Episode
Algoritma Computer Vision dan Pengenalan Gambar untuk pengguna R
dengan Jan Wijffels
useR!2017: Computer Vision dan Image Recognition al...
**Kata Kunci**: Computer Vision, Pengenalan gambar, Deteksi objek, Rekayasa fitur gambar
**Halaman web**: https://github.com/bnosac/image
R telah memiliki cukup beberapa paket untuk pemrosesan gambar, yaitu [magick](https://CRAN.R-project.org/package=magick), [imager](https://CRAN.R-project.org/package=imager), [EBImage](https://bioconductor.org/packages/EBImage) dan [OpenImageR](https://CRAN.R-project.org/package=OpenImageR).
Bidang pemrosesan gambar berkembang pesat dengan algoritma dan teknik baru dengan cepat muncul dari Pembelajaran dan Deteksi, hingga Denoisasi, Segmentasi dan Tepi, Perbandingan Gambar, dan Pembelajaran Mendalam.
Untuk melengkapi paket yang ada ini dengan algoritma baru, kami menerapkan sejumlah paket *R*. Beberapa paket ini telah dirilis pada https://github.com/bnosac/image, yaitu:
-**citra. CornerDetectionF9**: Deteksi sudut FAST-9 untuk gambar (lisensi: BSD-2).
-**citra. LineSegmentDetector**: Detektor Segmen Garis (LSD) untuk gambar (lisensi: AGPL-3).
-**citra. ContourDetector**: Deteksi Garis Kontur Halus Tanpa Pengawas untuk gambar (lisensi: AGPL-3).
-**citra. CannyEdges**: Canny Edge Detector for Images (lisensi: GPL-3).
- **image.dlib**: Mempercepat fitur kuat (SURF) dan histogram fitur gradien berorientasi (HOG) (lisensi: AGPL-3).
- **image.darknet**: Klasifikasi gambar menggunakan darknet dengan model pembelajaran mendalam AlexNet, Darknet, VGG-16, Extraction (GoogleNet) dan Darknet19. Serta deteksi objek menggunakan sistem deteksi YOLO yang canggih (lisensi: MIT).
- **dlib**: dlib: Izinkan Akses ke Pustaka C++ 'Dlib' (lisensi: BSL-1.0)
Lebih banyak paket dan ekstensi akan dirilis pada saat jatuh tempo.
Dalam pembicaraan ini, kami memberikan gambaran umum tentang paket yang baru dikembangkan ini dan algoritma visi komputer baru yang dapat diakses oleh pengguna R.
! [](https://github.com/bnosac/image/raw/master/logo-image.png)
useR!2017: Computer Vision dan Image Recognition al...
**Kata Kunci**: Computer Vision, Pengenalan gambar, Deteksi objek, Rekayasa fitur gambar
**Halaman web**: https://github.com/bnosac/image
R telah memiliki cukup beberapa paket untuk pemrosesan gambar, yaitu [magick](https://CRAN.R-project.org/package=magick), [imager](https://CRAN.R-project.org/package=imager), [EBImage](https://bioconductor.org/packages/EBImage) dan [OpenImageR](https://CRAN.R-project.org/package=OpenImageR).
Bidang pemrosesan gambar berkembang pesat dengan algoritma dan teknik baru dengan cepat muncul dari Pembelajaran dan Deteksi, hingga Denoisasi, Segmentasi dan Tepi, Perbandingan Gambar, dan Pembelajaran Mendalam.
Untuk melengkapi paket yang ada ini dengan algoritma baru, kami menerapkan sejumlah paket *R*. Beberapa paket ini telah dirilis pada https://github.com/bnosac/image, yaitu:
-**citra. CornerDetectionF9**: Deteksi sudut FAST-9 untuk gambar (lisensi: BSD-2).
-**citra. LineSegmentDetector**: Detektor Segmen Garis (LSD) untuk gambar (lisensi: AGPL-3).
-**citra. ContourDetector**: Deteksi Garis Kontur Halus Tanpa Pengawas untuk gambar (lisensi: AGPL-3).
-**citra. CannyEdges**: Canny Edge Detector for Images (lisensi: GPL-3).
- **image.dlib**: Mempercepat fitur kuat (SURF) dan histogram fitur gradien berorientasi (HOG) (lisensi: AGPL-3).
- **image.darknet**: Klasifikasi gambar menggunakan darknet dengan model pembelajaran mendalam AlexNet, Darknet, VGG-16, Extraction (GoogleNet) dan Darknet19. Serta deteksi objek menggunakan sistem deteksi YOLO yang canggih (lisensi: MIT).
- **dlib**: dlib: Izinkan Akses ke Pustaka C++ 'Dlib' (lisensi: BSL-1.0)
Lebih banyak paket dan ekstensi akan dirilis pada saat jatuh tempo.
Dalam pembicaraan ini, kami memberikan gambaran umum tentang paket yang baru dikembangkan ini dan algoritma visi komputer baru yang dapat diakses oleh pengguna R.
! [](https://github.com/bnosac/image/raw/master/logo-image.png)
Memiliki umpan balik? Kirimkan masalah di sini.