8. Computer Vision Deep Learning-17 Custom Image Deep Learning Partie 2

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) est une bibliothèque de logiciels open source de vision par ordinateur et d’apprentissage automatique. OpenCV vise à fournir une infrastructure commune pour les applications de vision par ordinateur et à accélérer l’utilisation de la perception machine dans les produits commerciaux. En tant que produit sous licence BSD, OpenCV permet aux entreprises d’utiliser et de modifier facilement le code. La bibliothèque contient plus de 2500 algorithmes d’optimisation, y compris un ensemble complet d’algorithmes classiques et à la pointe de la technologie de vision par ordinateur et d’apprentissage automatique. Ces algorithmes peuvent être utilisés pour détecter et reconnaître des visages humains, reconnaître des objets, classer le comportement humain dans des vidéos, suivre le mouvement de la caméra, suivre des objets en mouvement, extraire des modèles 3D d’objets, générer des nuages ​​de points 3D à partir de caméras stéréo et assembler des images. -des images en résolution de l’ensemble de la scène, trouver des images similaires dans une base de données d’images, supprimer les yeux rouges des images prises au flash, suivre les mouvements des yeux, identifier des paysages et créer des marqueurs pour les superposer avec la réalité augmentée, etc. L’apprentissage en profondeur n’est devenu populaire que récemment. Une branche de l’intelligence artificielle (IA) qui découvre des modèles et des informations dans les données, y compris les images et les vidéos. Sa superposition et son abstraction donnent aux modèles d’apprentissage en profondeur des capacités presque humaines, y compris la reconnaissance d’images avancée. En utilisant OpenCV, un logiciel de vision par ordinateur largement adopté, vous pouvez exécuter des modèles d’apprentissage en profondeur préalablement formés sur du matériel bon marché et générer des informations puissantes à partir d’images et de vidéos numériques.