图像识别是现代很多设备和程序中都会用到的功能之一。该功能有着广泛的应用,最常见的就是用在安全系统中,它使得设备仅通过图像就能识别人或物体的身份,目前非常流行的人脸识别技术就是图像识别的产物。
如果你想开发具有图像识别功能的应用程序,本章将介绍几个适合开发图像识别功能的编程语言。
1. Matlab
Matlab是一门独立的编程语言,它有自己的框架和IDE(集成开发环境)。并提供了很多实用的开发工具,可以轻松的处理很多技术编程任务,例如:图像识别和人脸识别等编程任务。
Matlab还提供了一系列用于矩阵计算的内置工具。值得注意的是:图像识别和矩阵计算是密切相关的。Matlab中提供了一些工具可以执行复杂的图像处理任务,如裁剪、旋转、掩码等。
还有一个专门用于实现人脸识别功能的Matlab代码,此代码使用的是AT&T数据库。因此,在使用此代码前,需要先下载AT&T数据库。大多数高级的人脸识别应用程序都是用Matlab编写的。
2. Python
目前,Python被评为最流行的编程语言,它的简单语法和功能的多样性,是很多程序员喜欢使用它的原因。尽管语法简单,但是Python却能执行很多复杂的任务。例如图像处理和人脸识别等。
Python的流行让它具有很多辅助开发的库,例如非常强大的Scikit-Learn机器学习库,此外,还有用于图像识别,人脸识别,以及运动检测的库。
3. C/C++/C#
C系列的编程语言,功能强大,几乎可以做任何事情,包括开发操作系统,创建高级的编程语言等等,当然也包括创建具有图像处理和识别功能的应用程序。
C系列编程语言为你提供了两种创建图像处理功能的方案,第一种方案是,你可以从头自己编写所有和图像处理相关的代码,这种方案开发周期长,而且需要有专业的图像处理知识和娴熟的编程技巧。第二种方案则是使用现成的图像处理库,例如:OpenGL,EmguCV,OpenCV等,它们都具有用于图像识别的智能图像处理功能。
4. Java
和C/C++一样,我们永远都不能低估了Java编程语言的能力,这种语言强大到足以执行各种复杂的任务,包括创建用于图像处理和图像识别的应用程序。
作为独立的编程语言,你可以选择自己从头开始创建图像处理功能,这种方式的优点是图像处理的任何细节都是可控的。也可以利用各种强大的现成的库,例如OpenCV等。你可以根据自身需求选择开发方案。
OpenCV工具库
OpenCV(开源计算机视觉)是一种可用于实时图像处理的高级工具。它是跨平台的,可以集成到任何编程语言中,以执行图像处理和图像识别的功能。目前已经以库的形式集成到了C、C++、Java、Python等编程语言中。
OpenCV是开源的,无论是做科学研究,还是用于商业目的,你都可以不受任何限制的使用它。它有一个专门用于人脸识别的类,并且该类还附有一个信息丰富的文档,该文档会向你展示如何实现图像识别或人脸识别功能。总而言之,无论你使用哪种编程语言,OpenCV都是图像识别的首选工具。
除了本章上面介绍过的几种编程语言外,你还可以使用其他的编程语言来开发图像识别功能。但是在使用这些编程语言进行开发之前,请先学习如何处理矩阵,因为它是图像识别的基础。
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