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¿Cuál es la mejor biblioteca para visión artificial en C/C++? (14)

¿De qué bibliotecas debo elegir cuando trabajo con Computer Vision en C / C ++?

Me doy cuenta de que Google tiene muchos buenos resultados, pero tal vez hay bibliotecas geniales que se perdieron.

Tengo una mala experiencia con Matrox Imaging Library. No lo recomiendo porque:

No está orientado a objetos, hace más difícil mantener y solucionar problemas / depurar los códigos.
Mala documentación / manual de ayuda, las explicaciones no son claras / incompletas y carecen de un ejemplo de codificación. Por ejemplo, mezclando el uso de diez funciones diferentes en una muestra de codificación corta.
Si se usa en el entorno .NET (C #), matrox crea objetos administrados cuya memoria debe liberarse manualmente después de su uso.
Caro. Además de la licencia de desarrollador, necesita comprar licencias de tiempo de ejecución para todos sus clientes.
Formato de licencia incorrecta: use la llave del dispositivo usb. Si perdiste el dongle, perdiste tu licencia.

Me sería difícil darle una respuesta técnica con respecto a cuál es mejor, puedo decirle que tenemos una variedad de doctores trabajando en varios problemas de visión por computadora para el trabajo y todos usan y recomiendan OpenCV.

OpenCV es bastante maduro y cubre la mayoría de las áreas de visión artificial.

Usamos OpenCV extensivamente donde trabajo.

Proporciona un conjunto completo de excelentes herramientas de procesamiento de visión. Recomiendo leer el wiki para obtener una explicación más detallada y una mejor explicación escrita de lo que daré.

openframeworks usa opencv y proporciona un contenedor para él,

por ejemplo, este código es clases que te ayudan a usar opencv de una manera fácil:

http://svn.openframeworks.cc/browser/listing.php?repname=addons&path=%2FofxOpenCv%2Ftrunk%2FofxOpenCv%2Fsrc%2F#_ofxOpenCv_trunk_ofxOpenCv_src_

no son bibliotecas diferentes

Si tuviera que comparar OpenCV con openFrameworks, ¿cómo funcionaría? ¿Cuál es mejor> en qué, y así sucesivamente?

como dije antes, OF usa opencv, (proporcionando una envoltura). Ellos no son diferentes. Intentamos proporcionar un interace simple.

Los Intel Performance Primitives son bastante populares en el campo de visión por computadora.

Puede haber sido implícito, pero la pregunta original no especificaba que las bibliotecas fueran FOSS. Dos bibliotecas comerciales líderes son:

Biblioteca de imágenes Matrox de Matrox
NI Vision de National Instruments

Ambos admiten C ++ y ofrecen pruebas gratuitas de 30 días.

Mucha gente ha recomendado OpenCV, que es bastante agradable (he probado los wrappers de python, lo que está bien para la creación rápida de prototipos). También es posible que desee comprobar gpuCV que utiliza las ventajas del paralelismo masivo en GPU para visión artificial. Su API es muy similar a la que tiene OpenCV (principalmente compatible) y oculta toda la programación de la GPU del usuario / desarrollador.

OpenCV es probablemente el más famoso y extremadamente maduro. Pero ha habido un cambio reciente a los sistemas basados en CUDA debido a los beneficios de rendimiento, http://www.nvidia.com/object/cuda_home.html#

También para lenguajes más seguros como C #, el framework Aforge .NET es bastante bueno,

Si está utilizando OpenCV, consulte también http://camellia.sourceforge.net/ (reimplementación de varias funciones de IPP).

Aunque es probable que OpenCV sea el más utilizado, un par de otros pueden valer la pena:

http://cimg.sourceforge.net/ es una biblioteca con muchos atributos y muy STL. Está contenido en un solo encabezado y el diseño de devolución por referencia significa que puede encadenar un conjunto de operaciones en una sola declaración. Está respaldado por INRIA (laboratorio de investigación nacional francés)

http://vxl.sourceforge.net/ es muy similar a OpenCV, pero tiene un diseño más C ++. Mucho más como la nueva versión OpenCV2.0 c ++.

OpenCV es muy popular, y sin dudas es bueno, pero si se toma en serio C ++ y como contenedores tipo STL, que también son muy rápidos, vale la pena considerar esto:

libCVD

http://savannah.nongnu.org/projects/libcvd

Proyecto Inicio http://www.edwardrosten.com/cvd/index.html

git: http://git.savannah.gnu.org/cgit/libcvd.git

Cambridge Video Dynamics: biblioteca de imágenes, captura de video, pantalla, visión por computadora y más. Se integra bien con TooN para un marco de álgebra lineal. Idioma: C ++

Esto se desarrolla activamente, y tiene muchas características y algoritmos útiles, y en general esos tipos hacen que las cosas funcionen muy rápido.

Es LGPL.

Es posible compilarlo en Win, Linux y MacOS X.

También hay una intención de proporcionar puerto para Python con este, para permitir el prototipo de algoritmos de Visión artificial con Python y SciPy muy rápido (no estoy seguro de en qué etapa se encuentra ahora, pero había un documento al respecto en una conferencia de Python .)

Si intenta hacer algo en tiempo real, debería considerar seriamente libCVD.

Por ejemplo, el marco PTAM (Parallel Tracking And Mapping) de Georg Klein utiliza esta biblioteca.

Para la visión industrial industrial, las opciones posibles son:

También hay más bibliotecas especializadas para visión artificial incorporada, por ejemplo , VCLib de Vision Components y para tareas específicas; por ejemplo, para el reconocimiento de matrices de datos existe libdmtx .