Table des matières:

Qu'est-ce que la programmation de vision par ordinateur?
Qu'est-ce que la programmation de vision par ordinateur?

Vidéo: Qu'est-ce que la programmation de vision par ordinateur?

Vidéo: Qu'est-ce que la programmation de vision par ordinateur?
Vidéo: Qu'est ce que la Vision par Ordinateur / Computer Vision ? 2024, Novembre
Anonim

Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Vision par ordinateur est un domaine scientifique interdisciplinaire qui traite de la façon dont des ordinateurs peut être fait pour acquérir une compréhension de haut niveau à partir d'images ou de vidéos numériques. Du point de vue de l'ingénierie, il cherche à automatiser les tâches que le système visuel humain peut effectuer.

Aussi, à quoi sert la vision par ordinateur ?

Vision par ordinateur , une technologie d'IA qui permet des ordinateurs comprendre et étiqueter les images, c'est maintenant utilisé dans les dépanneurs, les tests de voitures sans conducteur, les diagnostics médicaux quotidiens et la surveillance de la santé des cultures et du bétail.

De même, qu'est-ce que le modèle Computer Vision ? UNE vision par ordinateur (CV) maquette est un bloc de traitement qui prend les entrées téléchargées, comme des images ou des vidéos, et prédit ou renvoie des concepts ou des étiquettes pré-appris. Des exemples de cette technologie incluent la reconnaissance d'images, la reconnaissance visuelle et la reconnaissance faciale.

De cette manière, la vision par ordinateur est-elle un apprentissage automatique ?

Vision par ordinateur , cependant, est plus que apprentissage automatique appliqué. Cela implique des tâches telles que la modélisation de scènes 3D, la géométrie de la caméra multi-vues, la structure à partir du mouvement, la correspondance stéréo, le traitement des nuages de points, l'estimation du mouvement et plus encore, où apprentissage automatique n'est pas un élément clé.

Comment démarrer une vision par ordinateur ?

Voici mon conseil:

  1. Découvrez les bases du traitement d'images.
  2. Appliquez tout ce que vous apprenez du ou des livres ci-dessus dans Matlab.
  3. Suivez un cours en ligne ou achetez un livre d'algèbre linéaire.
  4. Commencez à apprendre le Machine Learning en même temps.
  5. Le traitement du signal numérique, couvert dans la plupart des programmes EEE, est utile.

Conseillé: