Apa itu Computer Vision? (1)
Beli Saya Kopi☕
Penglihatan Komputer ialah teknologi yang membolehkan komputer memahami dan menganalisis perkara visual seperti imej, video, dll.
Terdapat banyak teknologi Penglihatan Komputer seperti yang ditunjukkan di bawah:
(1) Klasifikasi(Pengiktirafan):
- boleh mengelaskan keseluruhan imej, video, dll ke dalam satu atau lebih kelas(label) daripada satu atau lebih kelas(label).
- boleh dipanggil secara lebih khusus Klasifikasi Imej(Pengiktirafan), Klasifikasi Video(Pengiktirafan), Klasifikasi Objek(Pengiktirafan), dsb.
- mempunyai kaedah Klasifikasi Label Tunggal yang mempunyai dua kaedah Klasifikasi Binari dan Klasifikasi Berbilang Kelas.
- mempunyai kaedah Klasifikasi Berbilang Label.
*Memo:
- Klasifikasi Perduaan boleh mengklasifikasikan keseluruhan imej, video, dll ke dalam satu kelas(label) daripada dua kelas(label).
- Klasifikasi Berbilang Kelas boleh mengklasifikasikan keseluruhan imej, video, dll ke dalam satu kelas(label) daripada lebih daripada dua kelas(label).
- Klasifikasi Berbilang Label boleh mengklasifikasikan keseluruhan imej, video, dll ke dalam berbilang kelas(label) daripada lebih daripada dua kelas(label).
(2) Penyetempatan:
- boleh menyetempatkan berbilang objek dan kawasan menarik dalam imej, video, dll dengan kotak sempadan.
- boleh dipanggil lebih khusus Penyetempatan Imej dan Penyetempatan Video, Penyetempatan Objek, dsb.
(3) Pengesanan:
- boleh menyetempatkan dan mengelaskan objek dan kawasan menarik dalam imej, video, dsb dengan kelas(label) dan kotak sempadan.
- adalah gabungan Penyetempatan Objek dan Pengelasan(Pengiktirafan).
- boleh dipanggil lebih khusus Pengesanan Imej, Pengesanan Video, Pengesanan Objek, dsb.
(4) Segmentasi:
- boleh melakukan Pengesanan Objek dengan lebih tepat, membezakan barang dan benda dengan warna:
*Memo:
- Barang ialah perkara (kelas) yang tidak boleh dikira seperti langit, laut, hutan, jalan raya, rumput, landskap, dll.
- Benda ialah perkara yang boleh dikira(kelas) seperti kereta, pokok, orang, haiwan, bunga, dll.
- boleh dipanggil lebih khusus Pembahagian Imej dan Pembahagian Video, Pembahagian Objek, dsb.
- mempunyai kaedah popular Segmentasi Semantik, Segmentasi Instance dan Segmentasi Panoptik:
*Memo:
- Segmentasi Semantik pandai membezakan barang tetapi tidak pandai membezakan benda.
- Segmentasi Instance pandai membezakan benda tetapi tidak pandai membezakan barang.
- Pembahagian panoptik:
- pandai membezakan kedua-dua barang dan benda.
- adalah gabungan Segmentasi Semantik dan Segmentasi Instance.
Atas ialah kandungan terperinci Apa itu Computer Vision? (1). Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
