOS und Android für rechnerische Effizienz unterstützt und mit einem starken Fokus auf Echtzeitanwendungen, in optimiertem C/C++ geschrieben, kann die Bibliothek die Vorteile der Mehrkernverarbeitung nutzen und ist in der Lage, die Hardwarebeschleunigung der zugrunde liegenden heterogenen Rechenplattform zu nutzen.
3
Google Cloud Vision API Logo
Google Cloud Vision API
4.4
(88)
Google Cloud Vision API ermöglicht es Entwicklern, den Inhalt eines Bildes zu verstehen, indem leistungsstarke maschinelle Lernmodelle in einer benutzerfreundlichen REST-API gekapselt werden. Mit unserer API können Entwickler schnell Anwendungen erstellen, die Bilder in Tausende von Kategorien klassifizieren können (z. B. "Segelboot", "Löwe", "Eiffelturm"), einzelne Objekte und Gesichter in Bildern erkennen, Metadaten für Bildkataloge erstellen, anstößige Inhalte moderieren, neue Marketing-Szenarien durch Bildsentimentanalyse ermöglichen und mehr.
4
Dataloop Logo
Dataloop
4.4
(90)
Eine End-to-End-Cloud-basierte Annotationsplattform mit eingebetteten Werkzeugen und Automatisierungen zur effizienteren Erstellung hochwertiger Datensätze.
5
Syte Logo
Syte
4.6
(76)
wie unsere Lösungen Einzelhändlern helfen, die Kundenbindung zu erhöhen und die Konversionsraten und den Umsatz zu steigern.
6
GoSpotCheck by FORM Logo
GoSpotCheck by FORM
4.7
(69)
GoSpotCheck by FORM's End-to-End-Plattform besteht aus 3 Teilen: einem Admin-Dashboard für die Aufgabenstellung und -verteilung für Projekt-/Programmmanager, einer mobilen App zur Aufgabenbearbeitung für Frontline-Teams und Reporting-Dashboards zur Verbesserung der Sichtbarkeit und Entscheidungsfindung für Führungskräfte. Zu den erweiterten Funktionen von GoSpotCheck by FORM gehören PhotoWorks-Fotoberichterstattung, Insights Business Intelligence-Berichterstattung, unterstützt von Looker, integrierte Bilderkennung und maschinelles Lernen für Merchandising-Audits, eine offene API und eine Vielzahl von Integrationen, einschließlich eines Salesforce-Synchronisierungspakets.
7
Clarifai Logo
Clarifai
4.3
(59)
Das Zentrum der Technologie von Clarifai ist eine leistungsstarke Deep-Learning-API, auf der eine neue Generation intelligenter Anwendungen aufgebaut wird. Sie ermöglicht es Clarifai, alltägliche Probleme mit High-Tech-Lösungen zu bekämpfen, indem sie die leistungsstärksten maschinellen Lernsysteme auf neue und innovative Weise für alle bereitstellt.
8
Encord Logo
Encord
4.8
(60)
Maschinelles Lernen und Datenoperationsteams jeder Größe nutzen Encords kollaborative Anwendungen, Automatisierungsfunktionen und APIs, um ihre Datensätze für Computer Vision zu annotieren, zu verwalten und zu bewerten.
9
Microsoft Computer Vision API Logo
Microsoft Computer Vision API
4.1
(46)
Microsoft Computer Vision API ist ein cloudbasiertes API-Tool, das Entwicklern Zugang zu fortschrittlichen Algorithmen zur Verarbeitung von Bildern und zur Rückgabe von Informationen bietet. Durch das Hochladen eines Bildes oder das Angeben einer Bild-URL analysiert es visuelle Inhalte auf verschiedene Weise basierend auf Eingaben und Benutzerentscheidungen.
10
V7 Logo
V7
4.8
(53)
Automatisierte Bildannotation und neuronales Netztraining. V7 ist die leistungsstärkste Plattform, um automatisch Ground Truth zu erstellen, damit KIs lernen können. Von Unternehmen wie Merck, GE Healthcare und Stanford vertraut, beschleunigt unsere Technologie die Erstellung visueller Datenetiketten um das 10-fache.
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