计算机视觉库/人脸识别BazAR、Toxiclibs.js、SIP、SimpleCV介绍

以下为你介绍的计算机视觉库/人脸识别软件都可用在Linux系统上:BazAR(计算机视觉库)、Toxiclibs.js(JavaScript图形绘制库)、Scilab Image Processing Toolbox(简称是SIP)、SimpleCV(计算机视觉库)。

1、BazAR(计算机视觉库)

计算机视觉库/人脸识别BazAR、Toxiclibs.js、SIP、SimpleCV介绍

BazAR 是基于特征点检测和匹配的计算机视觉库。它能够快速检测和匹配图像中的已知物体,并且能够用于增强现实,它是计算机视觉研究的先进成果。

源代码可在GNU通用公共许可证下获得,简而言之,如果您分发使用BazAR的软件,则必须在GPL下连同源代码一起分发它。

如何开始检测:

下载存档,安装它,然后在bazar/samples/filedetector中运行示例程序。

在Windows下,运行:test.bat

在UNIX下,运行:./filedetector *jpg

下载地址:https://www.epfl.ch/labs/cvlab/software/descriptors-and-keypoints/bazar/

2、Toxiclibs.js(JavaScript图形绘制库)

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Toxiclibs.js 是一个开源的计算机图形设计库,无需外部依赖,使用 <canvas> 元素进行图形绘制。

特性:

2D/3D几何。

网格生成和细分。

插值/映射。

波浪发生器。

2D物理模拟。

颜色理论的分类和转换。

下载地址:https://github.com/hapticdata/toxiclibsjs

3、Scilab Image Processing Toolbox(简称是SIP)

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SIP 提供了图像处理、模式识别以及计算机视觉处理。

SIP能够读取/写入近90种主要格式的图像,包括JPEG、PNG、BMP、GIF、FITS和TIFF。它包括用于滤波、分割、边缘检测、形态、曲率、分形维数、距离变换、多尺度骨架等的例程。

下载地址:https://sourceforge.net/projects/siptoolbox/

4、SimpleCV(计算机视觉库)

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SimpleCV 将很多强大的开源计算机视觉库包含在一个便捷的Python包中(SimpleCV是一个python框架,用于为OpenCV创建更具可读性的编程接口)。使用SimpleCV,你可以在统一的框架下使用高级算法,例如特征检测、滤波和模式识别。使用者不用清楚一些细节,比如图像比特深度、文件格式、颜色空间、缓冲区管理、特征值还有矩阵和图像的存储。

语法简洁,可读性强是它的特点,通过下面的例子可以看出使用SimpleCV时多么的容易:

from SimpleCV import Camera

image = Camera().getImage()

image.show()

下载地址:https://sourceforge.net/projects/simplecv/

注明

以上就是计算机视觉库/人脸识别BazAR、Toxiclibs.js、SIP、SimpleCV的介绍内容,这些计算机视觉库/人脸识别软件都能使用在Linux操作系统中。

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