Python とコンピューター ビジョンの素晴らしい衝突: 画像理解から人工知能の無限の可能性まで

画像処理と分析

python 豊富な画像処理ライブラリと ツールにより、画像処理と分析が強力になります。 Scikit-image、OpenCV、Pillow などのライブラリは、画像の読み取りと書き込み、画像フォーマット変換、画像強調、画像セグメンテーション、特徴抽出などのさまざまな画像処理および分析機能を提供します。これらのライブラリにより、Python はさまざまな画像形式を簡単に処理し、画像から貴重な情報を抽出できます。

デモコード:

リーリー

機械学習と深層学習

Python は、機械学習およびディープラーニングの分野でも強力にサポートされています。 Scikit-learn、PyTorch、Tensorflow などのライブラリは、組み込みを容易にするさまざまなマシン learning や深層学習 アルゴリズム を提供します。 Python さまざまな機械学習および深層学習モデル。これらのモデルは、画像分類、ターゲット検出、セマンティック セグメンテーション、画像生成などのタスクに使用できます。

デモコード:

リーリー

イメージの理解

Python は画像の理解にも重要な役割を果たします。 OpenCV、PyTorch、TensorFlow などのライブラリはさまざまな画像理解アルゴリズムを提供しており、Python でさまざまな画像理解モデルを簡単に構築できます。これらのモデルは、ターゲット検出、セマンティック セグメンテーション、ジェスチャ認識、顔認識などのタスクに使用できます。

AI

Python は、人工知能 の分野でも広く使用されています。 Scikit-learn、PyTorch、TensorFlow などのライブラリはさまざまな人工知能アルゴリズムを提供しており、Python でさまざまな人工知能モデルを簡単に構築できます。これらのモデルは、自然言語処理、機械翻訳、音声認識、ロボット制御、その他のタスクに使用できます。

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