أعلى لغات البرمجة للتعرف على الصور
يعتبر التعرف على الصور أحد الميزات التي يتم نشرها في معظم الأجهزة والبرامج الحديثة. تحتوي هذه الميزة على نطاق واسع من التطبيقات ، وأكثرها شيوعًا في الأنظمة الأمنية. إنه يمكّن الأجهزة من التعرف على هوية الشخص أو الكائن فقط من خلال صورته. التعرف على الوجوه هو نتاج التعرف على الصور.
إذن ، ما الذي يتطلبه الأمر لإنشاء تطبيق أو برنامج يحتوي على ميزة التعرف على الصور؟ تحتاج ببساطة إلى برمجة البرنامج باستخدام لغة برمجة. بالطبع ، هناك بعض اللغات التي يمكنها القيام بهذه المهمة. فيما يلي أفضل لغات البرمجة للتعرف على الصور.
أفضل لغات برمجة للتعرف على الصور
1. matlab
Matlab هي لغة برمجة مستقلة لديها إطارها الخاص و IDE التي تأتي في مساحة عمل أكثر قوة. تأتي لغة البرمجة مع مجموعة واسعة من الأدوات التي يمكنك استخدامها للتعامل مع مهام برمجة تقنية أكثر بسهولة. التعرف على الصور ومعالجة الوجه هي بعض المهام التي يمكن معالجتها بواسطة Matlab.
يوفر Matlab مجموعة من الأدوات المضمنة لحساب المصفوفة. من الضروري ملاحظة أن التعرف على الصور وحساب المصفوفة يسيران جنباً إلى جنب. يمكن لبعض الأدوات المتوفرة في Matlab تنفيذ مهام معالجة الصور المعقدة مثل الاقتصاص والتدوير والتغطية وغيرها.
يوجد أيضًا رمز Matlab مخصص لاستدعاء ميزة التعرف على الوجوه وتنفيذها. يستخدم هذا الرمز قاعدة البيانات AT & T. لهذا السبب ، يجب تنزيل قاعدة البيانات AT & T قبل استخدام هذا الرمز. معظم تطبيقات التعرف على الوجه المتقدمة مكتوبة في Matlab.
2.Python
حاليًا ، تم تصنيف Python كأكثر لغات البرمجة شيوعًا. إن بساطتها وتعدد استعمالاتها هما من الأسباب التي تجعل العديد من المبرمجين يفضلون استخدامها. على الرغم من كونها بسيطة ، فإن Python هي لغة يمكنك الاعتماد عليها لأداء المهام المعقدة. يمكن استخدامه لإنشاء ميزات معالجة الصور والتعرف عليها.
جعلت شعبية بايثون من كونها ذات نفوذ كبير. وهي معبأة مع العديد من المكتبات اللازمة للعديد من الوظائف ، من بينها التعرف على الصور. واحدة من أقوى المكتبات وأكثرها فعالية هي مكتبة Scikit-Learn Machine Learning. وبصرف النظر عن التعرف على الصور ، يمكن استخدام المكتبات للقيام بوظائف أكثر ذكاءً مثل التعرف على الوجوه واكتشاف الحركة.
3. C / C ++ / C #
لا يمكنك أن تخطئ أبداً عندما يتعلق الأمر بعائلة C من لغات البرمجة. فهي قوية ويمكنها فعل أي شيء ، بما في ذلك إنشاء وظائف معالجة الصور والتعرف عليها. توفر لك مجموعة C لغات البرمجة خياران لإنشاء ميزة معالجة الصور. يمكنك اختيار ترميز كل شيء من الصفر حيث تقوم بكتابة الرموز يدويًا. الخيار الثاني هو استخدام المكتبات الموجودة المصممة خصيصا لهذه اللغات البرمجية. تتضمن هذه المكتبات OpenGL و EmguCV و OpenCV والعديد غيرها. لديهم ميزة معالجة الصور الذكية للتعرف على الصور.
4. جافا
مثل C و C ++ ، لا يمكننا أبدًا التقليل من قوة لغة برمجة Java. هذه اللغة قوية بما يكفي لأداء وظائف معقدة. يمكن استخدامه لإنشاء تطبيقات لمعالجة الصور والتعرف على الصور.
باعتبارها لغة برمجة مستقلة ، يمكنك إنشاء وظيفة معالجة الصور من البداية. ميزة هذه الطريقة هي أن لديك السيطرة الكاملة على الوظائف. بدلا من ذلك ، هناك مكتبات قوية يمكن دمجها في Java لغرض إنشاء ميزة التعرف على الصور. OpenCV هي واحدة من المكتبات المتوافقة مع Java. يمكنك اختيار الطريقة التي تناسبك.
5. أداة OpenCV
Open Source Computer Vision هي أداة متقدمة تستخدم في المعالجة في الوقت الفعلي. وهو أيضًا أداة متعددة المنصات ومن ثم يمكن دمجها في أي لغة برمجة لغرض تنفيذ وظائف معالجة الصور والتعرف عليها. يمكن دمجها مع لغات البرمجة C و C ++ و Java و Python و Android.
OpenCV يأتي مع خوارزميات خالية من براءات الاختراع التي يمكنك استخدامها دون أي قيود قانونية. يمكن استخدامه لأغراض تجارية وأكاديمية. يحتوي على فئة مخصص التعرف على الوجه والتي يمكنك استخدامها لتجربة قدرات ميزة التعرف على الصور دون أي متاعب. يرافق الفصل وثائق غنية بالمعلومات والتي ستوضح لك كيفية تنفيذ ميزة التعرف على الصور. بشكل عام ، OpenCV هي أداة انتقال للتعرف على الصور بغض النظر عن لغة البرمجة التي تستخدمها.
هناك العديد من لغات البرمجة الأخرى التي يمكنك استخدامها لتطوير وظيفة التعرف على الصور. قبل البدء في استخدام أي لغة ، تعرّف على كيفية معالجة المصفوفة كما أنها تمثل لبنة البناء في برمجة التعرف على الصور.
