告别代码苦熬！吴恩达团队 VisionAgent 开启视觉开发新捷径

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当今，人工智能飞速发展，计算机视觉作为关键分支，已广泛渗透于生活各处。从人脸识别门禁、自动驾驶到医疗影像诊断，它正悄然改变着我们的生活与工作模式。

然而，传统计算机视觉任务处理难度大。开发者需具备深厚数学基础、扎实算法知识与丰富编程经验，不仅要花费大量时间学习复杂理论，开发时还得投入诸多精力编写、调试和优化代码。这对非专业人士而言，是难以跨越的障碍，使他们对该技术望而却步。

吴恩达团队推出的VisionAgent开源项目，创新性地融合智能代理框架与先进大语言模型，将复杂的视觉任务处理简单化。用户通过自然语言描述需求，就能轻松实现各类视觉任务，为计算机视觉领域带来新活力与无限可能。

一、项目概述

VisionAgent由吴恩达团队所在的Landing AI打造，旨在借助代理框架生成代码解决视觉任务，打破技术壁垒，让先进视觉技术惠及更多人。


其设计理念独特，构建智能代理框架，无缝连接用户自然语言指令与底层视觉算法及工具。用户无需了解复杂原理与编程细节，用简洁自然语言描述任务，VisionAgent就能理解意图并生成代码，极大降低使用门槛，为视觉技术广泛应用开辟新途径。

二、主要功能

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”，它能迅速理解并在短时间内生成涵盖视频读取、目标检测、轨迹标记等环节的高效准确代码，实现用户所需功能。

此功能大幅提升开发效率，让开发者专注核心业务逻辑，也为无编程经验者打开计算机视觉技术大门，通过简单描述即可验证想法，无需耗费大量时间学习编程与编写基础代码。

2、丰富工具调用

为满足多样场景需求，VisionAgent内置丰富实用工具，覆盖图像加载、预处理、对象检测、目标跟踪及可视化绘制等计算机视觉各方面。

以对象检测为例，用户可直接调用工具，轻松检测图像或视频中的目标物体，使用简单，传入参数即可获结果。同时，它支持工具扩展与自定义，开发者能按需添加或优化工具，以适应复杂应用场景，提供高度灵活性与扩展性。

3、视频处理支持

在视频处理方面，VisionAgent能力强大。它能快速准确提取视频帧，利用内置检测与跟踪算法，对目标物体实时检测与追踪，无论是快速移动的车辆还是复杂场景中的人物都能精准识别。

此外，它还能根据用户需求生成视频内容分析代码，输出带详细标注的视频结果。如在视频监控中，可标注可疑人员轨迹、异常事件信息，为安防人员提供直观准确数据，提高监控效率与准确性，在多领域具有广阔应用前景。

三、技术原理

VisionAgent融合智能代理框架与先进大语言模型能力，为用户提供智能高效的视觉任务处理方案。

它支持Anthropic的Claude – 3.5和OpenAI的o1模型，用户可通过设置API密钥选择或切换模型。用户输入指令后，它先进行语义分析，将复杂任务分解为具体步骤，再调用相应大语言模型生成代码片段。

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，结合视觉专业知识与算法，生成高质量、可运行代码，并进行优化与验证，确保准确性与高效性，模拟人类解决问题的思维模式，为用户提供便捷高效体验。

四、应用场景

1、安防监控领域

在安防监控领域，VisionAgent极具应用价值。随着城市发展和人口增长，传统人工监控效率低且易疏漏。而VisionAgent可实现监控视频智能分析，如实时统计区域内人员数量，超阈值报警；追踪特定人员或车辆，记录行动轨迹辅助破案；识别异常行为，及时发现安全威胁。

2、工业检测领域

工业生产中，产品质量检测至关重要。传统人工检测效率低、易受人为因素影响。VisionAgent可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、零件安装与尺寸等，快速准确完成任务并生成报告，助力质量控制，提升企业竞争力。

3、医疗影像分析领域

医疗领域中，准确快速的影像分析对疾病诊断治疗关键。但医疗影像分析对医生专业知识和经验要求高。VisionAgent可辅助医生分析X光片、CT、MRI等影像，输入指令如“Detect whether there are tumors in this CT scan”，它能生成代码处理分析影像，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，助力疾病早发现早治疗。

五、快速使用

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，以保证兼容性和性能。

  • pip安装：打开命令行终端，输入`pip install vision-agent`，pip会自动从PyPI下载并安装相关依赖。

  • API密钥设置：安装后，若使用Anthropic的Claude – 3.5模型，输入`export ANTHROPIC_API_KEY=”your-api-key”`；若使用OpenAI的o1模型，输入`export OPENAI_API_KEY=”your-api-key”`，注意保管密钥。

2、自动生成代码示例

from vision_agent.agent import VisionAgentCoderV2from 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"]    )]) # 保存生成代码与测试代码with open("generated_code.py", "w") as f:     f.write(code_context.code + "\n" + code_context.test) 

3、直接调用工具示例

3.1 检测图像中的人并可视化结果

import vision_agent.tools as Timport 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() 

3.2 处理视频数据

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) # 叠加跟踪结果并生成新视频viz = T.overlay_segmentation_masks(frames, tracks) T.save_video(viz, "people_detected.mp4") 

结语

VisionAgent作为创新开源项目，凭借自动代码生成、丰富工具及广泛应用场景，为计算机视觉任务处理带来便捷高效，打破传统技术应用门槛，推动人工智能与计算机视觉技术发展。随着技术进步，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持续优化拓展，为开发者和用户带来更多价值。

项目地址：https://github.com/landing-ai/vision-agent

（文：小兵的AI视界）

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