Vergleichen von Computer Vision-Bibliotheken in Python

Question

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 Image Processing Library) 3- scikit-Bild

Würden Sie mir bitte helfen, diese zu vergleichen Bibliotheken?

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

Danke für Ihre Hilfe

Answer 1

Ich habe vor allem mit OpenCV und auch mit scikit-Bild 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 stellte fest, 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 ihnen zu machen. Zumindest habe ich das bei meinem letzten Projekt gemacht.