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Python 是机器学习项目中最流行的编程语言之一,因为与 Java 和 C++ 等其他编程语言相比,它简单易读。Python 附带了许多可以加快开发速度的库,其中一些重要的库是OpenCV、TensorFlow、PyTorch 等,它们专门用于图像处理相关任务。
本文旨在向初学者介绍这一领域,为他们提供有关涉及图像的机器学习应用程序背后概念的基本知识,并从高层次的角度深入了解这些库如何在底层协同工作,以便他们在阅读本文后轻松开发自己的项目。
近年来,随着可用于面部识别或自动驾驶系统等对象识别任务的深度学习算法的发展,计算机视觉得到了显著发展。卷积神经网络 (CNN) 的使用使研究人员能够开发强大的模型,即使使用少量训练数据也能准确识别图像——这一过程称为迁移学习。与支持向量机或决策树等传统机器学习方法相比,这进一步提高了其准确性和性能水平。
计算机视觉的应用范围广泛而多样:
所有这些都严重依赖计算机视觉技术!
此外,许多公司使用此技术通过使用图像处理技术(例如文本检测/识别和光学字符读取(OCR))来自动化其业务流程。这些自动化解决方案有助
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