Mặc dù bạn không còn cần nền tảng kỹ thuật máy móc cho các dự án thị giác máy tính, việc tìm kiếm các công cụ thị giác máy tính và nền tảng phù hợp có thể khá khó khăn.
Tuy nhiên, các kỹ sư đang phát triển mô hình AI, các nhà lãnh đạo hy vọng tích hợp khả năng thị giác vào doanh nghiệp của họ, và người mới bắt đầu trong lĩnh vực học máy, đều có thể tìm thấy tài nguyên phù hợp với nhu cầu của mình.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá nhiều công cụ thị giác máy tính tốt nhất đáp ứng hỗn hợp nhu cầu trong lĩnh vực này. Từ các giải pháp đầu cuối như Roboflow đến các thư viện chuyên biệt như OpenCV và TensorFlow, đến các API dựa trên đám mây như Amazon Rekognition và Google Vision AI, và thậm chí cả một thư viện thị giác máy tính của NASA, chúng tôi sẽ chia sẻ những gì mỗi công cụ mang lại, giúp bạn đưa ra quyết định sáng suốt.
>> Xem thêm các bài viết:
- TOP 30 công cụ AI miễn phí, phổ biến, hỗ trợ học tập và làm việc hiệu quả
- AI tạo sinh là gì? Cách hoạt động và Ứng dụng thực tế
- Suy Luận Trong Thị Giác Máy Tính: Cách Thực Hiện & Triển Khai Mô Hình AI
Các công cụ thị giác máy tính phổ biến dành cho nhà phát triển
Khám phá các nền tảng và tài nguyên hàng đầu trong lĩnh vực thị giác máy tính, tìm hiểu ưu điểm, nhược điểm và trường hợp sử dụng lý tưởng để chọn công cụ tốt nhất cho dự án của bạn.
1. Roboflow
Roboflow là một nền tảng thị giác máy tính đầu cuối được sử dụng bởi hơn 1 triệu kỹ sư và hơn một nửa Fortune 100. Roboflow bao gồm toàn bộ quy trình từ gán nhãn, huấn luyện, xây dựng ứng dụng, đến triển khai. Phần mềm Roboflow cho phép các công ty biến dữ liệu hình ảnh của họ thành thông tin hành động bằng cách huấn luyện các mô hình AI tùy chỉnh mà họ có thể tích hợp trực tiếp vào quy trình, sản phẩm và dịch vụ của mình.
- Roboflow có khả năng tương tác với các công cụ thị giác máy tính khác.
- Roboflow không phụ thuộc vào phương thức triển khai cụ thể.
- Roboflow có chương trình doanh nghiệp cung cấp hỗ trợ trực tiếp ở mọi bước từ ý tưởng đến lập kế hoạch, thiết kế, triển khai và hơn thế nữa.
2. OpenCV (Thư viện thị giác máy tính mã nguồn mở)
OpenCV là công cụ thị giác máy tính và học máy mã nguồn mở của Intel, được thiết kế cho xử lý hình ảnh và video thời gian thực. Nó cung cấp bộ sưu tập các thuật toán được tối ưu hóa cho các tác vụ như phát hiện đối tượng, nhận dạng hình ảnh, theo dõi chuyển động và nhận dạng khuôn mặt. Ngày nay nó chứa hơn 2.500 thuật toán và được điều hành bởi tổ chức phi lợi nhuận Open Source Vision Foundation.
Với 47.000 người dùng và ước tính 18 triệu lượt tải xuống, nó có giao diện C++, Python, Java và MATLAB và hoạt động trên nhiều nền tảng, bao gồm Windows, Linux, macOS, Android và iOS. OpenCV chủ yếu hướng đến các ứng dụng thị giác thời gian thực với tăng tốc GPU thông qua CUDA và OpenCL, và tận dụng các lệnh MMX và SSE khi có sẵn.
- Hoạt động liền mạch với TensorFlow, PyTorch và các framework deep learning khác để nâng cao các ứng dụng thị giác được điều khiển bởi AI.
- Phù hợp với các sản phẩm sản xuất hàng loạt.
- Các ứng dụng ít được chuẩn hóa hơn và yêu cầu gỡ lỗi Python hoặc mã khác, điều này có thể khó khăn cho bất kỳ ai ngoại trừ lập trình viên gốc.
>> Xem thêm các bài viết:
- AI nhận diện ảnh là gì? Thuật toán và ứng dụng phổ biến
- Predictive AI là gì? Cách AI dự đoán hành vi và xu hướng tương lai
3. TensorFlow
Đang tìm kiếm nhận dạng mẫu phức tạp và phân tích được điều khiển bởi AI? Về cơ bản, TensorFlow là framework học máy mã nguồn mở hàng đầu được phát triển bởi Google Brain. Ngày nay nền tảng này được sử dụng rộng rãi để xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình trí tuệ nhân tạo, đặc biệt trong deep learning.
- Trừu tượng hóa các chi tiết triển khai thuật toán, cho phép nhà phát triển tập trung vào logic tổng thể của ứng dụng.
- Nặng về mặt tính toán nhưng mạnh mẽ.
- Có thể chạy trên CPU di động nhỏ hoặc vi điều khiển.
- Có thể mở rộng lên nhiều GPU hoặc chạy trên các đơn vị xử lý tensor.
4. Stable Diffusion
Stable Diffusion là một mô hình học sâu, chuyển văn bản thành hình ảnh được phát hành vào năm 2022. Công cụ thị giác máy tính này chủ yếu được sử dụng để tạo hình ảnh chi tiết dựa trên mô tả văn bản, mặc dù nó cũng có thể được áp dụng cho các tác vụ khác như inpainting (điền vào các phần của hình ảnh), outpainting (mở rộng hình ảnh ra ngoài ranh giới hiện tại để tạo cảnh lớn hơn) và tạo bản dịch hình ảnh sang hình ảnh được hướng dẫn bởi lời nhắc văn bản.
- Triển khai trên máy chủ riêng của bạn để kiểm soát hoàn toàn dữ liệu, quyền riêng tư và tích hợp liền mạch với hệ thống của bạn.
- Có thể tinh chỉnh các mô hình cho các phong cách nghệ thuật hoặc ứng dụng cụ thể (ví dụ: hình ảnh y tế, thiết kế trò chơi) nhưng yêu cầu kiến thức kỹ thuật
- Chạy mô hình hiệu quả yêu cầu GPU có ít nhất 6GB VRAM.
- Vì được huấn luyện trên các bộ dữ liệu lớn được thu thập từ internet, có những lo ngại về thiên kiến, tài liệu có bản quyền và các trường hợp sử dụng có đạo đức.
>> Xem thêm các bài viết:
- TOP 10 AI thiết kế website miễn phí, trả phí, hiệu quả năm 2026
- Vertex AI là gì?
5. MATLAB
MATLAB (viết tắt của MATrix LABoratory) là một môi trường lập trình được thiết kế cho tính toán số học, phân tích dữ liệu và trực quan hóa. Ban đầu được phát triển cho các kỹ sư và nhà khoa học, MATLAB nổi trội trong các phép toán ma trận, xử lý tín hiệu, phân tích hình ảnh và phát triển thuật toán. Và nếu bạn đã quen thuộc với lập trình kịch bản nhưng mới làm quen với máy học, giao diện thân thiện với người dùng và thư viện phong phú của MATLAB có thể là một điểm khởi đầu tuyệt vời.
- Tạo mẫu nhanh chóng các mô hình và thuật toán trước khi triển khai chúng trong môi trường sản xuất.
- Xuất sắc trong xử lý các tập dữ liệu lớn, các phép tính toán học phức tạp và thao tác ma trận.
- Tương tác với Python, C/C++, Java và thậm chí phần cứng như GPU, cho phép linh hoạt trong quy trình làm việc.
- Không được tối ưu hóa cho các hệ thống sản xuất quy mô lớn.
6. CUDA
CUDA là framework của NVIDIA để sử dụng GPU, đơn vị xử lý đồ họa để thực hiện các hoạt động mục đích chung. Thường thì đây là các loại phép toán đại số tuyến tính mà chúng ta sẽ sử dụng cho đồ họa 3D, nhưng bạn cũng có thể sử dụng chúng cho những thứ như học máy. Và vì vậy bạn đang lấy những GPU này vốn truyền thống được sử dụng cho game và sử dụng chúng cho tính toán hiệu suất cao. cuDNN, một thư viện được tối ưu hóa cho CUDA chứa các triển khai GPU, thường được sử dụng cùng với CUDA.
- Chạy các phép tính song song trên hàng nghìn lõi GPU.
- Các framework AI phổ biến như TensorFlow, PyTorch và OpenCV được tối ưu hóa cho CUDA, khiến nó trở thành tiêu chuẩn ngành.
- Thiết yếu cho các mô hình AI quy mô lớn.
>> Xem thêm các bài viết:
- 13 nền tảng chatbot mã nguồn mở tốt nhất năm 2025
- Top 20 phần mềm chatbot tốt nhất, miễn phí, phổ biến năm
7. YOLOv11
Ra mắt vào ngày 27 tháng 9 năm 2024, YOLOv11 là một công cụ thị giác máy tính mà bạn có thể sử dụng cho nhiều tác vụ khác nhau, từ phát hiện đối tượng đến phân đoạn đến phân loại. Theo Ultralytics, “YOLO11m đạt được điểm trung bình độ chính xác trung bình (mAP) cao hơn trên tập dữ liệu COCO trong khi sử dụng ít hơn 22% tham số so với YOLOv8m.” Với ít tham số hơn, mô hình có thể chạy nhanh hơn, do đó làm cho mô hình hấp dẫn hơn để sử dụng trong các ứng dụng thị giác máy tính thời gian thực.
- Độ chính xác được cải thiện, mặc dù không phải lúc nào cũng chính xác như các mô hình dựa trên transformer.
- Đủ hiệu quả để chạy trên các hệ thống nhúng, bao gồm NVIDIA Jetson, Raspberry Pi và thậm chí cả thiết bị di động.
- Tổng quát hóa tốt ngay cả với các tập dữ liệu nhỏ hơn – mặc dù tinh chỉnh YOLOv11 trên các tập dữ liệu tùy chỉnh có thể yêu cầu điều chỉnh siêu tham số và augmentations.
- Hỗ trợ ONNX, TensorRT và OpenVINO, giúp dễ dàng triển khai trên cloud, edge và các hệ thống nhúng.
8. PyTorch
PyTorch là framework học máy mã nguồn mở của Meta. Nó được phổ biến trong nghiên cứu và học thuật, nhưng ngày càng được sử dụng trong các mô hình sản xuất. PyTorch hữu ích vì nó chứa nhiều khối xây dựng cốt lõi mà bạn có thể cần để triển khai các mô hình deep learning, cho dù bạn đang làm xử lý hình ảnh tự nhiên, thị giác máy tính, xử lý âm thanh hay hơn thế nữa. Ví dụ, Detectron2 thực sự là một framework được xây dựng trên PyTorch để triển khai các mô hình thị giác máy tính.
- Tính linh hoạt và tốc độ tạo mẫu tuyệt vời.
- Tích hợp chặt chẽ với Python.
- Nếu bạn cần giải pháp để phục vụ mô hình ở quy mô lớn trong sản xuất, bạn có thể gặp nhiều ma sát hơn khi triển khai PyTorch so với TensorFlow.
- Trong khi đồ thị động của PyTorch làm cho nó linh hoạt, nó cũng có thể khó nắm bắt hơn một chút cho người mới bắt đầu so với các framework đơn giản hơn.
9. JupyterNotebooks
Jupyter Notebooks là một ứng dụng web mã nguồn mở cho phép bạn tạo và chia sẻ các tài liệu chứa code trực tiếp, phương trình, trực quan hóa và văn bản tường thuật. Jupyter cho phép bạn viết và chạy code theo từng đoạn nhỏ, làm cho nó lý tưởng để thử nghiệm các kỹ thuật thị giác máy tính từng bước. Điều này đặc biệt hữu ích khi làm việc với xử lý hình ảnh hoặc các mô hình deep learning.
Jupyter hoạt động liền mạch với các thư viện thị giác máy tính như OpenCV, TensorFlow, PyTorch và scikit-image, vì vậy bạn có thể nhanh chóng tạo mẫu và kiểm tra các thuật toán thị giác máy tính.
>> Xem thêm các bài viết:
- 35 công cụ kiểm tra bảo mật website & mã độc website tốt nhất
- Lỗ hổng bảo mật là gì? Tìm hiểu về lỗ hổng website và cách ngăn chặn hiệu quả
10. Supervision
Bạn có cảm thấy như mỗi khi bắt đầu một dự án thị giác máy tính mới, bạn viết nhiều code mà bạn đã viết trước đó không? Viết cùng một code lặp đi lặp lại rất mệt mỏi. Đó là nơi Supervision có thể giúp đỡ. Đây là một bộ công cụ mã nguồn mở cho bất kỳ dự án thị giác máy tính nào giúp dễ dàng xử lý video, vẽ phát hiện trên khung hình hoặc chuyển đổi nhãn từ định dạng này sang định dạng khác.
11. Keras
Keras hoạt động như một lớp trừu tượng trên các thư viện học máy như TensorFlow, giúp phát triển các mô hình AI dễ dàng hơn với mã tối thiểu. Keras là công cụ thị giác máy tính hỗ trợ tạo mẫu nhanh chóng, tùy chỉnh mô hình và triển khai liền mạch trên CPU, GPU và TPU. API trực quan và các thành phần được xây dựng sẵn phong phú khiến nó trở thành lựa chọn phổ biến.
>> Xem thêm các bài viết:
- 7 Bước tích hợp chatbot (AI) vào website, dễ dàng, chốt đơn nhanh
- LLM là gì? Mô hình ngôn ngữ lớn và cách chúng hoạt động
12. Hugging Face
Hugging Face là một cộng đồng trực tuyến với các mô hình AI có sẵn để tải xuống. Nền tảng này cung cấp thư viện Transformers, hỗ trợ các mô hình phổ biến như BERT và GPT, cùng với kho lưu trữ rộng lớn các mô hình được huấn luyện trước để triển khai nhanh chóng.
Với các dịch vụ như Inference API, AutoTrain và Spaces để lưu trữ các ứng dụng AI, Hugging Face cho phép truy cập dễ dàng vào các mô hình học máy tiên tiến nhất trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và nhiều hơn nữa. Bạn có thể triển khai các mô hình thị giác máy tính được chọn được lưu trữ trên Hugging Face với Roboflow Inference, một máy chủ suy luận hiệu suất cao cho các ứng dụng thị giác máy tính.
13. Notebooks
Bắt đầu với các mô hình thị giác mới và hiện đại thường đáng sợ. Tài liệu có thể khó phân tích và có thể mất một lúc để tìm ra cách chạy suy luận trên một hình ảnh. Roboflow Notebooks là một kho lưu trữ cung cấp bộ sưu tập các hướng dẫn thị giác máy tính nơi bạn có thể lấy code bạn cần và bắt đầu làm việc để giải quyết vấn đề.
Học cách sử dụng các mô hình SOTA như YOLOv11, SAM 2, Florence-2, PaliGemma 2 và Qwen2.5-VL cho các tác vụ từ phát hiện đối tượng, phân đoạn và ước tính tư thế đến trích xuất dữ liệu và OCR. Đối với các tập dữ liệu, hãy truy cập Roboflow Universe.
>> Xem thêm các bài viết:
- Xây dựng quy trình Vision AI nghiên cứu khoa học
- Top 7 Công cụ Theo dõi Đối tượng Mã nguồn mở Tốt Nhất 2025
14. Vision Workbench
NASA Vision Workbench là một thư viện xử lý hình ảnh và thị giác máy tính mục đích chung của Khu vực Hệ thống Tự động và Robotics (ASR) trong Bộ phận Hệ thống Thông minh tại Trung tâm Nghiên cứu NASA Ames, được phát triển để phân tích và nâng cao hình ảnh không gian.
15. Amazon Rekognition
Amazon Rekognition là API thị giác máy tính có sẵn của Amazon để hiểu nội dung của hình ảnh. Về cơ bản đây là một mô hình có một số đối tượng phổ biến, được biết đến tiêu chuẩn mà bạn có thể mong đợi tìm thấy trong các hình ảnh đã cho – có thể là ghế, cây cối hoặc đồ nội thất và những thứ như thế này.
Bạn có thể sử dụng API đó trong ứng dụng của mình gửi lên một hình ảnh và nhận lại phát hiện hoặc phân loại cho một số mục chung được biết đến này.
- Tận dụng cơ sở hạ tầng mạnh mẽ của AWS, đảm bảo tính khả dụng và độ tin cậy cao.
- Với các lệnh gọi API đơn giản và tích hợp vào AWS Console, Rekognition có thể truy cập được cho các nhà phát triển ở mọi cấp độ.
- Đi kèm với các mô hình được huấn luyện trước để phân tích hình ảnh và video, chẳng hạn như phát hiện khuôn mặt, nhận dạng đối tượng, văn bản trong hình ảnh và nhận dạng hoạt động.
- Khả năng tùy chỉnh hạn chế hơn.
Bạn có thể xuất dữ liệu được chú thích trong AWS Rekognition vào Roboflow để sử dụng trong việc tạo tập dữ liệu với tiền xử lý và augmentations, và để sử dụng trong huấn luyện mô hình.
16. Google Vision AI
Nếu bạn có ngân sách lớn và đang tìm kiếm chi phí dài hạn bền vững hoặc cần suy luận thời gian thực, đây có thể là một công cụ có giá trị cho bạn. Google Vision AI là một tập hợp các API được tạo bởi Google cho nhiều tác vụ dựa trên thị giác được thiết kế để dễ dàng tích hợp nhằm kích hoạt trí thông minh thị giác cho các ứng dụng.
Nền tảng này cung cấp phát hiện đối tượng của các đối tượng chung, nhận dạng ký tự quang học (OCR), phát hiện/nhận dạng tài liệu và khả năng huấn luyện các mô hình phát hiện tùy chỉnh.
>> Xem thêm các bài viết:
- Hệ thống kiểm tra thị giác (VIS) là gì?
- Các Nhiệm Vụ Của Thị Giác Máy Tính và cách thực hiện chúng nhanh chóng
Sử dụng các công cụ hàng đầu để thực hiện dự án thị giác máy tính
Việc sở hữu các công cụ thị giác máy tính và tài nguyên phù hợp là điều cần thiết cho dù bạn muốn xây dựng mô hình từ đầu hay tận dụng các giải pháp được xây dựng sẵn. Từ các nền tảng toàn diện như Roboflow, cung cấp các giải pháp đầu-cuối để xây dựng, chú thích và triển khai các mô hình thị giác máy tính tùy chỉnh, đến các thư viện mã nguồn mở như OpenCV và TensorFlow trao quyền cho các nhà phát triển với các framework học máy mạnh mẽ, các tùy chọn là rất rộng lớn.
Các công cụ như Stable Diffusion và MATLAB cung cấp các tính năng độc đáo cho các ứng dụng cụ thể, chẳng hạn như tạo hình ảnh chi tiết hoặc tạo điều kiện thuận lợi cho các phép toán dựa trên ma trận, trong khi các công nghệ như CUDA và YOLOv11 cung cấp hiệu suất cần thiết cho xử lý thời gian thực và hiệu quả trong các tác vụ thị giác máy tính.
Với sự kết hợp đúng đắn của các công cụ, framework và tập dữ liệu, bạn sẽ được trang bị tốt để giải quyết các thách thức thị giác máy tính và thúc đẩy đổi mới trong các ứng dụng AI của bạn.
TOT là đơn vị tiên phong trong hành trình chuyển đổi số. Chúng tôi mang đến giải pháp thiết kế website, mobile app và viết phần mềm theo yêu cầu với dịch vụ linh hoạt, tối ưu theo đúng nhu cầu của doanh nghiệp.
Lấy cảm hứng từ triết lý “Công nghệ vì con người”, TOT giúp doanh nghiệp vận hành hiệu quả hơn, nâng tầm trải nghiệm khách hàng và tạo dấu ấn bền vững cho thương hiệu.
Thông tin liên hệ TopOnTech (TOT):
📞 Hotline/WhatsApp/Zalo: 0906 712 137
✉️ Email: long.bui@toponseek.com
🏢 Địa chỉ: 31 Đường Hoàng Diệu, Phường Xóm Chiếu, TP. Hồ Chí Minh, Việt Nam
