OpenCV. OpenCV — це величезна бібліотека з відкритим кодом для комп’ютерного зору, машинного навчання та обробки зображень. Численні мови програмування, включаючи Python, C++, Java та інші, підтримуються OpenCV.

Найкращі інструменти обробки зображень, які використовуються в машинному навчанні

• OpenCV (бібліотека комп’ютерного зору з відкритим кодом)
• TensorFlow.
• PyTorch.
• Scikit-Image. Розширені інструменти та фреймворки.
• Керас.
• Dlib.
• MATLAB Image Processing Toolbox.
• Кафе. Спеціалізовані інструменти для конкретних завдань.

PIL (Бібліотека зображень Python) це бібліотека з відкритим кодом для завдань обробки зображень, для яких потрібна мова програмування python. PIL може виконувати такі завдання на зображенні, як читання, масштабування, збереження в різних форматах зображення. PIL можна використовувати для архівів зображень, обробки зображень, відображення зображень.

Графічні процесори є більш економічно ефективними для завдань обробки зображень, які потребують великої потужності процесора. Чи є обмеження щодо використання GPU для обробки зображень? Графічні процесори можуть бути не настільки ефективними для завдань, які потребують великого обсягу пам’яті або які важко розпаралелювати.

Обробка зображень у Python — це галузь, яка швидко розвивається, і має широкий спектр застосувань. Він використовується в різних галузях промисловості, включаючи комп’ютерне зір, медичні зображення, безпеку тощо. У цій статті ми розглянемо, як використовувати OpenCV у Python для обробки зображень.

Абонентські послуги

• Shutterstock — одна з найбільших бібліотек зображень із 219 мільйонами зображень. …
• Envato Elements містить усе: від зображень до фотографій, значків і шаблонів. …
• Adobe Stock містить 112 мільйонів зображень, тож це не мало. …
• Deposit Photos містить 80 мільйонів фотографій.