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CAER - Visão computacional moderna em tempo real

O CAER é uma biblioteca de visão leve e de alto desempenho para pesquisa de IA de alto desempenho. Escrevemos essa estrutura para simplificar sua abordagem em relação à visão computacional, abstraindo o código de caldeira desnecessário, fornecendo a flexibilidade de prototipar rapidamente modelos de aprendizado profundo e idéias de pesquisa. O resultado final é uma biblioteca bastante diferente em seu design, é fácil de entender, joga bem com os outros e é muito divertido de usar.

Nossa elegante API e filosofia de design verificada por tipo tornam o CAER ideal para estudantes, pesquisadores, entusiastas e até especialistas nos campos de aprendizado profundo e visão computacional.

Visão geral

Caer é uma biblioteca Python que consiste nos seguintes componentes:

Componente	Descrição
caer	Uma leve biblioteca de visão computacional acelerada por GPU para pesquisa de IA de alto desempenho
caer.color	Operações de espaço de cores
caer.data	Imagens de teste de alta qualidade padrão e dados de exemplo
caer.Path	Manipulações de caminho específicas do OS
caer.Preprocessing	Utilitários de pré -processamento de imagem.
caer.Transforms	Transformações e aumentos de imagem poderosos
caer.Video	Utilitários de processamento de vídeo

Geralmente, o caer é usado como:

• um substituto para o OpenCV usar o poder das GPUs.
• Uma plataforma de pesquisa de visão computacional que fornece máxima flexibilidade e velocidade.

Instalação

Consulte o Guia de instalação do CAER para obter instruções detalhadas de instalação (incluindo o edifício da fonte).

Atualmente, caer suporta lançamentos do Python 3.6 em diante; O Python 2 não é suportado (nem recomendado). Para instalar a versão atual:

$ pip install --upgrade caer

Começando

Exemplo mínimo

 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 )

Para mais exemplos, consulte as demos caer ou leia a documentação

Recursos

• Pypi
• Documentação
• Rastreamento de problemas

Contribuindo

Agradecemos todas as contribuições, feedback e questões. Se você planeja contribuir com novos recursos, funções de utilidade ou extensões para o núcleo, analise nossas diretrizes de contribuição.

Para contribuir, comece a trabalhar na Base de código caer , leia a documentação, navegue até a guia Problemas e comece a analisar questões interessantes.

Os colaboradores atuais podem ser visualizados do arquivo dos colaboradores ou usando o comando caer.__contributors__ .

Pedindo ajuda

Se você tiver alguma dúvida, por favor:

1. Leia os documentos.
2. Procure em nossas discussões no github (ou adicione uma nova pergunta).
3. Procure nos problemas.

Licença

O CAER é de código aberto e liberado sob a licença do MIT.

Bibtex

Se você deseja citar a estrutura, fique à vontade para usar isso (mas apenas se você adorou?):

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