caer

---

Caer - современное компьютерное зрение на лету

CAER-это легкая, высокоэффективная библиотека зрения для высокопроизводительных исследований искусственного интеллекта. Мы написали эту структуру, чтобы упростить ваш подход к компьютерному зрению, абстрагируя ненужный код шволю, дающий вам гибкость для быстрого прототипа моделей глубокого обучения и исследовательских идей. Конечный результат - это библиотека, совершенно другая в своем дизайне, которая легко понять, хорошо играет с другими и очень весело использовать.

Наша элегантная философия API и дизайна, проверенная типами, делает CAER идеальным для студентов, исследователей, любителей и даже экспертов в области глубокого обучения и компьютерного зрения.

Обзор

Caer - это библиотека Python, которая состоит из следующих компонентов:

Компонент	Описание
кальер	Легкая библиотека компьютерного зрения с ускоренным графическим процессором для исследований в области искусственного интеллекта с высокопроизводительным ИИ
Caer.color	Операции цветов
Caer.data	Стандартные высококачественные тестовые изображения и примеры данных
Caer.path	ОС-специфические манипуляции
caer.preprocessing	Утилиты предварительной обработки изображений.
Caer.transforms	Мощные преобразования и увеличения изображения
Caer.Video	Утилиты для обработки видео

Обычно CAER используется либо как:

• Замена для OpenCV для использования мощности графических процессоров.
• Платформа исследования компьютерного зрения, которая обеспечивает максимальную гибкость и скорость.

Установка

См. Руководство по установке CAER для подробных инструкций по установке (включая здание из источника).

В настоящее время caer поддерживает релизы Python 3.6 и далее; Python 2 не поддерживается (не рекомендуется). Чтобы установить текущий релиз:

$ pip install --upgrade caer

Начиная

Минимальный пример

 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 )

Для получения дополнительных примеров см. Demos Caer или прочитайте документацию

Ресурсы

• Пипи
• Документация
• Отслеживание выпуска

Внося

Мы ценим все вклад, обратную связь и проблемы. Если вы планируете внести новые функции, функции утилиты или расширения в ядро, пожалуйста, пройдите наши рекомендации по вкладу.

Чтобы внести свой вклад, начните работать через кодовую базу caer , прочитайте документацию, перейдите на вкладку «Проблемы» и начните просматривать интересные проблемы.

Текущие участники могут быть просмотрены либо из файла участников, либо с помощью команды caer.__contributors__ .

Просить о помощи

Если у вас есть какие -либо вопросы, пожалуйста:

1. Прочитайте документы.
2. Посмотрите на наши дискуссии на GitHub (или добавьте новый вопрос).
3. Поиск через проблемы.

Лицензия

Кар находится с открытым исходным кодом и выпущен по лицензии MIT.

Бибтекс

Если вы хотите цитировать рамки, не стесняйтесь использовать это (но только если вам это понравилось?):

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