Vergleichen von Computer Vision Bibliotheken in Python [geschlossen]

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Ich möchte über eine Python-Computer-Vision-Bibliothek entscheiden. Ich hatte OpenCV in C ++ verwendet und mag es sehr. Allerdings muss ich diesmal meinen Algorithmus in Python entwickeln. Meine kurze Liste hat drei Bibliotheken: 1- OpenCV (Python-Wrapper) 2- PIL (Python-Bildverarbeitungsbibliothek) 3- scikit-image

Würden Sie mir bitte helfen, diese Bibliotheken zu vergleichen?

Ich benutze numpy, scipy, scikit-learn im Rest meines Codes. Die Leistung und Benutzerfreundlichkeit ist ein wichtiger Faktor, auch Portabilität ist ein wichtiger Faktor für mich.

Danke für Ihre Hilfe

    
iampat 22.05.2013, 16:49
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1 Antwort

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Ich habe hauptsächlich mit OpenCV und auch mit scikit-image gearbeitet. Ich würde sagen, dass OpenCV sich mehr auf Computer Vision konzentriert (Klassifizierung, Feature-Erkennung und Extraktion, ...). In letzter Zeit verbessert sich scikit-image jedoch rasant. Ich habe festgestellt, dass einige Algorithmen unter OpenCV schneller arbeiten, aber in den meisten Fällen finde ich die Arbeit mit scikit-image viel einfacher, OpenCV-Dokumentationen sind ziemlich kryptisch. Solange OpenCV 2.x Bindungen sowohl mit numpy als auch scikit-image arbeiten, würde ich beide Bibliotheken in Betracht ziehen und versuchen, das Beste aus jedem zu machen. Zumindest habe ich das bei meinem letzten Projekt gemacht.

    
jabaldonedo 22.05.2013, 17:40
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