caer

---

Caer - رؤية الكمبيوتر الحديثة أثناء الطيران

CAER هي مكتبة رؤية خفيفة الوزن وعالية الأداء لأبحاث الذكاء الاصطناعي عالي الأداء. لقد كتبنا هذا الإطار لتبسيط نهجك نحو رؤية الكمبيوتر من خلال استخلاص رمز Boilerplate غير الضروري مما يتيح لك المرونة لنماذج التعلم العميقة النموذجية والأفكار البحثية بسرعة. والنتيجة النهائية هي مكتبة مختلفة تمامًا في تصميمها ، من السهل فهمها ، وتلعب بشكل جيد مع الآخرين ، وهي متعة كبيرة للاستخدام.

تجعل واجهة برمجة تطبيقاتنا الأنيقة والتحقق من النوع والتصميم CAER مثاليًا للطلاب والباحثين والهواة وحتى الخبراء في مجالات التعلم العميق ورؤية الكمبيوتر.

ملخص

Caer هي مكتبة Python تتكون من المكونات التالية:

عنصر	وصف
Caer	مكتبة رؤية كمبيوتر خفيفة الوزن من GPU من أجل البحث عالي الأداء من الذكاء الاصطناعي
Caer.Color	عمليات الفضاء
Caer.Data	صور الاختبار القياسية عالية الجودة والبيانات مثال
Caer.Path	معالجة المسار المحددة OS
caer.pprocessing	صورة المعالجة المسبقة.
caer.transforms	تحويلات الصور القوية والتعزيزات
Caer.Video	مرافق معالجة الفيديو

عادة ، يتم استخدام Caer إما على النحو التالي:

• بديل لـ OpenCV لاستخدام قوة وحدات معالجة الرسومات.
• منصة أبحاث رؤية الكمبيوتر التي توفر أقصى قدر من المرونة والسرعة.

تثبيت

انظر دليل تثبيت CAER للحصول على تعليمات التثبيت التفصيلية (بما في ذلك المبنى من المصدر).

حاليًا ، يدعم caer إصدارات Python 3.6 فصاعدًا ؛ Python 2 غير مدعوم (ولا يوصى به). لتثبيت الإصدار الحالي:

$ pip install --upgrade caer

ابدء

حد أدنى

 import caer

# Load a standard 640x427 test image that ships out-of-the-box with caer
sunrise = caer . data . sunrise ( rgb = True )

# Resize the image to 400x400 while MAINTAINING aspect ratio
resized = caer . resize ( sunrise , target_size = ( 400 , 400 ), preserve_aspect_ratio = True )

لمزيد من الأمثلة ، راجع عروض CAER أو اقرأ الوثائق

موارد

• pypi
• الوثائق
• تتبع القضية

المساهمة

نحن نقدر جميع المساهمات والتعليقات والقضايا. إذا كنت تخطط للمساهمة بميزات جديدة أو وظائف الأداة المساعدة أو الامتدادات في القلب ، فيرجى مرور إرشادات المساهمة الخاصة بنا.

للمساهمة ، ابدأ العمل من خلال قاعدة كود caer ، وقراءة الوثائق ، وانتقل إلى علامة التبويب القضايا وابدأ في البحث عن مشكلات مثيرة للاهتمام.

يمكن الاطلاع على المساهمين الحاليين إما من ملف المساهمين أو باستخدام أمر caer.__contributors__ .

طلب المساعدة

إذا كان لديك أي أسئلة ، من فضلك:

1. اقرأ المستندات.
2. ابحث عنه في مناقشات GitHub (أو أضف سؤالًا جديدًا).
3. ابحث من خلال القضايا.

رخصة

Caer مفتوح المصدر وإصداره تحت رخصة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.

bibtex

إذا كنت ترغب في الاستشهاد بالإطار ، فلا تتردد في استخدام هذا (ولكن فقط إذا كنت تحبها؟):

 @article { jasmcaus ,
  title = { Caer } ,
  author = { Dsouza, Jason } ,
  journal = { GitHub. Note: https://github.com/jasmcaus/caer } ,
  volume = { 2 } ,
  year = { 2020-2021 }
}