Procurando alternativas ou concorrentes para OpenCV? Outros fatores importantes a considerar ao pesquisar alternativas para OpenCV incluem projects e features. A melhor alternativa geral para OpenCV é Google Cloud Vision API. Outros aplicativos semelhantes a OpenCV são Microsoft Computer Vision API, Amazon Rekognition, scikit-image, e Azure Face API. OpenCV alternativas podem ser encontradas em Software de Reconhecimento de Imagem mas também podem estar em Emotion AI Software.
A API do Google Cloud Vision permite que os desenvolvedores compreendam o conteúdo de uma imagem ao encapsular modelos poderosos de aprendizado de máquina em uma API REST fácil de usar. Aproveitando nossa API, os desenvolvedores podem rapidamente construir aplicações capazes de classificar imagens em milhares de categorias (por exemplo, "veleiro", "leão", "Torre Eiffel"), detectar objetos e rostos individuais dentro de imagens, construir metadados em catálogos de imagens, moderar conteúdo ofensivo, possibilitar novos cenários de marketing através da análise de sentimento de imagens, e mais.
A Microsoft Computer Vision API é uma ferramenta de API baseada em nuvem que fornece aos desenvolvedores acesso a algoritmos avançados para processar imagens e retornar informações, carregando uma imagem ou especificando uma URL de imagem, analisa o conteúdo visual de diferentes maneiras com base em entradas e escolhas do usuário.
Amazon Rekognition facilita a adição de análise de imagens e vídeos às suas aplicações. Ele pode identificar os objetos, pessoas, texto, cenas e atividades, ou qualquer conteúdo inadequado de uma imagem ou vídeo.
scikit-image é uma coleção de algoritmos para processamento de imagens.
Azure Face API usa algoritmos faciais de ponta baseados em nuvem para detectar e reconhecer rostos humanos em imagens. Suas capacidades incluem recursos como detecção de rosto, verificação de rosto e agrupamento de rostos para organizar rostos em grupos com base em sua semelhança visual.
SimpleCV é uma estrutura de código aberto para construir aplicações de visão computacional, o usuário pode ter acesso a várias bibliotecas de visão computacional de alto desempenho, como OpenCV, sem precisar aprender sobre profundidades de bits, formatos de arquivo, espaços de cor, gerenciamento de buffer, autovalores ou armazenamento de matriz versus bitmap.
E é aqui que as ideias do deep dream do Google se originam. Com palavras simples, você fornece a um programa de IA algumas imagens e informa o que essas imagens contêm (quais objetos - cães, gatos, montanhas, bicicletas, ...) e dá a ele uma imagem aleatória e pergunta quais objetos ele pode encontrar nessa imagem.
O núcleo da tecnologia da Clarifai é uma API de aprendizado profundo de alto desempenho sobre a qual uma nova geração de aplicativos inteligentes está sendo construída. Ela permite que a Clarifai combata problemas cotidianos com soluções de alta tecnologia, fornecendo os sistemas de aprendizado de máquina mais poderosos para todos de maneiras novas e inovadoras.
Azure Custom Vision Service é uma ferramenta para criar classificadores de imagens personalizados e para melhorá-los ao longo do tempo. Este serviço permite identificar seus próprios objetos e coisas em imagens.
DeepPy é uma estrutura de aprendizado profundo licenciada pelo MIT que tenta adicionar um toque de zen ao aprendizado profundo, pois permite programação Pythonic baseada no ndarray do NumPy, tem uma base de código pequena e facilmente extensível, roda em CPU ou GPUs Nvidia e implementa as seguintes arquiteturas de rede: redes feedforward, convnets, redes siamesas e autoencoders.