Vision industrielle et reconnaissance de formes à l'aide du langage Go

Au cours des dernières années, l'application du langage Go s'est progressivement développée dans de nombreux domaines différents, notamment la vision industrielle et la reconnaissance de formes. Le langage Go est très populaire pour sa concurrence, sa simplicité et sa facilité d'utilisation. Cet article explorera les avantages de l'utilisation du langage Go dans la vision industrielle et la reconnaissance de formes et comment utiliser Go pour implémenter ces applications.

Avantages du langage Go

Concurrency

La concurrence du langage Go est l'un de ses plus grands avantages. Comparé à d’autres langages, Go peut facilement réaliser un traitement simultané efficace. Ceci est particulièrement important pour les applications de vision industrielle et de reconnaissance de formes, qui nécessitent souvent le traitement simultané de plusieurs flux vidéo ou d'images et une analyse de données complexe.

Simplicité et facilité d'utilisation

La syntaxe du langage Go est simple et facile à comprendre Par rapport à d'autres langages, l'utilisation du langage Go peut aider les développeurs à atteindre leurs objectifs plus rapidement. De plus, le langage Go a une meilleure lisibilité, ce qui rend le code plus facile à maintenir.

Gestion de la mémoire

Contrairement à d'autres langages, Go évite les problèmes courants de gestion de la mémoire tels que les fuites de mémoire et les pointeurs sauvages grâce à son propre ramasse-miettes et à son mécanisme d'allocation automatique de mémoire. Ceci est important pour les applications de vision industrielle et de reconnaissance de formes, qui consomment généralement de grandes quantités de mémoire.

Vision industrielle utilisant le langage Go

La vision industrielle comprend une gamme de techniques de traitement des données d'image et vidéo, qui peuvent être utilisées pour identifier des objets, suivre des mouvements, mesurer des formes et calculer des surfaces. Dans les applications de vision industrielle, le langage Go peut être implémenté via les deux bibliothèques suivantes :

OpenCV

OpenCV est une bibliothèque de vision industrielle largement utilisée qui prend en charge plusieurs langages de programmation, y compris le langage Go. OpenCV peut être facilement utilisé en langage Go en utilisant GoCV. GoCV fournit des structures de données et des API standard, permettant aux utilisateurs d'utiliser le langage Go pour traiter des images et effectuer des opérations de vision par ordinateur.

De grandes quantités de données d'images et de vidéos peuvent être facilement traitées à l'aide de GoCV. GoCV fournit une variété de fonctions, notamment le traitement d'images, la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique. De plus, GoCV a exactement les mêmes fonctionnalités et performances que l’implémentation C++ d’OpenCV.

Computer Vision

GoCV fournit également une bibliothèque tierce appelée Computer Vision (CV), qui est un package basé sur l'API de GoCV et OpenCV. CV fournit un ensemble complet d'outils de vision industrielle et de vision par ordinateur qui peuvent facilement mettre en œuvre la détection et le suivi de cibles, la reconnaissance des émotions, la reconnaissance faciale et d'autres fonctions.

Reconnaissance de formes à l'aide du langage Go

La reconnaissance de formes est une technique utilisée pour identifier automatiquement des objets ou des données. Pour les applications d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle, la reconnaissance de formes est très importante. Dans le langage Go, les bibliothèques suivantes peuvent être utilisées pour implémenter la reconnaissance de formes :

Gorgonia

Gorgonia est une implémentation du langage Go pour la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique. La bibliothèque prend en charge l'accélération CPU et GPU. Sa représentation graphique informatique le rend idéal pour la mise en œuvre de modèles d'apprentissage profond.

Gorgonia comprend une série d'algorithmes d'algèbre linéaire, notamment : la variation gaussienne, les opérations tensorielles, etc. Il prend également en charge le calcul personnalisé vers l'avant et la propagation vers l'arrière pour former des modèles basés sur des réseaux neuronaux. Gorgonia prend également en charge des performances plus rapides en écrivant du code sur le processeur et en le convertissant automatiquement pour qu'il s'exécute sur le GPU.

Golearn

Golearn est une bibliothèque d'apprentissage automatique basée sur le langage Go, qui peut être utilisée pour des tâches courantes d'apprentissage automatique telles que la classification, le clustering et l'analyse de régression. Dans Go, vous pouvez créer un modèle d'apprentissage automatique avec seulement quelques lignes de code. La bibliothèque contient de nombreux algorithmes différents, notamment des arbres de décision, des forêts aléatoires et des machines vectorielles de support. Golearn fournit également des outils de transformation et de nettoyage des données pour une meilleure précision.

Conclusion

Le langage Go est devenu l'un des standards pour la mise en œuvre d'applications de vision industrielle et de reconnaissance de formes. Bien que la technologie en soit encore à ses premiers stades de développement, en raison de sa concurrence, de sa simplicité et de sa gestion de la mémoire, le langage Go est devenu un bon choix lorsqu'il est utilisé avec des bibliothèques d'apprentissage automatique telles qu'OpenCV pour des applications telles que des vidéos, des images, etc. pour traiter de grandes quantités de données simultanément. Les gains de rapidité et d’efficacité que cela apporte par rapport aux langages traditionnels peuvent aider les développeurs à atteindre leurs objectifs plus rapidement et à réussir.

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