Die magischen Augen der KI Computer-Vision-Bibliotheken im Überblick

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Computer Vision oder kurz CV ist ein sich schnell entwickelnder Bereich der künstlichen Intelligenz. Dafür existiert eine Vielzahl von Computer-Vision-Bibliotheken, die meist auf spezifische Bedürfnisse oder Programmiersprachen zugeschnitten sind. Welche empfehlen sich?

Computer Vision ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz (KI), der es Maschinen ermöglicht, die Welt durch Bilder und Videos zu sehen, zu verstehen und mit ihr zu interagieren. Es gibt viele Anwendungen wie beispielsweise Gesichtserkennung, medizinische Bildgebung, Landwirtschaft, Smart City, industrielle Fertigung, selbstfahrende Autos und Augmented Reality (AR).

Um Computer-Vision-Projekte zu entwickeln, muss der Anwender Bibliotheken nutzen, die Tools und Funktionen für die Bildverarbeitung, -analyse und -manipulation bereitstellen. Aber wie wählt man die geeigneten Computer-Vision-Bibliotheken für die jeweiligen Anforderungen aus? Dafür müssen unter anderem folgende Kriterien berücksichtigt werden:

Kompatibilität mit der Sprache

Zunächst ist zu klären, welche Programmiersprache die Bibliothek überhaupt unterstützt. Einige der beliebtesten Sprachen für Computer Vision sind Python, C++, Java und MATLAB – wobei natürlich jede Sprache ihre eigenen Vor- und Nachteile aufweist. Dazu gehören beispielsweise die Usability, Performance und Verfügbarkeit von Ressourcen. Daher sollte eine Bibliothek ausgewählt werden, die nicht nur mit der Sprache der Wahl kompatibel ist, sondern auch über eine gute Dokumentation und Community-Unterstützung verfügt.

Funktionalität und Features

Als nächstes empfiehlt es sich zu überprüfen, welche Art von Funktionalität und Features die Bibliothek bietet. Abhängig von den Projektzielen und -anforderungen benötigt der Anwender möglicherweise unterschiedliche Abstraktions- und Komplexitätsebenen. Wenn Anwender beispielsweise grundlegende Bildverarbeitungsaufgaben wie Größenänderung, Zuschneiden, Filtern und Transformieren planen, genügt meist eine einfache und kompakte Bibliothek wie Pillow oder ImageMagick.

Wer jedoch komplexere Aufgaben wie Objekterkennung, Gesichtserkennung oder optische Zeichenerkennung ausführen möchte, benötigt möglicherweise eine leistungsfähigere und umfassendere Bibliothek wie OpenCV oder TensorFlow. Diese fortschrittlichen Bibliotheken bieten nicht nur leistungsstarke Funktionen, sondern sind auch mit umfassender Dokumentation und Community-Unterstützung ausgestattet, was den Entwicklungsprozess erheblich beschleunigen und das Endergebnis verbessern kann.

Performance und Skalierbarkeit

Ein weiterer zu berücksichtigender Faktor ist die Performance und Skalierbarkeit der Bibliothek mit den jeweiligen Daten und der verfügbaren Hardware. Daher sollte der Anwender nach einer Bibliothek suchen, die die Performance von CPU-, GPU- oder Cloud-Computing-Ressourcen nutzen kann, um die Verarbeitung und Analyse zu beschleunigen. Einige Bibliotheken wie OpenCV oder TensorFlow verfügen über optimierte Versionen für verschiedene Plattformen und Geräte wie Android, iOS oder Raspberry Pi.

Lizenz und Kosten

Ein nicht unwesentliches Kriterium sind die Lizenzgebühren und damit die Kosten der Bibliothek. Einige Bibliotheken sind kostenlos (Open Source) und für andere werden Lizenzgebühren fällig. Meist sind auch bestimmte Regeln zu befolgen.

Mögliche Anwendungsfälle

Für Computer-Vision-Bibliotheken gibt es vielfältige Anwendungen. Dazu gehören:

• Objekterkennung: Erkennen und Lokalisieren von Objekten in einem Bild oder Video.

• Bildsegmentierung: Segmentieren eines Bildes in mehrere Regionen und Identifizieren verschiedener Objekte.

• Gesichtserkennung: Identifizieren und Verifizieren von Personen anhand ihrer Gesichtsmerkmale.

• Optische Zeichenerkennung (OCR): Extrahieren von Text aus Bildern oder gescannten Dokumenten.

• Bildklassifizierung: Kategorisierung von Bildern in vordefinierte Klassen oder Kategorien.

• Positionenschätzung: Schätzung der Posen oder Positionen menschlicher Körper oder Objekte in einem Bild.

• Bildwiederherstellung: Wiederherstellung und Verbesserung der Qualität von Bildern, die durch Rauschen oder Verzerrungen beeinträchtigt sind.

• Merkmalsextraktion: Extrahieren visueller Merkmale aus Bildern, beispielsweise von Kanten, Ecken und Schlüsselpunkten.

• Augmented Reality (AR): Überlagerung der realen Weltansicht mit digitalen Informationen und/oder virtuellen Objekten.

• Medizinische Bildgebung: Analyse medizinischer Bilder wie Röntgen- und MRT-Scans zur Diagnose und Erkennung von Anomalien.

Bibliotheken für Computer Vision

Computer-Vision-Bibliotheken erfüllen unterschiedliche Projektanforderungen und Entwicklerpräferenzen. In der Folge wird eine kleine Auswahl der am häufigsten verwendeten Bibliotheken vorgestellt.

OpenCV

OpenCV ist eine weit verbreitete Open-Source-Softwarebibliothek für maschinelles Lernen und Computer Vision. OpenCV verfügt über eine umfassende Suite von Algorithmen und Funktionen, die die gesamte CV-Pipeline umfassen. Zu diesen Funktionen gehören Bild- und Video-I/O, Bildfilterung, Merkmalserkennung und -extraktion, Objekterkennung und -klassifizierung, Kamera-Kalibrierung und Integration maschinellen Lernens. Eine plattformübergreifende Kompatibilität (Windows, Linux, Android, macOS) und die Unterstützung verschiedener Programmiersprachen (Python, C++, Java etc.) tragen zu seiner breiten Akzeptanz bei.

TensorFlow

Die Computer-Vision-Softwarebibliothek TensorFlow gehört mit einem umfassenden Satz an Tools, Ressourcen und Bibliotheken zu den beliebtesten End-to-End-Open-Source-Plattformen für maschinelles Lernen. TensorFlow ist eines der einfachsten Computer-Vision-Tools und ermöglicht seinen Usern die Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen im Zusammenhang mit Computer-Vision für Aufgaben wie Gesichtserkennung, Bildklassifizierung, Objekterkennung und mehr.

Wie OpenCV unterstützt auch Tensorflow verschiedene Sprachen, darunter Python, C, C++, Java oder JavaScript. Als Teil von TensorFlow beschleunigt TF Lite in erheblichem Maße Edge-ML-Implementierungen mit reduzierter Modellgröße und hoher Genauigkeit bei deutlich höherer Effizienz, sodass ML überall ausgeführt werden kann.

MATLAB

Die kostenpflichtige Programmierplattform ist für eine Reihe verschiedener Anwendungen wie beispielsweise maschinelles Lernen, Deep Learning sowie Bild-, Video- und Signalverarbeitung verwendbar. Sie wird mit einer Computer-Vision-Toolbox geliefert, die über mehrere Funktionen, Apps und Algorithmen verfügt, die den Anwender beim Entwerfen von Lösungen für Aufgaben im Zusammenhang mit Computer Vision unterstützen. MATLAB ermöglicht eine sehr schnelle Codierung und eignet sich hervorragend für schnelles Prototyping.

CAFFE

Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding (CAFFE) ist ein Deep-Learning- und Computer-Vision-Framework und wurde in der Programmiersprache C++ geschrieben. Es unterstützt mehrere Deep-Learning-Architekturen im Zusammenhang mit Bildklassifizierung und -segmentierung. Aufgrund seiner hohen Geschwindigkeit und sehr guten Bildverarbeitung eignet es sich besonders für Forschungszwecke und im industriellen Umfeld.

PyTorch

Die Deep-Learning-Plattform PyTorch ist Open Source und eine Alternative zu TensorFlow. Der Python-First-Ansatz bietet eine dynamische und benutzerfreundliche Oberfläche, die sich für schnelles Prototyping und dem Einsatz in der Forschung qualifiziert. PyTorch bietet spezielle Module wie Torchvision, die speziell für Computer-Vision-Aufgaben entwickelt wurden. Torchvision stellt Funktionen zur Bildklassifizierung, Objekterkennung, Segmentierung, Bildtransformation und Zugriff auf vorab trainierte Modelle zur Verfügung.

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