caer

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Caer - Vision informatique moderne à la volée

Caer est une bibliothèque de vision légère et haute performance pour la recherche sur l'IA à haute performance. Nous avons écrit ce cadre pour simplifier votre approche vers la vision par ordinateur en abstraction du code de chauffeur inutile vous offrant la flexibilité de prototyper rapidement les modèles d'apprentissage en profondeur et les idées de recherche. Le résultat final est une bibliothèque assez différente dans sa conception, qui est facile à comprendre, joue bien avec les autres et est très amusante à utiliser.

Notre philosophie d'élégante API et de conception à vérification de type rend CAER idéal pour les étudiants, les chercheurs, les amateurs et même les experts dans les domaines de l'apprentissage en profondeur et de la vision informatique.

Aperçu

Caer est une bibliothèque Python qui se compose des composants suivants:

Composant	Description
Caer	Une bibliothèque de vision informatique accélérée par GPU légère pour la recherche sur l'IA performance
caer.color	Opérations d'espace couleurs
caer.data	Images de test standard de haute qualité et données d'exemples
caer.path	Manipulations de chemin spécifiques au système d'exploitation
Caer.preprocessing	Utilitaires de prétraitement d'image.
Caer.transforms	Transformations et augmentations d'images puissantes
caer.video	Utilitaires de traitement vidéo

Habituellement, Caer est utilisé soit comme:

• Un remplacement pour OpenCV pour utiliser la puissance des GPU.
• Une plate-forme de recherche de vision par ordinateur qui offre une flexibilité et une vitesse maximales.

Installation

Voir le Guide d'installation de CAER pour les instructions d'installation détaillées (y compris la construction de la source).

Actuellement, caer prend en charge les versions de Python 3.6; Python 2 n'est pas pris en charge (ni recommandé). Pour installer la version actuelle:

$ pip install --upgrade caer

Commencer

Exemple minimal

 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 )

Pour plus d'exemples, consultez les démos Caer ou lisez la documentation

Ressources

• PYPI
• Documentation
• Suivi des problèmes

Contributif

Nous apprécions toutes les contributions, commentaires et problèmes. Si vous prévoyez de contribuer de nouvelles fonctionnalités, fonctions utilitaires ou extensions au cœur, veuillez passer par nos directives de contribution.

Pour contribuer, commencez à travailler sur la base de code caer , lisez la documentation, accédez à l'onglet Issues et commencez à rechercher des problèmes intéressants.

Les contributeurs actuels peuvent être consultés à partir du fichier des contributeurs ou en utilisant la commande caer.__contributors__ .

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Si vous avez des questions, s'il vous plaît:

1. Lisez les documents.
2. Recherchez-le dans nos discussions GitHub (ou ajoutez une nouvelle question).
3. Rechercher dans les problèmes.

Licence

Caer est open-source et libéré sous la licence du MIT.

Bibtex

Si vous souhaitez citer le cadre, n'hésitez pas à l'utiliser (mais seulement si vous avez adoré?):

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