Modul Pustaka OpenCV
Penting
Dukungan untuk Studio Azure Machine Learning (klasik) akan berakhir pada 31 Agustus 2024. Sebaiknya Anda transisi ke Azure Machine Learning sebelum tanggal tersebut.
Mulai 1 Desember 2021, Anda tidak akan dapat membuat sumber daya Studio Azure Machine Learning (klasik) baru. Hingga 31 Agustus 2024, Anda dapat terus menggunakan sumber daya Pembelajaran Mesin Studio (klasik) yang ada.
- Lihat informasi tentang memindahkan proyek pembelajaran mesin dari ML Studio (klasik) ke Azure Machine Learning.
- Mer informasjon tentang Azure Machine Learning.
ML Dokumentasi Studio (klasik) sedang berhenti dan mungkin tidak diperbarui di masa mendatang.
Artikel ini menjelaskan modul di Pembelajaran Mesin Studio (klasik) yang mendukung penggunaan Perpustakaan open source Vedere artificială (OpenCV).
Catatan
Berlaku untuk: Pembelajaran Mesin Studio (klasik) saja
Modul drag-and-drop serupa tersedia di Azure Machine Learning desainer.
OpenCV adalah pustaka sumber terbuka yang mendukung berbagai tugas pemrosesan gambar dan pengenalan gambar. Untuk informasi lebih lanjut, lihat situs web OpenCV.
Modul di Pembelajaran Mesin Studio (klasik) menyediakan cara bagi Anda untuk dengan mudah memasukkan Perpustakaan OpenCV ke dalam eksperimen pembelajaran mesin Anda.
Untuk fitur pengenalan gambar tambahan, lihat API gambar yang diterbitkan sebagai bagian dari Microsoft Cognitive Services:
Api Wajah. Mendeteksi wajah dan menganalisis atribut wajah kritis, termasuk emosi.
Vedere artificială API. Mendukung deteksi domain, identifikasi konten dewasa, penandaan gambar, dan jenis gambar atau analisis warna.
pencarian gambar Bing. Mendapatkan gambar untuk proyek pembelajaran mesin dengan mencari berdasarkan jenis, warna, wilayah, dan atribut lainnya.
Daftar modul
Kategori Perpustakaan OpenCV mencakup modul-modul ini:
Impor Gambar: Memuat gambar dari penyimpanan Azure Blob ke dalam himpunan data.
Klasifikasi Gambar Cascade yang telah dilatih sebelumnya: Membuat model klasifikasi gambar yang telah dilatih sebelumnya untuk wajah frontal dengan menggunakan Perpustakaan OpenCV.