Cel mai bun software gratuit de recunoaștere a imaginilor din 2023 [Open Source]

Publicat: 2022-12-01

Iată o listă cu cele mai bune software-uri de recunoaștere a imaginilor pentru dvs. în 2023, care vă pot ajuta să recunoașteți cu ușurință obiectele și fețele din imagini.

Tehnologia de recunoaștere a imaginii a făcut un mare salt înainte în ultimii câțiva ani. Odată cu introducerea și dezvoltarea imensă a învățării automate. Recunoașterea imaginilor a parcurs un drum lung. Instrumente construite pe diverse platforme precum Python, C++, Java și multe altele, obțineți o structură avansată care poate fi utilizată cu ușurință pentru recunoașterea imaginilor pe diferite sisteme de operare precum Windows, macOS și Linux, printre altele.

Pentru scopuri și cerințe diferite, este posibil să aveți nevoie de software de recunoaștere a imaginii. Există mai multe alternative disponibile pe internet pentru același lucru. Cu toate acestea, unele dintre aceste instrumente pot să nu îndeplinească cerințele dumneavoastră. Prin urmare, pentru a vă ajuta să obțineți ce este mai bun, vă prezentăm unele dintre cele mai bune software-uri de recunoaștere a fotografiilor din 2023 cu sursă deschisă. Această bază de instrumente open-source vă permite să le modificați în funcție de nevoile dvs. Verificați întreaga listă și apoi descărcați-o pe cea care vă place cel mai mult și care corespunde perfect cerințelor dumneavoastră.

Cuprins ascunde
Top Cel mai bun software de recunoaștere a imaginilor gratuit (Open Source) în 2023
1. OpenCV: Instrument gratuit de recunoaștere a imaginilor
2. SimpleCV: Software de recunoaștere a imaginii
3. NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)
4. TensorFlow: Instrument gratuit de recunoaștere a imaginilor
5. Google Colab: Software de recunoaștere a imaginilor gratuit
6. Keras: Software inteligent de recunoaștere a imaginilor
7. VLFeat: Software de recunoaștere a imaginilor cu sursă deschisă
Cel mai bun software de recunoaștere a imaginilor din toate timpurile: Listat

Top Cel mai bun software de recunoaștere a imaginilor gratuit (Open Source) în 2023

Mai jos este o listă extinsă a celor mai bune software-uri de recunoaștere a imaginilor gratuit cu o versiune open-source. Vă sugerăm să parcurgeți descrierea tuturor instrumentelor și apoi să utilizați pe cel pe care îl considerați potrivit.

1. OpenCV: Instrument gratuit de recunoaștere a imaginilor

OpenCV- Free Image Recognition Tool

OpenCV este primul nume din această listă cu cele mai bune software-uri de recunoaștere a imaginilor pentru tine. Instrumentul folosește interfețe bazate pe C, C++, Java și Python pentru a oferi funcții uimitoare de recunoaștere a feței. Instrumentul poate fi folosit pentru a crea aplicații bine integrate pentru toate tipurile de platforme majore precum Android, Windows, macOS, iOS, Linux și multe altele. Mulți creatori și echipe populare folosesc OpenCV pentru proiectele lor.

Vizitați OpenCV

Citește și: Cel mai bun software de conversie de imagini pentru Windows


2. SimpleCV: Software de recunoaștere a imaginii

SimpleCV- Picture Recognition Software

Următorul nume din această listă de software de recunoaștere a imaginilor open-source este SimpleCV. Instrumentul este destul de inteligent și folosește o bază Python pentru a vă ajuta cu recunoașterea imaginilor. Folosind această alternativă open-source, puteți crea cu ușurință aplicații inteligente și ușor de utilizat pentru diferite platforme. Dacă doriți o soluție automată pentru a dezvolta aplicații fără a fi nevoie să analizați profunzimile tehnice și totul, atunci acesta este cel mai bun software de recunoaștere a fotografiilor pentru dvs.

Vizitați SimpleCV


3. NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)

NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)

NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) este următorul instrument de pe această listă ca unul dintre cele mai bune software de recunoaștere a imaginii. Folosind acest software, puteți dezvolta cu ușurință aplicațiile perfecte conform cerințelor dvs. Aceasta este o alternativă inteligentă pentru dezvoltatori de a crea un instrument avansat de recunoaștere a feței. Acesta este un software excelent de recunoaștere a fotografiilor care utilizează tehnici de învățare automată profundă pentru a oferi cel mai bun instrument. Puteți descărca acest instrument gratuit și îl puteți utiliza după cum este necesar.

Vizitați NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)

Citește și: Cel mai bun software de căutare și curățare a fotografiilor duplicate


4. TensorFlow: Instrument gratuit de recunoaștere a imaginilor

TensorFlow- Smart Free Image Recognition Tool

TensorFlow este o alternativă inteligentă pentru tine, care satisface toate nevoile de software de recunoaștere a imaginilor open-source. Instrumentul conține mostre de modele care sunt pre-antrenate pentru ușurința dvs. În plus, puteți chiar să creați un model nou și proaspăt, conform cerințelor dvs. Cu ajutorul acestui software, puteți crea o platformă de învățare automată pentru toate tipurile de niveluri de abilități și cerințe. Prin urmare, este unul dintre cele mai bune software de recunoaștere a fotografiilor pentru tine.

Vizitați TensorFlow


5. Google Colab: Software de recunoaștere a imaginilor gratuit

Google Colab- Image Recognition Software for Free

Un alt dintre cele mai bune și mai bune programe de recunoaștere a imaginilor din toate timpurile este Google Colab. Prezentat de casa Google, instrumentul este destul de fiabil. Colab sau „Colaborator” este o platformă de codificare și dezvoltare bazată pe Python pentru dezvoltatori. Aceasta este o soluție uimitoare care vă permite să creați soluții de recunoaștere a imaginii de ultimă generație, conform cerințelor dumneavoastră. În plus, acest software de recunoaștere a fotografiilor este complet gratuit pentru toți dezvoltatorii și creatorii de pe tot globul.

Vizitați Google Colab

Citește și: Cele mai bune vizualizatoare de fotografii/imagini pentru Windows 10


6. Keras: Software inteligent de recunoaștere a imaginilor

Keras- Smart Picture Recognition Software

Următoarea alternativă pentru cel mai bun software de recunoaștere a imaginii este Keras. Keras este o soluție de învățare profundă și de învățare automată bazată pe Python pentru tine, la fel ca Goole Colab și alte alternative. Cu ajutorul acestei soluții open-source, puteți crea cu ușurință structuri de recunoaștere și alte modele pentru diferite sisteme de operare. Folosind acest software de recunoaștere a fotografiilor, puteți chiar să utilizați biblioteca de exemple disponibilă pentru a crea produsul dorit.

Vizitează Keras


7. VLFeat: Software de recunoaștere a imaginilor cu sursă deschisă

VLFeat- Software de recunoaștere a imaginilor cu sursă deschisă

Numele de familie de pe această listă cu cele mai bune programe de recunoaștere a fotografiilor este VLFeat. Aceasta este o alternativă open-source ca și restul opțiunilor prezente aici. Această platformă vă permite să utilizați baze precum C, C++ și altele pentru a vă ajuta să dezvoltați aplicații pentru diferite platforme. În plus, puteți beneficia cu ușurință de ajutorul instrumentului său de codare autonom pe sisteme Windows, macOS sau Linux în integrare cu MATLAB.

Vizitați VLFeat

Citiți și: Cum să găsiți cel mai bun agent de curățare a imaginilor duplicate


Cel mai bun software de recunoaștere a imaginilor din toate timpurile: Listat

Deci, în secțiunile anterioare ale acestui articol, am aruncat o privire la unele dintre cele mai utile și uimitoare soluții pentru software-ul de recunoaștere a imaginilor. Toate alternativele și instrumentele furnizate anterior sunt open-source. Prin urmare, puteți edita și modifica structura oricăruia dintre aceste instrumente după cum este necesar pentru a obține rezultatele dorite.

Cu toate acestea, dacă doriți asistența noastră în selectarea software-ului perfect de recunoaștere a fotografiilor pentru dvs., atunci utilizați secțiunea de comentarii de mai jos pentru a vă conecta. Vă vom ajuta în toate modurile posibile. În plus, abonați-vă la buletinul informativ al blogului nostru și nu pierdeți niciodată o actualizare de pe pagina Techpout.