【建议收藏】八大开源计算机视觉项目分享_计算机视觉开源项目推荐

计算机视觉（Computer Vision，简称CV）是一种模拟人类视觉的科学，目标是让计算机能够感知、理解、分析、解释图像和视频数据。它在很多新兴领域都发挥着关键作用，包括人脸识别、自动驾驶、无人机、医学影像分析等等。

本文将为您介绍6个计算机视觉相关的开源项目，这些项目非常实用且功能强大，不仅在CV技术方面具有重要意义，而且为计算机视觉应用的发展提供了有力的支持。

1、OpenCV

OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个功能强大的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，主要用于实时视觉应用。它提供了大量的图像和视频处理功能，包括特征检测、对象跟踪、运动分析、3D重建等等，是一个非常热门和基础的开源项目 。支持多种编程语言，比较热门的包括C++、Python、Objective-C、HTML等

它的特点：具有易用性、高效性、扩展性、跨平台兼容性、模块化设计

GitHub项目库地址：https://github.com/opencv

OpenCV网站：https://opencv.org

中文介绍：https://blog.csdn.net/chenlycly/article/details/131352357

2、Detectron2（目前在GitHub上29.4K星）

detectron2是Facebook开源的深度学习的目标检测框架，建立在Detectron和maskrcnn-benchmark基础之上，可以进行目标检测、语义分割、全景分割，以及人体体姿骨干的识别。目前新增了Densepose、Cascade R-CNN、PointRend、DeepLab、ViTDet、MViTv2等新模型；

模型可以导出为TorchScript格式或Caffe2格式进行部署。

detectron2框架的设计有以下一些优点：

1、强大：提供了包括目标检测、实例分割、全景分割等非常广泛的视觉任务模型库。

2、灵活：可以通过注册机制自定义模块或模型结构，从而进行扩展和改进。

3、易用：通过list of dict格式定义自己的数据集, 简单好用。

GitHub项目地址：https://github.com/facebookresearch/detectron2

官方文档：detector2.readthedocs.io/en/latest/

3、YOLOv10（目前在GitHub上8.3k星）

YOLOv10是毫秒级实时端到端目标检测的开源模型。5月25日，由清华大学研究人员推出YOLOv10，被认为是计算机视觉领域的突破性框架，它有效地将YOLO框架推End-to-End的推理范式。与 YOLOv9-C相比，在相同性能下，YOLOv10-B的延迟减少了46%，参数减少了25%。 

YOLOv10主要亮点：在效率和准确度方面有所突破，更值得注意的是它提出NMS-free训练的一致双分配策略来解决后处理中的冗余预测问题；

GitHub项目地址：https://github.com/THU-MIG/yolov10

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2405.14458

4、MMDetection（目前在GitHub上28.6K星）

MMDetection是一个基于PyTorch的目标检测工具箱，包含了丰富的目标检测、实例分割、全景分割算法以及相关的组件和模块，也是OpenMMLab项目的一部分。MMDetection支持在Linux、Windows 和 macOS系统运行。官方建议需要Python 3.7+、CUDA 9.2+或PyTorch 1.8+。

MMDetection的主要特点包括：模块化设计、支持多种检测任务、高效

GitHub项目地址：https://github.com/open-mmlab/mmdetection

官方文档：GET STARTED — MMDetection 3.3.0 documentation

5、segment-anything（45.6K星）

segment-anything是由Meta提出的分割一切模型，简称SAM模型，是一个提示型模型。可根据点或框等输入提示生成高质量的物体蒙版，并可用于为图像中的所有物体生成蒙版。可以自动分割和识别图像、视频和音频中的任何对象，无需深度学习专业知识，是一个非常实用的图像处理工具。目前该模型已在包含1100 万张图像和 11 亿个蒙版的数据集上进行了训练，并且在各种分割任务中具有强大的零样本性能。

GitHub项目地址：https://github.com/facebookresearch/segment-anything

论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.02643

demo地址：https://segment-anything.com/demo

6、Track-Anything （6.3K星）

Track-Anything，简称TAM，是一款灵活交互式的视频对象跟踪和分割工具，只需用户点击即可指定要跟踪和分割的任意目标而不需要手工标注，它是在Segment anything（SAM）的基础上开发出来的。SAM是针对图像的分割一切，而TAM是针对视频的分割一切。适用于：随着镜头变化的视频对象跟踪和分割；视频对象跟踪和分割的可视化开发和数据注释；

以目标为中心的相关视频任务，例如视频修复和编辑。

特点：易用、灵活而且可以跨平台。

GitHub项目地址：https://github.com/gaomingqi/Track-Anything

论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.11968

教程地址：

https://github.com/gaomingqi/Track-Anything/blob/master/doc/tutorials.md

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