Módulos de la biblioteca OpenCV
Importante
El soporte técnico de Machine Learning Studio (clásico) finalizará el 31 de agosto de 2024. Se recomienda realizar la transición a Azure Machine Learning antes de esa fecha.
A partir del 1 de diciembre de 2021 no se podrán crear recursos de Machine Learning Studio (clásico). Hasta el 31 de agosto de 2024, puede seguir usando los recursos de Machine Learning Studio (clásico) existentes.
- Consulte la información acerca de traslado de proyectos de aprendizaje automático de ML Studio (clásico) a Azure Machine Learning.
- Más información sobre Azure Machine Learning.
La documentación de ML Studio (clásico) se está retirando y es posible que no se actualice en el futuro.
En este artículo se describen los módulos de Machine Learning Studio (clásico) que admiten el uso de la biblioteca open source Computer Vision (OpenCV).
Nota:
Solo se aplica a: Machine Learning Studio (clásico)
Hay módulos para arrastrar y colocar similares en el diseñador de Azure Machine Learning.
OpenCV es una biblioteca de código abierto que admite diversas tareas de procesamiento de imágenes y reconocimiento de imágenes. Para más información, consulte el sitio web de OpenCV.
Los módulos de Machine Learning Studio (clásico) proporcionan una manera de incorporar fácilmente la biblioteca OpenCV a los experimentos de aprendizaje automático.
Para obtener más características de reconocimiento de imágenes, consulte las API de imagen publicadas como parte de Microsoft Cognitive Services:
Face API. Detecta caras y analiza atributos faciales críticos, incluidas las emociones.
Computer Vision API. Admite la detección de dominios, la identificación del contenido para adultos, el etiquetado de imágenes y el tipo de imagen o el análisis de color.
Bing Image Search. Obtiene imágenes para proyectos de aprendizaje automático mediante la búsqueda por tipo, color, región y otros atributos.
Lista de módulos
La categoría Biblioteca OpenCV incluye estos módulos:
Importar imágenes: carga imágenes de Azure Blob Storage en un conjunto de datos.
Clasificación de imágenes en cascada previamente entrenadas: crea un modelo de clasificación de imágenes previamente entrenado para caras frontales mediante la biblioteca OpenCV.