Que linguagem é mais adequada para a visão artificial ou por computador?

Temos várias opções de linguagem de programação para visão computacional – OpenCV usando C++, OpenCV usando Python, ou MATLAB. Entretanto, a maioria dos engenheiros tem um favorito pessoal, dependendo da tarefa que realizam. 

Os iniciantes geralmente escolhem o OpenCV com Python por sua flexibilidade. É uma linguagem com a qual a maioria dos programadores estão familiarizados, e devido a sua versatilidade é muito popular entre os desenvolvedores.

Os especialistas em visão artificial recomendam Python pelas seguintes razões:

Fácil de usar: Python é fácil de aprender, especialmente para iniciantes. É uma das primeiras linguagens de programação aprendidas pela maioria dos usuários. 

Esta linguagem também é facilmente adaptável para todos os tipos de necessidades de programação.

Linguagem de computação mais utilizada: Python oferece um ambiente de aprendizado completo para pessoas que querem usá-la para vários tipos de experimentos de Visão Computacional e Aprendizagem de Máquina. Seu numpy, scikit-learn, matplotlib e OpenCV oferece um recurso exaustivo para qualquer aplicação de visão computacional.

Depuração e Visualização: Python tem um depurador embutido, ‘PDB’, que torna os códigos de depuração nesta linguagem de programação mais acessíveis. Da mesma forma, o Matplotlib é um recurso conveniente para a visualização.

Desenvolvimento de backend web:  Estruturas como Django, Flask e Web2py são excelentes construtores de páginas web. Python é compatível com estes frameworks e pode ser facilmente ajustado para atender às suas necessidades.

MATLAB é a outra linguagem de programação popular entre os especialistas em informática. Vamos analisar as vantagens de usar MATLAB:

Caixas de ferramentas: MATLAB tem uma das caixas de ferramentas mais exaustivas; seja uma caixa de ferramentas estatísticas e de aprendizagem de máquina, ou uma caixa de ferramentas de processamento de imagem, MATLAB tem uma incluída para todos os tipos de necessidades. 

As interfaces limpas de cada uma destas caixas de ferramentas permitem implementar uma gama de algoritmos. MATLAB também tem uma caixa de ferramentas de otimização que garante que todos os algoritmos tenham o melhor desempenho possível para visão artificial.

Poderosa Biblioteca de Matrizes: Imagens e outros conteúdos visuais contêm matrizes multidimensionais juntamente com álgebra linear em diferentes algoritmos que se tornam mais fáceis de trabalhar dentro do MATLAB. As rotinas de álgebra linear incluídas no MATLAB funcionam de forma rápida e eficaz.

Depuração e Visualização: Como há uma única plataforma integrada para codificação no MATLAB, escrever, visualizar e depurar códigos se torna fácil.

Excelente documentação: MATLAB permite que você documente seu trabalho adequadamente para que ele seja acessível mais tarde. A documentação é essencial não apenas para referência futura, mas também para ajudar os codificadores a trabalharem mais rapidamente. 

A documentação do MATLAB permite que os usuários trabalhem com o dobro da velocidade do OpenCV.

Os especialistas em Computer Vision também gravitam em direção ao OpenCV pelas seguintes razões:

Custo Zero: O OpenCV vem sem custo e o que é melhor do que economizar um pouco de dinheiro? Você pode usá-lo para aplicações comerciais, até mesmo verificar a fonte para correções. A vantagem mais significativa do uso do OpenCV é que você não precisa fazer seu projeto de código aberto. 

Biblioteca Exaustiva: O OpenCV tem a mais extensa coleção de algoritmos. A API transparente torna os dispositivos OpenCL compatíveis com os dispositivos e otimiza o desempenho.

Plataforma e Dispositivos: Uma série de aplicativos de visão embutidos e aplicativos móveis preferem o OpenCV como sua biblioteca de visão de escolha para seu projeto focado no desempenho. Você pode usá-lo em todas as plataformas e dispositivos.

Grande Comunidade: OpenCV é usado por mais de 9 milhões de pessoas que estão continuamente se atualizando e ajudando umas às outras através de blogs e fóruns. 

Uma vantagem significativa do uso do OpenCV é que você sempre encontrará apoio da comunidade. Como empresas como Google, Intel e AMD financiam seu desenvolvimento, o OpenCV está evoluindo rapidamente.

Aplicações da Computer Vision

• Imagens médicas: A visão por computador ajuda na reconstrução por ressonância magnética, patologia automática, diagnóstico, cirurgias assistidas por máquinas e muito mais.
• AR/VR: Oclusão de objetos (estimativa de profundidade densa), rastreamento de fora para dentro, rastreamento de dentro para fora para realidade virtual e aumentada.
• Smartphones: Todos os filtros de fotos (incluindo filtros de animação em mídias sociais), scanners de código QR, construção de panoramas, fotografia computacional, detectores de rosto, detectores de imagem (Google Lente, Night Sight Sight) que você utiliza são aplicações de visão artificial.
• Internet: Pesquisa de imagens, geolocalização, legendagem de imagens, imagens ariel para mapas, categorização de vídeo e muito mais.