opencv十大开源框架？（世界前十的开源操作系统？）

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1、opencv十大开源框架？

的十个框架:1。谷歌云的视觉API，2。YOLOV3，3。张量流，4。LibFaceDetection，5。光栅视觉，6。SOD，7。人脸识别，8。DeepFaceLab，9。JeelizFaceFilter，10.OpenCV

1.谷歌云的视觉API

谷歌 s Vision API是一种易于使用的图像识别技术，它允许开发者通过应用强大的机器学习模型来理解图像的内容。它通过REST和RPC API提供了一个强大的预训练机器学习模型。它还使开发人员能够轻松地将关键视觉检测功能集成到应用程序中，包括人脸和地标检测、图像标记、光学字符识别(OCR)和显式内容标记。它还允许我们为图像分配标签，并快速将它们分类到数百万个预定义的类别中。它可以帮助我们检测物体和人脸，阅读印刷和手写文本，并将有价值的元数据构建到您的图像目录中。

2.YOLOv3

YOLO(You Only Look Once)是最先进的实时对象检测系统，也是基于深度学习的最广泛使用的对象检测方法之一。它将目标检测视为一个回归问题，使用单前馈卷积神经网络直接从完整图像中预测类别概率和边界框偏移量。它使用k-means聚类方法来估计预测包围盒的初始宽度和高度。YOLOv3消除了区域提议生成和特征重采样，将所有阶段封装在单个网络中，形成真正的端到端检测系统。

3.张量流

Tensorflow是一个免费的开源框架，用于创建算法来开发用户友好的图形框架，称为tensor flow Graphic Framework(TF-GraF)，用于对象检测API，广泛用于高效解决农业、工程和医学中的复杂任务。TF-GraF为业余爱好者和初学者提供了一个独立的虚拟环境，在客户端无需编码或命令行界面(CLI)的情况下设计、训练和部署机器智能模型。

TF-GraF支持SSD、Faster-RCNN、RFCN和Mask-RCNN的灵活模型选择，包括卷积神经网络(Incenses和ResNets)。TF-GraF负责设置和配置，允许任何人在他们的项目中使用深度学习技术，而无需安装复杂的软件和环境。

4.Libfacedetection

Libfacedetection是一种图形方法图像人脸检测开源库。它为基于CNN的图像人脸检测提供了一个预训练的卷积神经网络，使用户能够检测大于10×10像素的人脸。在C源文件中，CNN模型已经被转换成静态变量。源代码不依赖于任何其他库。你需要一个C编译器，可以在Windows、Linux、ARM以及任台下编译源代码。SIMD指令用于加速检测。如果使用Intel CPU或NEON for ARM，可以启用AVX2。

5.光栅视觉

光栅视觉是一个开源的Python框架，用于在卫星、航空和其他大型图像集(包括倾斜的无人机图像)上构建计算机视觉模型。它允许没有任何深度学习或机器学习工作流专业知识的用户快速重复地配置实验，包括分析训练数据集、创建训练芯片、训练模型、创建预测、评估模型、模型文件和部署。

光栅视觉内置了对芯片分类、对象检测和语义分割的支持，后端使用PyTorch和Tensorflow。用户可以在内置的支持AWS批处理运行在云端的CPU和GPU上进行实验。该框架还可以扩展到新的数据源、任务(例如，对象检测)、后端(例如，TF对象检测API)和云提供商。

6.草地

SOD是一个嵌入式和现代化的跨平台计算机视觉和机器学习软件库。它公开了一组用于深度学习、高级媒体分析和处理的API，包括在计算资源有限的嵌入式系统和物联网设备上进行实时、多类对象检测和模型训练。

SOD旨在为计算机视觉应用提供一个通用的基础设施，并加速机器感知在开源和商业产品中的使用。SOD是专门为提高计算效率而设计的，专注于实时应用，包括一套全面的经典和最先进的深度神经网络及其预训练模型。

7.人脸识别

Face_recognition是世界上最简单的Python和命令行面部识别API。使用dlib60 的最先进的人脸识别技术，可以从Python或命令行识别和操作人脸。该模型在Wild61基准测试中标记人脸上的准确率为99.38%。它提供了一个简单的face_recognition命令行工具，允许你从命令行识别图像文件夹！

8.DeepFaceLab

DeepFaceLab是一个开源的深度伪造系统，它利用了机器学习。在照片逼真的换脸频率上。它提供了一个命令式且易于使用的管道，包括数据加载和处理、模型训练和后期处理，供人们在没有完全理解深度学习框架或编写复杂样板代码的情况下创建深度伪造视频。这个最先进的框架提供了一个完整的命令行工具，它包含了管道的所有方面和功能，比如傻瓜相机。值得注意的是，超过95%的深度伪造视频都是使用DeepFaceLab创建的。

9.JeelizFaceFilter

JeelizFaceFilter是一个轻量级的强大的人脸跟踪库，专门为增强现实人脸过滤器而设计。这个JavaScript库可以从使用WebRTC捕获的网络摄像头视频源中实时检测和跟踪人脸。用于叠加增强现实应用的3D内容，可支持Three.js、Babylon.js、FaceSwap、Canvas2D、CSS3D等多种集成。，使开发人员能够直接从浏览器解决计算机视觉问题。关键功能包括人脸检测、人脸跟踪、人脸旋转检测、张口检测、多人脸检测和跟踪、具有高清视频功能的视频捕获等。

10.OpenCV

OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，旨在为计算机视觉应用提供一个通用的基础设施，并加速机器意识在商业产品中的使用。BSD授权的产品OpenCV，让企业使用和修改代码变得很容易。该库拥有超过2500种优化算法，包括一整套经典和最先进的计算机视觉和机器学习算法。

这些算法可以用于检测和识别人脸，识别物体，对视频中的人类行为进行分类，跟踪相机运动，跟踪移动物体，提取物体的3D模型，以及从立体相机生成3D点云。它可以将图像拼接在一起，以生成整个场景的高分辨率图像，从图像数据库中查找相似的图像，从用闪光灯拍摄的图像中消除红眼，跟踪眼球运动，识别风景并建立标记以用增强现实覆盖它们。

2、世界前十的开源操作系统？

1、和id东西

Andorid Things是Google推出的物联网操作系统，是 "布里洛 "操作系统。作为Andorid系统的分支版本，类似于可穿戴和智能手表的Andorid Wear(其实也是一个物联网操作系统)。

它使用一种叫做Weave的通信协议将设备连接到云，并与谷歌助手等服务进行交互。Android Things是面向所有Java开发者的，不管有没有移动开发经验。应该该操作系统将能够支持一系列物联网设备的计算平台，包括英特尔Edison平台、恩智浦公司Pico平台和黑莓Pie 3。

2、康蒂基

Contiki是一款开源便携的多任务操作系统，适用于内存有限的网络任务。Contiki项目的作者是瑞典计算机科学研究所网络嵌入式系统组的Adam Dunkels博士。

系统只需要几千字节或几百字节的内存，可以提供多任务操作系统环境和TCP/IP支持。已经在嵌入式微控制器平台(TIMP430，Atmel AVR)、计算机、游戏机等平台上移植并成功运行。它支持全标准IPv6和IPv4协议，以及低功耗网络标准:6lowpan、RPL和CoAP。

3、eLinux

e，也叫嵌入式Linux，是嵌入式Linux操作系统。这个操作系统是基于Linux内核的，Linux内核是嵌入式系统的Linux的一个裁剪版本。支持这个操作系统的厂商、芯片、产品范围很广。操作系统的wiki主页提供了开发、硬件、产品、厂商、社区等一系列相关信息。

4、自由人

FreeRTOS是一个迷你实时操作系统内核，功能包括:任务管理、时间管理、信号量、消息队列、内存管理、记录功能、软件定时器、协调等。，基本可以满足较小系统的需求。

FreeRTOS操作系统是一个完全开源的操作系统，具有开源、可移植、可裁剪、调度策略灵活等特点。目前，这个操作系统已经部署在数百万台设备上，它自称是 "市场上领先的嵌入式实时操作系统 "，可以为微控制器和微处理器提供很好的解决方案。

5、嵌入式操作系统

这款操作系统由ARM开发，专为运行ARM处理器的物联网设备设计。包括C应用网络，公司还提供其他开发工具和相关设备服务器。

默认情况下，mbed操作系统是事件驱动的单线程架构，而不是多线程(实时操作系统)环境。这确保了它可以以最小的尺寸、最低的成本和最低的功耗扩展到物联网设备。

ARM在移动设备市场份额很大，所以这个操作系统的实力和前景不容小觑。

拉斯扁

Raspbian是一个基于Debian并为Raspbian硬件设计的操作系统。该操作系统包括一些基本程序和工具，以确保树莓Pi硬件的运行。

7、

暴动，自称为a "友好的物联网操作系统致力于开发人员友好、资源友好和互联网友好。它的主要功能包括C/C支持。多线程、能效、部分符合POSIX等。RIOT开源社区从2008年开始运营。RIOT可以在很多平台上运行，包括嵌入式设备、PC、传感器等等。

8、Ubuntu核心

Ubuntu是目前最受欢迎的Linux版本，Ubuntu Core旨在将Ubuntu带入物联网世界。它可以在微软Azure、谷歌计算引擎、亚马逊弹性云计算服务以及BeagleBone Black和Raspberry Pi等硬件上运行。

9、华为LiteOS

华为LiteOS是一款 "统一物联网操作系统和中间件软件平台；"华为为物联网领域打造。具有轻量级(内核10k以下)、低功耗、互联、安全等关键能力。华为LiteOS目前主要应用于智能家居、可穿戴、车联网、智能抄表、工业互联网等物联网领域的智能硬件。还可以与LiteOS生态系统中的硬件互联，提升用户体验。

Liteos操作系统具有能耗最低、体积小、响应快等特点，还建立了开源社区。可以支持的芯片包括海思 s PLC芯片HCT3911，媒体芯片3798M/C，IPCam

3、哪种开源的Gis好用？

的名字所暗示的，开源GIS是开源GIS软件。开源:软件开发者在某种协议中发布某种软件的源代码，并允许他人在遵守协议的基础上自由下载、修改、使用和分发其源代码。开源协议:GNU GPL，BSD，LGPL，麻省理工学院，MS-PL开源网站:开源GIS，sourceforge，google code，apache，cod

4、有没有比较轻量级的开源门户类产品或者项目推荐？

。你好。很高兴看到并回答你的问题。如果同意答案，记得点赞转发~老邢邀关注，一起探索科技之美，一起学习成长！

这里 这是我的看法。

我的回答是:不会。

为什么这么说？我来解释一下我的想法。主要有两点:

01轻量级VS门户现在在开发技术上提倡采用轻量级框架，比如Java生态。它放弃了EJB，采用了Spring发展框架。

楼主说的轻重量应该是 "重量轻 "在功能上。然而，对于诸如 "门户网站和，所有基本的功能模块通常都是在设计和开发中添加的。当然，很多系统在设计上采用了插件机制，用的时候安装，不用的时候不安装。因此，只要使用门户系统，一般不会 "轻量级和。

02功能模块:表单定制和流程审批。这两个模块基本是连在一起的。一般OA系统都有这两个模块。在为客户部署和实施时，将根据客户定制表单和审批流程。;需求，这是典型的工作流。

以上两个模块也是办公级门户必不可少的基础模块，一般的网站系统不会有这两个部分。

所以楼主想找的系统只能在办公门户或者工作流平台内部找。

最后，可以拖拽页面组件，实现个性化定制，从前端技术角度来说，并不是太难。

还是要动态添加这类组件？在门户系统的设计和架构上，应该是插件式的，可扩展的。

总结:如果楼主想解决这个问题，要么换个思路，don t想到一步到位，他可以进行适当的开发和定制；要么花点钱，买商业软件，只买用的插件(组件)。现在很多软件都是saas，按年付费，所以赢了 开始时不要花费太多。

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我是一名Java全栈开发工程师，系统架构师，从业15年。他带领一个小团队完成了几百万个项目。我 我在写一些关于互联网行业和开发技术的文章。关注我，你一定会有所收获。

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