TensorFlow、PyTorch、Keras、Scikit-learn和ChatGPT。视觉开发软件工具 Halcon、VisionPro、LabView、OpenCV

 

目录

TensorFlow、PyTorch、Keras、Scikit-learn和ChatGPT

1.TensorFlow

2.PyTorch

3.Keras

视觉开发软件工具 Halcon、VisionPro、LabView、OpenCV， 还有eVision、Mil、Sapera等。

（一）、Halcon

（二）OpenCV：ComputerVision(计算机视觉)

（三）VisionPro

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TensorFlow、PyTorch、Keras、Scikit-learn和ChatGPT

作为二级标题是公司面试必备的，大家着重学习

在当今的科技世界里，人工智能（AI）和机器学习（ML）正在引领一场新的革命。许多工具和库被开发出来，以便研究人员和开发者更方便地创建和部署复杂的AI模型。在这篇文章中，我们将对几个主要的AI工具进行比较：TensorFlow、PyTorch、Keras、Scikit-learn和ChatGPT。

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1.TensorFlow

Google开发的TensorFlow是最受欢迎的深度学习库之一。它提供了一个全面和灵活的平台，用于建立和部署机器学习模型。TensorFlow支持多种语言，包括Python、C++和Java，并且可以在各种硬件平台上运行，包括CPU、GPU和TPU。然而，TensorFlow的学习曲线可能比其他工具陡峭，尤其是对于初学者。

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2.PyTorch

由Facebook AI Research Lab开发的PyTorch，凭借其简单的用户界面和易于理解的编程模式，成为了AI研究社区的最爱。PyTorch提供了一个灵活的平台，让研究人员可以快速地进行原型设计和迭代。相比于TensorFlow，PyTorch更易于调试，但在生产环境的支持上可能没有TensorFlow那么强大。

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3.Keras

Keras是一个在Python中使用的高级神经网络库，它运行在TensorFlow之上。Keras的设计理念是“用户友好，模块化，易于扩展” ，这使得Keras对于初学者非常友好。然而，对于一些复杂的模型，Keras可能没有TensorFlow和PyTorch那么强大。

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4.Scikit-learn：Scikit-learn是一个广泛用于统计建模和机器学习的Python库。它提供了大量的监督学习和无监督学习算法，以及数据预处理和模型选择工具。尽管Scikit-learn对于深度学习支持不多，但对于初步接触机器学习的初学者来说，Scikit-learn是一个极好的选择。

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5.ChatGPT：由OpenAI开发的ChatGPT是一个大型语言模型，它被广泛用于生成人类般的文本。ChatGPT基于GPT（Generative Pretrained Transforme:生成预训练变压器）架构，其模型训练使用了大量的互联网文本。与其他AI工具不同，ChatGPT并不是一个用于构建模型的工具或库，而是一个实际的AI应用。它的应用范围非常广泛，从生成文章和编写邮件，到提供客户服务和支持。然而，它并不具备理解或意识，所有的回答都是基于其训练数据生成的。

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总结：选择哪种工具取决于你的需求。对于需要文本生成的应用，如自动文章写作，客户服务机器人，或者其他自然语言处理任务，ChatGPT是一个极好的选择。然而，如果你的需求是构建和训练自己的AI模型TensorFlow和PyTorch是研究人员和开发者的首选，用于创建和部署深度学习模型。Keras则更适合初学者和需要快速原型设计的开发者。

视觉开发软件工具 Halcon、VisionPro、LabView、OpenCV， 还有eVision、Mil、Sapera等。

（一）、Halcon

底层功能算法多，运算性能快，功能齐全，容易上手，开发项目周期短。非开源项目，商用收费，价格较贵。

Halcon：Halcon是德国MVtec公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包，拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境。它是一套image processing library，由一千多个各自独立的函数，以及底层的数据管理核心构成。其中包含了各类滤波，色彩以及几何，数学转换，型态学计算分析，校正，分类辨识，形状搜寻等等基本的几何以及影像计算功能。整个函数库可以用C，C++，C#，Visual basic和Delphi等多种普通编程语言访问。Halcon为大量的图像获取设备提供接口，保证了硬件的独立性。

（二）OpenCV：ComputerVision(计算机视觉)

功能算法相对较多（比Halcon少），开源，可用于商用，开发周期较长（比Halcon长），有些算法要自己写。

OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。其核心轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言。该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE的接口，如今也提供对于C#, Ruby的支持。OpenCV可以在 Windows, Android, Maemo, FreeBSD, OpenBSD, iOS,Linux 和Mac OS等平台上运行。

OpenCV出身：OpenCV是Intel开源计算机视觉库。其核心由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV 的特点拥有包括300多个C函数的跨平台的中、高层 API 跨平台：Windows, Linux；免费（FREE）：无论对非商业应用和商业应用；速度快；使用方便。

OpenCV具有以下的特征：（１）开源计算机视觉采用Ｃ／Ｃ＋＋编写。（２）使用目的是开发实时应用程序。（３）独立与操作系统、硬件和图形管理器。（４）具有通用的图象／视频载入、保存和获取模块。（５）具有底层和高层的应用开发包。

应用OpenCV能够实现以下功能：

（１）对图象数据的操作，包括分配、释放、复制和转换数据。

（２）对图象和视频的输入输出，指文件和摄像头作为输入，图象和视频文件作为输出。

（３）具有对称矩阵和向量的操作以及线性代数的算法程序，包括距阵、解方程、特征值以及奇异值。

（４）可对各种动态数据结构，如列表、队列、集合、树和图等进行操作。

（５）具有基本的数字图象处理能力，如可进行滤波、边缘检测、角点检测、采样与差值、色彩转换、形态操作、直方图和图象金字塔等操作。

（６）可对各种结构进行分析，包括连接部件分析、轮廓处理、距离变换、各种距的计算、模板匹配、Hongh变换、多边形逼近、直线拟合、椭圆拟合和Delaunay三角划分等。

（7）对摄像头的定标，包括发现与跟踪定标模式、定标、基本矩阵估计、齐次矩阵估计和立体对应。

（8）对运动的分析，如对光流、运动分割和跟踪的分析。

（9）对目标的识别，可采用特征法和隐马尔科夫模型（HMM）法。

（10）具有基本的GUI功能，包括图像与视频显示、键盘和鼠标事件处理及滚动条等。

（11）可对图像进行标注，如对线、二次曲线和多边形进行标注，还可以书写文字（目前之支持中文）。

（三）VisionPro

VisionPro是美国康耐视Cognex公司提供全套视觉解决方案。VisionPro提供多种开发工具拖放式界面、简单指令码和编程方式等，全面支持所有模式的开发。用户利用VisionPro QuickBuild™可以无需编程配置读取、选择并优化视觉工具，决定产品是否合格。用户也可以利用C++、C#、VB及.NET开发管理应用程序。Vision Pro提供的.NET程序接口允许用户采用面向对象的高级语言编程访问所有工具，以高效开发客户的专用视觉方案。

（四）LabView

LabView是一种程序开发环境，由美国国 家仪器（NI）公司研制开发，使用的是图形化编辑语言G编写程序，产生的程序是框图的形式。LabView软件是NI设计平台的核心，也是开发测量或控制系统的理想选择。LabView开发环境集成了工程师和科学家快速构建各种应用所需的所有工具，旨在帮助工程师和科学家解决问题、提高生产力和不断创新。

HSV颜色识别-HSV基本颜色分量范围

一般对颜色空间的图像进行有效处理都是在HSV空间进行的，然后对于基本色中对应的HSV分量需要给定一个严格的范围，下面是通过实验计算的模糊范围（准确的范围在网上都没有给出）。

H: 0 — 180

S: 0 — 255

V: 0 — 255

HSV（色相/饱和度/明度）颜色空间是表示类似于RGB颜色模型的颜色空间的模型。根据色相通道(Channel)对颜色类型进行建模，因此在需要根据颜色对对象进行分割的图像处理任务中非常有用。饱和度的变化代表颜色成分的多少。明度通道描述颜色的亮度。

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