Puedes hacer mucho con estos dos. Puede hacer OCR, segmentación de imágenes, detección de objetos y mucho más. Puede extraer características de imágenes usando varios métodos conocidos como GLCM, LBP, etc. usando OpenCV y usando el módulo de aprendizaje automático de Scikit-learn, puede entrenar a un clasificador para reconocer objetos específicos que desee.
Cosas que puedes hacer :-
- LOC
- Segmentación vial
- Detección de rostro
- Detección de vehículos
- Semáforo / detección de señales
- Básicamente detecta e identifica cualquier objeto que quieras y mucho más
Pero con la llegada del aprendizaje profundo, el aprendizaje automático se está volviendo lentamente redundante en el campo del procesamiento de imágenes. Puede hacer todo lo anterior utilizando solo bibliotecas de Deep Learning, ni siquiera necesita OpenCV.
- ¿Cuál es la mejor manera de aprender la optimización numérica para el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo?
- Cómo construir y trazar una gráfica de vecinos más cercanos
- ¿Cómo puede ayudar una formación en procesamiento de señales en una carrera en ciencia de datos?
- ¿Cuál es la diferencia entre PyTorch, Caffe y TensorFlow?
- ¿Por qué la búsqueda de imágenes de Google es tan rápida?