可微分的「OpenCV」:这是基于PyTorch的可微计算机视觉库

Robert 发布于9月前

如何打造一个可微分的OpenCV?如何将图像处理嵌入到训练流程中?你需要 Kornia 这个开源可微的计算机视觉库。

  • 项目地址:https://github.com/arraiyopensource/kornia

目前最经典的图像处理库差不多就是OpenCV了,它从最经典的图像算法到非常前沿的 DL 预训练模型囊括了 CV 的很多方面。但现在有一个问题,OpenCV是不可微的,这意味着它更多的是做预处理等工作,而不能嵌入到整个训练流程中。

在这个项目中,开发者提出了一种新型开源可微分计算机视觉库 Kornia,并且它建立在 PyTorch 之上。

Kornia 包含了一组例程和可微分模块,并致力于解决通用计算机视觉问题。在 Kornia 的核心代码中,它使用 PyTorch 作为主要后端,并高效地利用反向模式自动微分机制来定义并计算复杂函数的梯度。如下所示为 Kornia 可微分处理的一个示例:

可微分的「OpenCV」:这是基于PyTorch的可微计算机视觉库

受到OpenCV的启发,Kornia 由包含各种运算子的子集包组成,这些运算子可以插入到神经网络中,以在训练中执行图像转换、对极几何、深度估计和各种底层图像处理,例如直接在张量上进行滤波和边缘检测等操作。

从比较高的层次上来说,Kornia 库主要包含以下组件:

可微分的「OpenCV」:这是基于PyTorch的可微计算机视觉库

使用入门

Kornia 使用起来非常简单,它的 API 就可以直接当做算子进行操作,更多的 API 文档或教程可以查阅使用指南。

  • 文档地址: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

项目还提供了很多 Jupyter Notebook,它们展示了使用 Kornia 的各种实例。在这里我们简要介绍了如何使用 Kornia 抽取图像特征。首先得读取并打印图像,这一点和OpenCV或其它图像处理库都差不多:

可微分的「OpenCV」:这是基于PyTorch的可微计算机视觉库

因为这个示例展示的是经典图像处理方法,后面就需要加载预定义的检测特征:

可微分的「OpenCV」:这是基于PyTorch的可微计算机视觉库

后面就可以根据特征抽取一些图像块,并准备做后续的处理了。

可微分的「OpenCV」:这是基于PyTorch的可微计算机视觉库

最后,前面根据特征抽取的 2000 个图像块可以进一步采用 SIFT 方法构建描述向量。

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