Top 10 OpenCV Alternativen & Wettbewerber

Top 10 Alternativen zu OpenCV kürzlich von der G2-Community überprüft

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Google Cloud Vision API
Von Google
4.4/5
(83)
Produktbeschreibung
Google Cloud Vision API ermöglicht es Entwicklern, den Inhalt eines Bildes zu verstehen, indem leistungsstarke maschinelle Lernmodelle in einer benutzerfreundlichen REST-API gekapselt werden. Mit unserer API können Entwickler schnell Anwendungen erstellen, die Bilder in Tausende von Kategorien klassifizieren können (z. B. "Segelboot", "Löwe", "Eiffelturm"), einzelne Objekte und Gesichter in Bildern erkennen, Metadaten für Bildkataloge erstellen, anstößige Inhalte moderieren, neue Marketing-Szenarien durch Bildsentimentanalyse ermöglichen und mehr.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu OpenCV, dass Google Cloud Vision API ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Teurer
Brauchbarer
Gemeinsame Kategorien mit OpenCV:
Bilderkennung

Microsoft Computer Vision API
Von Microsoft
4.1/5
(48)
Produktbeschreibung
Die Microsoft Computer Vision API ist ein cloudbasierter Dienst, der fortschrittliche Algorithmen bereitstellt, um visuelle Daten aus Bildern und Videos zu verarbeiten und zu analysieren. Sie ermöglicht es Entwicklern, reichhaltige Informationen zu extrahieren und so die Entwicklung von Anwendungen zu erleichtern, die visuelle Inhalte interpretieren und verstehen können. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Bildanalyse: Erkennt und klassifiziert Objekte, Szenen und Aktivitäten innerhalb von Bildern und bietet ein detailliertes Verständnis der Inhalte. - Optische Zeichenerkennung (OCR): Extrahiert genau gedruckten und handgeschriebenen Text aus Bildern und Dokumenten in mehreren Sprachen. - Intelligente Tagging und Beschriftung: Generiert beschreibende Tags und Beschriftungen, um die Durchsuchbarkeit und Zugänglichkeit von Inhalten zu verbessern. - Gesichtserkennung: Identifiziert Gesichter, schätzt Alter, Geschlecht und Emotionen, was sichere Authentifizierungsabläufe ermöglicht. - Räumliche Analyse: Versteht, wie sich Menschen in einem physischen Raum in nahezu Echtzeit bewegen. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: Die Microsoft Computer Vision API automatisiert die Extraktion von bedeutungsvollen Informationen aus visuellen Inhalten und reduziert die Notwendigkeit für manuelle Bildüberprüfung und Dateneingabe. Sie verbessert die Kundenerfahrungen, indem sie Anwendungen ermöglicht, sich in Echtzeit an visuelle Eingaben anzupassen. Darüber hinaus verbessert sie die Compliance und Sicherheit durch Funktionen wie die Erkennung sensibler Inhalte und Gesichtserkennung zur Authentifizierung. Durch die Integration dieser API können Unternehmen ihre Abläufe optimieren, intelligente Anwendungen entwickeln und tiefere Einblicke aus ihren visuellen Daten gewinnen.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu OpenCV, dass Microsoft Computer Vision API ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Teurer
Brauchbarer
Gemeinsame Kategorien mit OpenCV:
Bilderkennung

Amazon Rekognition
Von Amazon Web Services (AWS)
4.3/5
(28)
Produktbeschreibung
Amazon Rekognition macht es einfach, Bild- und Videoanalysen zu Ihren Anwendungen hinzuzufügen. Es kann die Objekte, Personen, Texte, Szenen und Aktivitäten oder jegliche unangemessene Inhalte aus einem Bild oder Video identifizieren.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu OpenCV, dass Amazon Rekognition ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Teurer
Besser bei der unterstützung
Gemeinsame Kategorien mit OpenCV:
Bilderkennung
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Azure Face API
Von Microsoft
3.8/5
(12)
Produktbeschreibung
Azure Face API verwendet hochmoderne cloudbasierte Gesichtsalgorithmen, um menschliche Gesichter in Bildern zu erkennen und zu identifizieren. Zu seinen Fähigkeiten gehören Funktionen wie Gesichtserkennung, Gesichtsverifizierung und Gesichtsgruppierung, um Gesichter basierend auf ihrer visuellen Ähnlichkeit in Gruppen zu organisieren.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu OpenCV, dass Azure Face API ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Teurer
Einfacher einzurichten
Gemeinsame Kategorien mit OpenCV:
Bilderkennung

SimpleCV
Von Sight Machine
4.5/5
(10)
Produktbeschreibung
SimpleCV ist ein Open-Source-Framework zum Erstellen von Computer-Vision-Anwendungen, der Benutzer kann auf mehrere leistungsstarke Computer-Vision-Bibliotheken wie OpenCV zugreifen, ohne etwas über Bittiefen, Dateiformate, Farbräume, Pufferverwaltung, Eigenwerte oder Matrix- versus Bitmap-Speicherung lernen zu müssen.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu OpenCV, dass SimpleCV ist:
Brauchbarer
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Besser bei der unterstützung
Gemeinsame Kategorien mit OpenCV:
Bilderkennung

Deepdream
Von Google
3.8/5
(13)
Produktbeschreibung
Und hier entstehen die Ideen von Googles Deep Dream. Mit einfachen Worten gibt man einem KI-Programm ein paar Bilder und lässt es wissen, was diese Bilder enthalten (welche Objekte - Hunde, Katzen, Berge, Fahrräder, ...), und gibt ihm ein zufälliges Bild und fragt, welche Objekte es in diesem Bild finden kann.
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Gemeinsame Kategorien mit OpenCV:
Bilderkennung

Clarifai
Von Clarifai
4.3/5
(66)
Produktbeschreibung
Das Zentrum der Technologie von Clarifai ist eine leistungsstarke Deep-Learning-API, auf der eine neue Generation intelligenter Anwendungen aufgebaut wird. Sie ermöglicht es Clarifai, alltägliche Probleme mit High-Tech-Lösungen zu bekämpfen, indem sie die leistungsstärksten maschinellen Lernsysteme auf neue und innovative Weise für alle bereitstellt.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu OpenCV, dass Clarifai ist:
Teurer
Brauchbarer
Einfacher zu verwalten
Gemeinsame Kategorien mit OpenCV:
Bilderkennung

Azure Custom Vision Service
Von Microsoft
4.3/5
(12)
Produktbeschreibung
Azure Custom Vision Service ist ein Werkzeug zum Erstellen benutzerdefinierter Bildklassifikatoren und zur Verbesserung dieser im Laufe der Zeit. Dieser Dienst ermöglicht es Ihnen, Ihre eigenen Objekte und Dinge in Bildern zu identifizieren.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu OpenCV, dass Azure Custom Vision Service ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Teurer
Brauchbarer
Gemeinsame Kategorien mit OpenCV:
Bilderkennung

DeepPy
Von DeepPy
4.1/5
(12)
Produktbeschreibung
DeepPy ist ein MIT-lizenziertes Deep-Learning-Framework, das versucht, einen Hauch von Zen in das Deep Learning zu bringen, da es Python-Programmierung basierend auf NumPys ndarray ermöglicht, über eine kleine und leicht erweiterbare Codebasis verfügt, auf CPU oder Nvidia-GPUs läuft und die folgenden Netzwerkarchitekturen implementiert: Feedforward-Netzwerke, Convnets, Siamese-Netzwerke und Autoencoder.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu OpenCV, dass DeepPy ist:
Teurer
Einfacher einzurichten
Brauchbarer
Gemeinsame Kategorien mit OpenCV:
Bilderkennung

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