【GitHub开源AI精选】吴恩达团队开源VisionAgentent：用自然语言开启计算机视觉新时代

#x1f4a5系列篇章;

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• 前言
• 一、项目概述
• 二、主要功能
• 2.1 生成自动代码
• • 2.2 丰富工具调用。
  • 2.3 视频处理支持。
  • 三、技术原理
• 四、应用场景
• 4.1 安全监控领域
• • 4.2 工业检测领域
  • 4.3 医学影像分析领域。
  • 5.快速使用
• 5.1 安装步骤
• • 5.2 代码示例自动生成
  • 5.3 直接调用工具示例
  • 5.3.1 检测图像中的人并可视化结果
  • • 5.3.2 视频数据处理
    • 结论。
• 前言。

今天，快速发展人工智能计算机视觉作为关键分支󿀌它已经广泛渗透到生活的各个地方。从人脸识别门禁、自动驾驶到医学影像诊断，它正在悄然改变我们的生活和工作模式。然而，，很难处理传统的计算机视觉任务。开发者需要有深厚的数学基础、扎实的算法知识和丰富的编程经验c;不仅要花很多时间学习复杂的理论，编写、调试和优化代码必须投入大量精力进行开发。这对非专业人士来说是，难以跨越的障碍，让他们对技术望而却步。

吴恩达团队推出的VisionAgent开源项目󿼌智能代理框架与先进的大语言模型创新融合#xff0c;简化复杂的视觉任务。

.

用户用自然语言描述需求󿀌可以轻松实现各种视觉任务，为计算机视觉领域带来新的活力和无限的可能性。I.项目概述。由吴恩达团队所在的LandingVisionagent AI创建󿀌用代理框架生成代码来解决视觉任务，打破技术壁垒󿀌让先进的视觉技术惠及更多的人。

其独特的设计理念󿀌构建智能代理框架󿀌用户自然语言指令与底层视觉算法和工具的无缝连接。用户不需要了解复杂的原理和编程细节c;用简单的自然语言描述任务󿀌VisionAgent可以理解意图并生成代码。

，大大降低了使用门槛，为广泛应用视觉技术开辟新途径

2.主要功能2.1 自动代码生成。自动代码生成是VisionAgent的核心亮点。用户输入自然语言描述，如“Count the number of cars in this traffic video and mark their movement trajectories"，它能在短时间内快速理解和生成高效准确的代码࿰，涵盖视频读取、目标检测和轨迹标记c;实现用户所需的功能，大大提高了开发效率，让开发者专注于核心业务逻辑c;也为没有编程经验的人打开了计算机视觉技术之门，想法࿰可以通过简单的描述来验证c;学习编程和编写基本代码不需要花很多时间。

2.2 丰富的工具调用。为满足各种场景需求，visionagent内置丰富的实用工具c;计算机视觉的各个方面，如图像加载、预处理、对象检测、目标跟踪和可视化绘制。

以对象检测为例，用户可以直接调用工具󿀌图像或视频中的目标对象࿰易于检测c;使用简单󿀌结果可以通过输入参数获得。同时，支持工具扩展和自定义，开发人员可以根据需要添加或优化工具，适应复杂的应用场景，提供高度的灵活性和可扩展性

2.3 支持视频处理。

视频处理，VisionAgent能力强。它能快速准确地提取视频帧󿀌使用内置检测和跟踪算法，对目标物体进行实时检测和跟踪c;无论是快速移动的车辆，还是复杂场景中的人物，都能准确识别

此外，还可以根据用户需求生成视频内容分析代码，输出带上详细标注的视频结果。例如在视频监控中，可以标记可疑人员的轨迹和异常事件信息，为安全人员提供直观准确的数据󿼌提高监控效率和准确性，它在许多领域都有广阔的应用前景。

3.技术原理

visionagent集成了智能代理框架和先进的大语言模型能力࿰。c;为用户提供智能高效的视觉任务处理方案

它支持Anthropic的Claude - OpenAIO1模型，用户可以通过设置API密钥来选择或切换模型。用户输入指令后，先进行语义分析，将复杂任务分解为具体步骤�然后调用相应的大语言模型生成代码片段。在生成过程中，充分利用大语言模型在自然语言处理和知识理解方面的优势，视觉专业知识与算法相结合c;生成高质量的可操作代码，并对#xff0进行优化验证c;确保准确性和效率，模拟人类解决问题的思维模式，为用户提供便捷高效的体验

4.应用场景

4.1 安全监控领域

在安全监控领域，VisionAgent具有很大的应用价值。随着城市发展和人口增长󿼌传统的人工监控效率低，容易遗漏。而VisionAgent可以实现监控视频的智能分析，如实时统计区域内人员数量󿀌超阈值报警#xff1b;跟踪特定人员或车辆󿼌记录行动轨迹辅助破案；识别异常行为󿀌及时发现安全威胁

4.2 工业检测领域

工业生产，产品质量检验非常重要。传统的人工检测效率低，容易受到人为因素的影响。Visionagent可以通过上传产品图片或视频生成检测代码，检测产品表面缺陷、零件安装及尺寸等，快速准确地完成任务并生成报告，助力质量控制󿀌提高企业竞争力

4.3 医学影像分析领域

医学领域，准确快速的影像分析是疾病诊断和治疗的关键。然而，医学影像分析对医生的专业知识和经验有很高的要求。VisionAgent可以帮助医生分析x光片CT、MRI等图像，“输入指令”Detect whether there are tumors in this CT scan"，它可以生成代码处理分析图像，帮助医生发现病变，提供诊断建议，减轻医生负担，提高诊断效率#xff0c;早发现早治疗有助于疾病。

5.快速使用

5.1 安装步骤

环境准备

：安装前，确保计算机已安装Python 3.8及以上版本󿀌为保证兼容性和性能

pip安装。

：打开命令行终端󿀌输入。

pip install vision-agent。

，Pip将自动从PyPI下载并安装相关依赖。

1. API密钥设置a;安装后，如果使用AnthropicClaude - 3.5模型󿀌输入。export ANTHROPIC_API_KEY="your-api-key"
2. ；OpenAI的o1模型，输入。export OPENAI_API_KEY="your-api-key"，注意保管密钥5.2 代码示例自动生成。
3. from。vision_agent。.。agent。import。VisionAgentCoderV2。

from。

vision_agent。.。models。import。 AgentMessage。# 创建实例并设置获取详细日志。agent。=VisionAgentCoderV2。verbose。 =True。)。code_context。 =agent。.。generate_code。(。[。AgentMessage。(。 role。="user",content。="Count the number of people in this image",media。=[。"people.png"]。)。]。)。# 保存生成代码和测试代码。with。open。(。"generated_code.py","w")。as。f。:。f。.。write。(。code_context。.。code。+"\n"+code_context。.。test。)。5.3 直接调用工具示例 5.3.1 检测图像中的人并可视化结果。import。vision_agent。.。tools。as。T。

import。

matplotlib。

.。pyplot。as。plt。 # 加载图像。image。=T。.。load_image。 (。"people.png")。# 检测人。 dets。=T。.。countgd_object_detection。(。"person",image。 )。# 可视化边界框。viz。=T。.。overlay_bounding_boxes。(。image。,dets。 )。# 保存可视化结果。T。.。save_image。(。viz。,"people_detected.png")。# 显示结果。plt。.。imshow。(。viz。)。plt。.。show。()。5.3.2 视频数据处理。import。vision_agent。.。tools。as。T。# 提取视频帧和时间戳。

frames_and_ts。

=T。.。extract_frames_and_timestamps。 (。"people.mp4")。# 提取所有帧。 frames。=[。f。[。"frame"]。for。f。 in。frames_and_ts。]。# 跟踪每一帧中的人。tracks。=T。.。 countgd_sam2_video_tracking。(。"person",frames。 )。# 叠加跟踪结果，生成新视频。viz。=T。.。overlay_segmentation_masks。(。frames。,tracks。 )。T。.。save_video。(。viz。,"people_detected.mp4")。结论：visionagent作为创新开源项目，自动代码生成，丰富的工具和广泛的应用场景，方便高效的计算机视觉任务处理c;打破传统技术应用的门槛c;促进人工智能和计算机视觉技术的发展。技术进步，VisionAgent有望在更多领域发挥重要作用。期待吴恩达团队和开源社区的不断优化和扩张c;为开发者和用户带来更多的价值。项目地址：https://github.com/landing-ai/vision-agent。🎯🔖更多专栏系列文章：AI大型模型提示项目完整指南。、。AI大型模型探索之路（零基础入门）、。微调高级AI大模型预训练。、。

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