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本文轉(zhuǎn)自|深度學(xué)習(xí)這件小事

如何打造一個(gè)可微分的 OpenCV？如何將圖像處理嵌入到訓(xùn)練流程中？你需要 Kornia 這個(gè)開源可微的計(jì)算機(jī)視覺庫。

項(xiàng)目地址：https://github.com/arraiyopensource/kornia

目前最經(jīng)典的圖像處理庫差不多就是 OpenCV 了，它從最經(jīng)典的圖像算法到非常前沿的 DL 預(yù)訓(xùn)練模型囊括了 CV 的很多方面。但現(xiàn)在有一個(gè)問題，OpenCV 是不可微的，這意味著它更多的是做預(yù)處理等工作，而不能嵌入到整個(gè)訓(xùn)練流程中。

在這個(gè)項(xiàng)目中，開發(fā)者提出了一種新型開源可微分計(jì)算機(jī)視覺庫 Kornia，并且它建立在 PyTorch 之上。

Kornia 包含了一組例程和可微分模塊，并致力于解決通用計(jì)算機(jī)視覺問題。在 Kornia 的核心代碼中，它使用 PyTorch 作為主要后端，并高效地利用反向模式自動(dòng)微分機(jī)制來定義并計(jì)算復(fù)雜函數(shù)的梯度。如下所示為 Kornia 可微分處理的一個(gè)示例：

受到 OpenCV 的啟發(fā)，Kornia 由包含各種運(yùn)算子的子集包組成，這些運(yùn)算子可以插入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，以在訓(xùn)練中執(zhí)行圖像轉(zhuǎn)換、對(duì)極幾何、深度估計(jì)和各種底層圖像處理，例如直接在張量上進(jìn)行濾波和邊緣檢測(cè)等操作。

從比較高的層次上來說，Kornia 庫主要包含以下組件：

使用入門

Kornia 使用起來非常簡(jiǎn)單，它的 API 就可以直接當(dāng)做算子進(jìn)行操作，更多的 API 文檔或教程可以查閱使用指南。

文檔地址：https://kornia.readthedocs.io/en/latest/

import torch
import kornia

x_rad = kornia.pi * torch.rand(1, 3, 3)
x_deg = kornia.rad2deg(x_rad)

# True
torch.allclose(x_rad, kornia.deg2rad(x_deg))

使用案例

項(xiàng)目還提供了很多 Jupyter Notebook，它們展示了使用 Kornia 的各種實(shí)例。在這里我們簡(jiǎn)要介紹了如何使用 Kornia 抽取圖像特征。首先得讀取并打印圖像，這一點(diǎn)和 OpenCV 或其它圖像處理庫都差不多：

因?yàn)檫@個(gè)示例展示的是經(jīng)典圖像處理方法，后面就需要加載預(yù)定義的檢測(cè)特征：

后面就可以根據(jù)特征抽取一些圖像塊，并準(zhǔn)備做后續(xù)的處理了。

最后，前面根據(jù)特征抽取的 2000 個(gè)圖像塊可以進(jìn)一步采用 SIFT 方法構(gòu)建描述向量。

—完—

下載1：OpenCV-Contrib擴(kuò)展模塊中文版教程

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下載2：Python視覺實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目52講

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下載3：OpenCV實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目20講

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可微分的「OpenCV」：這是基于PyTorch的可微計(jì)算機(jī)視覺庫