画像認識のためのトップ 5 プログラミング言語

この間、ゴミの分別に関するミニプログラムやアプリの登場により、画像認識が再び人々の注目を集めています。我が国の画像認識技術は世界でもトップクラスです。

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これまでも、アリペイの顔スキャン決済、ホテルの顔スキャン入場、タオバオの写真認識ショッピングなど、多くの技術が画像認識に応用されてきました。人工知能の普及に伴い、画像認識は今後ますます普及していくでしょう。

さらに、画像認識エンジニアの給料も多くの人を羨ましがらせます。彼らは転職して高い給料を得たいと思っていても、どのように始めればよいか分からないのです。

これらはすべて IT 業界の技術であり、始めるにはまず画像認識に適したプログラミング言語を学ぶのが最善の方法です。

プログラミング言語はたくさんありますが、画像認識に適した言語はどれでしょうか？

1. パイソン

現在、Python は人気のあるプログラミング言語と考えられています。そのシンプルさと汎用性は、多くのプログラマーがこれを好む理由の一部です。 Python はシンプルであるにもかかわらず、複雑なタスクを実行するために信頼できる言語です。画像処理や認識機能の作成に使用できます。

Python は人気があるため、リソースが非常に豊富です。画像認識を含むいくつかの機能に必要なライブラリが含まれています。最も強力で効率的なライブラリの 1 つは、Scikit-Learn 機械学習ライブラリです。これらのライブラリは、画像認識に加えて、顔認識やモーション検出などのよりスマートな機能にも使用できます。

2. マトラボ

Matlab は、独自のフレームワークと、より強力なワークスペースを備えた統合開発環境 (IDE) を備えた独立したプログラミング言語です。このプログラミング言語は、より技術的なプログラミングタスクを簡単に処理するために使用できる幅広いツールを提供します。画像認識や顔処理は、Matlab が処理できるタスクの一部です。

Matlab には、行列計算用のさまざまな組み込みツールが用意されています。画像認識と行列計算は密接に関連していることに注意することが重要です。 Matlab で利用できるツールの中には、切り抜き、回転、マスキングなどの複雑な画像処理タスクを実行できるものもあります。

顔認識機能を呼び出して実装するための専用の Matlab コードもあります。このコードは AT&T データベースを使用します。したがって、このコードを使用する前に AT&T データベースをダウンロードする必要があります。最先端の顔認識アプリケーションは Matlab で書かれています。

3. C/C++/C#

C ファミリーのプログラミング言語に関しては、間違いはありません。これらは強力であり、画像処理や認識機能の作成など、ほぼあらゆることを行うことができます。 C シリーズのプログラミング言語には、画像処理機能を作成するための 2 つのオプションがあります。すべてを最初からコーディングし、手動でコードを記述することもできます。 2 番目のオプションは、これらのプログラミング言語用に設計された既存のライブラリを使用することです。これらのライブラリには、OpenGL、EmguCV、OpenCV などがあります。画像認識のためのインテリジェントな画像処理機能を備えています。

4. ジャワ

C や C++ と同様に、Java プログラミング言語の威力を決して過小評価しないでください。この言語は複雑な機能を実行できるほど強力です。画像処理や画像認識アプリケーションの作成に使用できます。

5. OpenCVツール

Open Source Computer Vision (OpenCV) は、リアルタイム処理のための高度なツールです。また、クロスプラットフォーム ツールであるため、任意のプログラミング言語に統合して、画像処理や認識機能を実行できます。 C、C++、Java、Python、Android プログラミング言語と統合できます。

OpenCV は、法的制限なしに使用できる特許フリーのアルゴリズムを提供します。商業目的と学術目的の両方に使用できます。専用の顔認識クラスがあり、これを使用して画像認識機能を簡単に試すことができます。このコースには、画像認識機能を実装する方法を説明する有益なドキュメントが付属しています。全体として、使用されるプログラミング言語に関係なく、OpenCV は画像認識に最適なツールです。

画像認識機能を開発するために使用できるプログラミング言語は他にもいくつかあります。言語を使い始める前に、画像認識プログラミングの基本である行列の扱い方を学んでください。