ما الفرق بين اطار العمل pyTorch و مكتبه OpenCV

OpenCV عبارة مكتبة مفتوحة المصدر توفر مجموعة واسعة من الوظائف واللغوريتمات لمعالجة الصور والفيديو.

 أي تُركز بشكل أساسي على معالجة الصور والفيديو التقليدية، كتصفية الصور بالتنعيم وتحديد الحواف والتشويه، وتحديد الكائنات في الصور بجانب التعرف على الوجوه في الصور ومقاطع الفيديو.

بينما PyTorch هو إطار عمل مفتوح المصدر يسمح بتطوير وتدريب الشبكات العصبية لمجموعة متنوعة من المهام، بما في ذلك، التعلم الآلي من خلال تصنيف الصور، والتنبؤ، وتحليل البيانات والرؤية الحاسوبية بالكشف الكائنات، وتتبع الكائنات، والتعرف على الوجه.

أي يُركز بشكل أساسي على التعلم العميق، مع إمكانيات متقدمة مثل بناء نماذج تعلم عميق معقدة، أيضًا التكامل مع أُطر عمل أخرى التعلم العميق الأخرى حيث تستطيع دمجه مع إطار TensorFlow.

بتاريخ 1 دقيقة مضت قال Mustafa Suleiman:

OpenCV عبارة مكتبة مفتوحة المصدر توفر مجموعة واسعة من الوظائف واللغوريتمات لمعالجة الصور والفيديو.

 أي تُركز بشكل أساسي على معالجة الصور والفيديو التقليدية، كتصفية الصور بالتنعيم وتحديد الحواف والتشويه، وتحديد الكائنات في الصور بجانب التعرف على الوجوه في الصور ومقاطع الفيديو.

بينما PyTorch هو إطار عمل مفتوح المصدر يسمح بتطوير وتدريب الشبكات العصبية لمجموعة متنوعة من المهام، بما في ذلك، التعلم الآلي من خلال تصنيف الصور، والتنبؤ، وتحليل البيانات والرؤية الحاسوبية بالكشف الكائنات، وتتبع الكائنات، والتعرف على الوجه.

أي يُركز بشكل أساسي على التعلم العميق، مع إمكانيات متقدمة مثل بناء نماذج تعلم عميق معقدة، أيضًا التكامل مع أُطر عمل أخرى التعلم العميق الأخرى حيث تستطيع دمجه مع إطار TensorFlow.

اه

يعني pytorch مش اطار عمل متخصص في رويه الحاسوب فقط زي opencv 

ان فهمت كده شكراا جداا

بشكل أبسط، OpenCV  تخيلها مثل مجموعة أدوات كبيرة تحتوي على أدوات للتعامل مع الصور.

أي تخيل مكتبة مليئة بالأدوات الجاهزة لاستخدامها على الفور، فهي عبارة عن مجموعة ضخمة من الخوارزميات التي تتعامل مع الصور والفيديو بطرق تقليدية، أي لا تعتمد على شبكات عصبية معقدة.

بينما PyTorch اعتبره مثل مصنع لبناء أدمغة اصطناعية ذكية، أي مجموعة أدوات لبناء آلات ذكية قادرة على "التعلم" من البيانات، أي نستخدم الإطار في حال نتطلع إلى بناء نماذج ذكية لحل مشاكل معقدة في الرؤية الحاسوبية، كالتعرف الدقيق على الكائنات أو إنشاء محتوى جديد.

بتاريخ 48 دقائق مضت قال Ail Ahmed:

اه

يعني pytorch مش اطار عمل متخصص في رويه الحاسوب فقط زي opencv 

ان فهمت كده شكراا جداا

ليس هذا فقط، فإطار العمل PyTorch يستخدم للتعامل مع الشبكات العصبية الاصطناعية، PyTorch هنا يساعدنا في تدريب الأجهزة الحاسوبية (المعروفة باسم النماذج) لفهم الصور والنصوص وحتى التنبؤ بالأحداث.

أما مكتبة OpenCV، فهي أداة رائعة للتعامل مع الصور ومقاطع الفيديو. بحيث تتيح إجراء الكثير من العمليات الممتعة، مثل تغيير حجم الصورة، وقصها، وتغيير الألوان، واكتشاف الوجوه. فلو تذكرت كيف تلعب مع الألعاب المصغرة التي تأتي معها مربعات مختلفة الألوان والأشكال، فإن OpenCV تساعد الكمبيوتر على فهم ما هي هذه الأشكال والألوان.

وبشكل عام، ولتوضيح الفروق بينهما فلنفترض أن لدينا مجموعة من الصور لقطط وكلاب، ونريد تطوير نظام لتصنيف الصور إما كقطة أو ككلب.

• إذا أردت استخدام PyTorch:

سنستخدمه لتدريب نموذج تعلم آلي يتعرف على الصور ويصنفها بناءً على محتواها. بحيث نقوم بتحميل الصور وتحويلها إلى تنسيق مناسب للتدريب، ثم نستخدم PyTorch لبناء وتدريب النموذج على هذه الصور.

• أما إذا أردت استخدام OpenCV:

سنستخدمه لمعالجة الصور مباشرة، مثل تغيير حجم الصور، وتحويلها إلى الأبيض والأسود، واستخراج الميزات المهمة منها مثل الأشكال والهياكل. لكننا لن نقوم ببناء نموذج للتعلم من هذه الصور، بل سنستخدمها مباشرة في التحليل والاستخدامات الأخرى.

يمكنك التعمق في هذا الأمر من خلال تصفح هذه المصادر:

بتاريخ 59 دقائق مضت قال ياسر مسكين:

ليس هذا فقط، فإطار العمل PyTorch يستخدم للتعامل مع الشبكات العصبية الاصطناعية، PyTorch هنا يساعدنا في تدريب الأجهزة الحاسوبية (المعروفة باسم النماذج) لفهم الصور والنصوص وحتى التنبؤ بالأحداث.

أما مكتبة OpenCV، فهي أداة رائعة للتعامل مع الصور ومقاطع الفيديو. بحيث تتيح إجراء الكثير من العمليات الممتعة، مثل تغيير حجم الصورة، وقصها، وتغيير الألوان، واكتشاف الوجوه. فلو تذكرت كيف تلعب مع الألعاب المصغرة التي تأتي معها مربعات مختلفة الألوان والأشكال، فإن OpenCV تساعد الكمبيوتر على فهم ما هي هذه الأشكال والألوان.

وبشكل عام، ولتوضيح الفروق بينهما فلنفترض أن لدينا مجموعة من الصور لقطط وكلاب، ونريد تطوير نظام لتصنيف الصور إما كقطة أو ككلب.

• إذا أردت استخدام PyTorch:

سنستخدمه لتدريب نموذج تعلم آلي يتعرف على الصور ويصنفها بناءً على محتواها. بحيث نقوم بتحميل الصور وتحويلها إلى تنسيق مناسب للتدريب، ثم نستخدم PyTorch لبناء وتدريب النموذج على هذه الصور.

• أما إذا أردت استخدام OpenCV:

سنستخدمه لمعالجة الصور مباشرة، مثل تغيير حجم الصور، وتحويلها إلى الأبيض والأسود، واستخراج الميزات المهمة منها مثل الأشكال والهياكل. لكننا لن نقوم ببناء نموذج للتعلم من هذه الصور، بل سنستخدمها مباشرة في التحليل والاستخدامات الأخرى.

يمكنك التعمق في هذا الأمر من خلال تصفح هذه المصادر:

 

تمام , شكراا جداا