Python là ngôn ngữ lập trình mặc định cho nhiều loại dự án học máy, từ thị giác máy tính đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Trong lĩnh vực thị giác máy tính, có một số thư viện Python cho thị giác máy tính mà bạn có thể sử dụng để xây dựng các dự án và làm việc với các mô hình. Chúng bao gồm Supervision, OpenCV, Torchvision, Transformers và Timm.
Các thư viện này hỗ trợ nhiều tác vụ thị giác máy tính khác nhau và giúp triển khai các giải pháp phức tạp dễ dàng hơn bao giờ hết với nỗ lực tối thiểu.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá 5 thư viện Python hàng đầu cho thị giác máy tính với những khả năng độc đáo giúp bạn giải quyết nhiều loại tác vụ một cách dễ dàng.
>> Xem thêm:
- Xây dựng quy trình Vision AI nghiên cứu khoa học
- Top 7 Công cụ Theo dõi Đối tượng Mã nguồn mở Tốt Nhất
- Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì? Hiểu đúng về khái niệm & ứng dụng
- Top 5 trình soạn thảo mã cho thị giác máy tính tốt nhất
- 18 cách ứng dụng AI cho ecommerce đạt hiệu quả cao
Khám phá các thư viện Python cho thị giác máy tính hàng đầu
Chúng ta sẽ thảo luận về:
- Supervision, cung cấp các tiện ích chung để làm việc với các mô hình thị giác máy tính;
- OpenCV, một thư viện mức thấp với triển khai mạnh mẽ các thuật toán thị giác máy tính;
- Torchvision, bạn có thể sử dụng để xây dựng các mô hình deep learning cho thị giác máy tính;
- Transformers, hệ thống triển khai nhiều kiến trúc mô hình thị giác tiên tiến nhất;
- Timm, một công cụ bạn có thể sử dụng để phân loại hình ảnh
1. Supervision: Tiện ích thị giác tổng quát
Supervision là một thư viện Python mã nguồn mở được phát triển bởi Roboflow để giúp làm việc trên các dự án thị giác máy tính dễ dàng hơn. Nó giúp đơn giản hóa các tác vụ phổ biến như phát hiện đối tượng, theo dõi và xử lý video bằng cách cung cấp các công cụ có thể tái sử dụng giúp bạn tiết kiệm việc viết mã lặp đi lặp lại.
Giả sử bạn muốn nhanh chóng vẽ các hộp giới hạn xung quanh các đối tượng được phát hiện trong khung hình video, Supervision có thể giúp bạn làm điều đó với các annotator tích hợp sẵn. Nó loại bỏ nhu cầu phải tự mã hóa chức năng này từ đầu.
>> Xem thêm:
- AI tạo sinh là gì? Cách hoạt động và Ứng dụng thực tế
- Vertex AI là gì? Nền tảng học máy của Google Cloud
Supervision nhằm mục đích để bạn tập trung vào việc xây dựng ứng dụng thị giác máy tính của mình và ít tập trung hơn vào các chi phí kỹ thuật. Nó không phụ thuộc vào mô hình cụ thể, nghĩa là bạn có thể dễ dàng tích hợp nó với các mô hình phổ biến cho phân loại, phát hiện và phân đoạn mà không phải lo lắng về khả năng tương thích. Nó cũng đi kèm với các trình kết nối đến các thư viện phổ biến như Ultralytics, Transformers hoặc MMDetection.
Dưới đây là cái nhìn chi tiết hơn về một số tính năng quan trọng khác của Supervision:
- Tiện ích quản lý tập dữ liệu
Thư viện cũng bao gồm các tiện ích để tải, chia tách và hợp nhất các tập dữ liệu ở các định dạng khác nhau như COCO, YOLO và Pascal VOC, để bạn có thể quản lý dữ liệu của mình cho huấn luyện và kiểm tra
- Phân tích video thời gian thực
Supervision hỗ trợ theo dõi đối tượng với các công cụ như ByteTrack và tích hợp với các hệ thống xử lý video. Người dùng có thể phân tích luồng video theo thời gian thực.
- Lọc các đối tượng được phát hiện
Nó cho phép bạn lọc các detection đối tượng dựa trên những yếu tố như loại đối tượng, mức độ tin cậy hoặc vị trí trong khung hình. Bạn có thể tập trung vào dữ liệu liên quan nhất và bỏ qua các đối tượng không hữu ích cho tác vụ cụ thể của mình.
2. OpenCV: Các thuật toán mức thấp
OpenCV là một trong những thư viện mã nguồn mở được sử dụng rộng rãi nhất cho thị giác máy tính.
Ban đầu được phát triển bởi Intel, nó cung cấp một loạt lớn các thuật toán cho xử lý hình ảnh, phát hiện đối tượng và nhận dạng khuôn mặt.
OpenCV tương thích với nhiều ngôn ngữ lập trình, bao gồm Python, C++ và Java, và hoạt động trên nhiều nền tảng khác nhau, khiến nó trở thành một lựa chọn linh hoạt cho cả ứng dụng desktop và mobile. Thực tế, OpenCV hoạt động trên Linux, Windows, macOS, iOS và Android, mang lại sự linh hoạt cho nhiều loại dự án khác nhau.
Dưới đây là cái nhìn sâu hơn về một số tính năng chính khác của OpenCV:
- Thư viện thuật toán lớn:
OpenCV bao gồm hơn 2.500 thuật toán cho các tác vụ như nhận dạng khuôn mặt, mô hình hóa 3D, phát hiện đối tượng và nhiều hơn nữa. Từ xử lý hình ảnh cơ bản đến các chức năng thị giác máy tính nâng cao, OpenCV cung cấp nhiều khả năng.
- Xử lý video thời gian thực
Nó xuất sắc trong phân tích video thời gian thực với các tính năng cho ghi video, theo dõi chuyển động và phát hiện đối tượng.
- Tăng tốc phần cứng
Thư viện Python cho thị giác máy tính này được tối ưu hóa cho hiệu suất và hỗ trợ xử lý đa lõi, cũng như tăng tốc GPU với CUDA và OpenCL, làm cho nó hoàn hảo cho các tác vụ thời gian thực.
>> Xem thêm:
- Cách sử dụng AI tối ưu trải nghiệm khách hàng
- Chi phí thiết kế app, duy trì app trên CH Play, App Store
Nếu dự án của bạn yêu cầu tăng tốc phần cứng hoặc cần chạy trên nhiều nền tảng, hỗ trợ của OpenCV cho tăng tốc GPU và khả năng tương thích với Python, C++ và Java khiến nó trở thành một lựa chọn đáng tin cậy cho nhiều tác vụ vision.
Cho dù bạn mới bắt đầu hay đã có kinh nghiệm, các tính năng phong phú của OpenCV và sự hỗ trợ mạnh mẽ từ cộng đồng khiến nó trở thành một lựa chọn vững chắc cho tất cả các loại dự án thị giác máy tính.
Mặc dù có nhiều ưu điểm, tài liệu hướng dẫn đôi khi khá sơ sài, điều này có thể gây khó khăn cho người mới bắt đầu, và khả năng hỗ trợ học sâu của nó còn hạn chế so với các thư viện chuyên dụng hơn như TensorFlow.
3. Torchvision: Thư viện PyTorch cho xử lý hình ảnh và video
Torchvision là một thư viện cốt lõi trong hệ sinh thái PyTorch được thiết kế để đơn giản hóa các tác vụ deep learning liên quan đến thị giác máy tính. Nó cung cấp một loạt các công cụ, bao gồm tập dữ liệu, chuyển đổi hình ảnh và các mô hình được huấn luyện trước.
Vì Torchvision được tích hợp chặt chẽ với PyTorch, thư viện có hỗ trợ rộng rãi cho tăng tốc GPU và các tính năng PyTorch khác. Ví dụ, module DataLoader giúp batch và tải dữ liệu hiệu quả, để bạn có thể làm việc với các tập dữ liệu lớn và tận dụng sức mạnh GPU cho huấn luyện.
Torchvision hữu ích cho các dự án deep learning liên quan đến phân loại hình ảnh, phát hiện đối tượng hoặc phân đoạn. Nó đặc biệt hữu ích nếu bạn đã sử dụng PyTorch. Các mô hình được huấn luyện trước và công cụ chuyển đổi hình ảnh giúp bạn dễ dàng bắt đầu nhanh chóng.
Bạn không cần phải dành nhiều thời gian để huấn luyện mô hình từ đầu hoặc xử lý chuẩn bị dữ liệu phức tạp.
Dưới đây là cái nhìn sâu hơn về một số tính năng chính khác của Torchvision:
- Mô hình Được huấn luyện trước
Torchvision cung cấp một loạt các mô hình được huấn luyện trước, chẳng hạn như ResNet, VGG và Faster R-CNN, cho phân loại hình ảnh, phát hiện đối tượng và phân đoạn. Các mô hình này rất phù hợp cho việc học chuyển giao. Các nhà phát triển có thể tinh chỉnh chúng cho các trường hợp sử dụng cụ thể của họ mà không cần phải huấn luyện mô hình từ đầu.
- Biển đổi hình ảnh
Thư viện bao gồm nhiều hàm để thao tác hình ảnh, bao gồm thay đổi kích thước, cắt, chuẩn hóa và tăng cường dữ liệu. Các công cụ này rất cần thiết để chuẩn bị dữ liệu và cải thiện hiệu suất mô hình trong quá trình huấn luyện.
- Hỗ trợ tập dữ liệu
Torchvision đi kèm với hỗ trợ tích hợp sẵn cho các tập dữ liệu phổ biến như CIFAR, MNIST, ImageNet và COCO và đơn giản hóa quá trình tải và tiền xử lý dữ liệu cho huấn luyện.
>> Xem thêm:
- Phần mềm ứng dụng là gì? Ví dụ, chức năng & các ứng dụng phổ biến
- Offshore development center là gì? Giải pháp tối ưu cho doanh nghiệp
4. Transformers: Truy cập các mô hình AI mã nguồn mở được huấn luyện trước
Transformers, được phát triển bởi Hugging Face, là một thư viện toàn diện cung cấp cho các nhà phát triển quyền truy cập vào các mô hình được huấn luyện trước cho các tác vụ trong nhiều lĩnh vực khác nhau như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và âm thanh.
Các mô hình được triển khai trong Transformers đều sẵn sàng sử dụng, vì vậy bạn không cần phải huấn luyện chúng từ đầu, giúp việc tích hợp AI tiên tiến vào các dự án của bạn dễ dàng và nhanh chóng hơn. Thư viện hỗ trợ các framework như PyTorch, TensorFlow và JAX, cung cấp sự linh hoạt cho các môi trường khác nhau.
Dưới đây là cái nhìn sâu hơn về một số tính năng chính khác của Transformers:
- Khả năng xử lý đa phương thức
Transformers được thiết kế để xử lý nhiều tác vụ khác nhau. Vì vậy, nếu bạn đang làm việc với văn bản, hình ảnh hoặc thậm chí âm thanh, thư viện này là một lựa chọn linh hoạt cho các dự án liên quan đến nhiều loại dữ liệu.
- Các quy trình dễ sử dụng
Với API pipeline(), bạn có thể nhanh chóng thực hiện các tác vụ như nhận dạng hình ảnh hoặc phân đoạn chỉ với vài dòng mã. Nó cung cấp một giao diện cấp cao giúp đơn giản hóa việc làm việc với các mô hình phức tạp.
- Triển khai đa nền tảng
Với các tùy chọn tích hợp cho các nền tảng đám mây, bạn có thể triển khai các mô hình hiệu quả trên nhiều cơ sở hạ tầng đám mây khác nhau, bao gồm AWS và Google Cloud.
>> Xem thêm:
- Cách sử dụng AI trong phát triển phần mềm như thế nào?
- Cách sử dụng chatbot cho giáo dục đại học và học tập
5. Mô hình hình ảnh PyTorch (timm) cho phân loại
Timm, viết tắt của PyTorch Image Models, là một thư viện phổ biến được thiết kế bởi Ross Wightman. Nó cung cấp một loạt các mô hình được huấn luyện trước cho phân loại hình ảnh, giúp các nhà phát triển dễ dàng bắt đầu với các kiến trúc tiên tiến.
Thư viện bao gồm các triển khai của một số kiến trúc phân loại phổ biến như ResNet, EfficientNet và Vision Transformers có thể được tinh chỉnh cho các tác vụ cụ thể.
Timm đơn giản hóa việc huấn luyện và triển khai mô hình cho phân loại đồng thời cung cấp các công cụ để giúp cải thiện hiệu suất và hiệu quả. Timm cũng bao gồm các công cụ để đánh giá chuẩn và đánh giá các mô hình trên các tập dữ liệu như ImageNet. Bạn có thể dễ dàng so sánh hiệu suất mô hình.
Dưới đây là cái nhìn sâu hơn về một số tính năng chính khác của Timm:
- Tối ưu hóa hiệu suất
Timm hỗ trợ các tính năng tăng cường hiệu quả như huấn luyện độ chính xác hỗn hợp giúp giảm sử dụng bộ nhớ và tăng tốc độ huấn luyện. Nó cũng bao gồm các kỹ thuật tăng cường dữ liệu như MixUp và CutMix để giúp cải thiện tính mạnh mẽ của các mô hình của bạn.
- Hỗ trợ đa nền tảng
Hoạt động liền mạch với PyTorch và hỗ trợ triển khai trên nhiều nền tảng khác nhau.
- Cộng đồng tích cực và cập nhật liên tục
Thư viện được duy trì tốt với các cập nhật thường xuyên và đóng góp từ cộng đồng, đảm bảo nó luôn cập nhật với những tiến bộ mới nhất trong mô hình hóa hình ảnh.
>> Xem thêm:
- Thiết kế website bán hàng online bứt phá thứ hạng, tăng doanh thu
- Cách tạo chatbot AI bán hàng đa kênh hiệu quả, chi tiết
- Hướng dẫn tạo app bằng Low Code đơn giản, hiệu quả nhất
So sánh sự khác nhau giữa các thư viện Python cho thị giác máy tính
Việc chọn thư viện Python cho thị giác máy tính tốt nhất có thể tạo ra sự khác biệt lớn trong kết quả của bạn. Cho dù bạn cần Supervision cho quy trình làm việc được sắp xếp hợp lý, OpenCV cho xử lý hình ảnh cổ điển, Torchvision cho tích hợp deep learning, Transformers cho AI tiên tiến, hay Timm cho huấn luyện mô hình phân loại hiệu quả, luôn có một lựa chọn phù hợp với nhu cầu của bạn.
Điều quan trọng là xem xét các nhu cầu cụ thể của dự án, có thể bao gồm xử lý thời gian thực, huấn luyện mô hình hoặc phát hiện đối tượng, và chọn thư viện phù hợp.
Trong thực tế, bạn có thể thấy mình sử dụng một số thư viện trên trong một dự án. Bạn có thể sử dụng OpenCV cho một ứng dụng và PyTorch để triển khai mô hình deep learning trong một ứng dụng khác. Bạn có thể sử dụng Transformers để chạy một mô hình vision, sau đó dùng supervision để xử lý các detection của mô hình.
Việc lựa chọn đúng thư viện Python cho thị giác máy tính sẽ giúp bạn tối ưu thời gian phát triển và nâng cao hiệu quả cho các bài toán xử lý ảnh, video và AI. Tùy theo nhu cầu từ nghiên cứu, triển khai thực tế đến sản phẩm thương mại, bạn có thể kết hợp linh hoạt nhiều thư viện Python để xây dựng giải pháp chính xác, linh hoạt và dễ mở rộng.
Nguồn tham khảo: Top 5 Computer Vision Python Packages
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
