ВходНаше всё Теги codebook 无线电组件 Поиск Опросы Закон Четверг
14 ноября
1174399 Топик полностью
framer (15.02.2022 08:27, просмотров: 408) ответил Звepoящep на Да просто под видеоаналитику говна написано на питоне море, а скорости обработки там - никакие. Ты вот попробуй на питоне обработать поток в реалтайме от скоростной камеры, которая ебошит 50К кадров в секунду...
Тут не про это спор. Тут одни пишут что python говно а вторые, что он подходит для конкретных задач но не всех. Python не идеал но хорошо подходит для быстрого прототипирования и моделирования, Если надо что-то более сложное, например порешать диффуры или покатать матмодель то octave. Если промоделировать и подобрать параметры объекта автоматики — scilab. Эмбеддед и реалтиме это C и C++ , а если сервисы и облака то (python/java(groovy/scala)/nodejs) очень зависит от 

разработчиков и инфраструктуры. Это все инструменты — молотки, напильники, отвёртки, свёрла которые оптимальны под свои задачи. А насчёт видеоаналитики в реалтиме. Задача комплексная. 1- матчасть не в реалтиме 2-реализация реалтиме. Вот для 1 и подходит python. Проверить алгоритмы выбрать что лучше подобрать параметры и посмотреть на конкретных результатах что получилось. Если производительность подойдёт в реалтиме то так и оставить. Ведь видиоаналитика она бывает разная. Что там используется? walvet transform или fft с окнами? Свёртка? Фильтрация ? Нейронка? Если производительность не подходит то реализация на OpenCV. Если и этого мало то реализация алгоритмов в железе используя Verilog. Нет идеального инструмента под все. Хороший результат это тогда когда используешь быстро подходящие инструменты и знаешь как решить задачу.