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搜尋結果
現在一提到要做影像辨識，就有一堆所謂的「專業人士」跳出來說「必學」： OpenCV 、 ML ( 機器學習) 與 CNN ( 類神經網路) 等等。. 別人是不是真的專業？. 我不知道！. 但是我自己賴此 ( 影像辨識) 技術維生，還活得不錯，客戶要我做的影像辨識我都做得出來 ...
真正深入AI影像辨識核心！ 掌握智慧影像的技術特性與主流的應用模組，涵蓋OpenCV、Pillow、Yolo與dlib。 根據不同模組特性介紹其資料來源的收集方式，除了一般土法煉鋼的徒手拍攝影像，也能利用Kaggle資料庫進行下載，或是利用動態影片進行大量圖片的擷取，再運用自動批次的方式進行圖片整理與特徵標記。...
可以很簡單的告訴你！ 這種影像中最清晰一定不會辨識錯的是顏色很深的肺臟！ 用簡單的 OCR 技術就可以首先畫出肺臟的輪廓，怕會辨識錯嗎？ 加上很多肺臟形狀範圍應有的醫學知識條件限制即可！ 真的有人的肺臟畸形到超出合理範圍本來就不能硬做判斷要承認 AI 失敗找醫生來處理的！ 排除肺臟的存在之後，再嘗試辨識次清晰的骨骼，也是有很多解剖學的知識限制，不會弄錯的！ 當肺臟與骨骼位置都確定 (...
簡單說，我在這次的研究中，還是利用了那些 AI 技術的機率統計優勢，但是使用很多周邊資訊限縮大量資料搜尋統計需要的運算量與時間！ 也充分利用影像外的格式慣例資訊做推理，最終就可以「 客製化 」的做出很高效率的「 發票 」辨識核心！
機器學習的影像處理，是當前最熱門的研究領域之一，而這其中OpenCV-Python整合了OpenCV C++API和Python的最佳特性，使其成為電腦視覺領域內極具影響力和實用性的工具。. 本書透過案例來介紹所有影像相關的技術，包含了基礎演算法、機器學習、深度學習。. 在基礎 ...
影像辨識不必用C/C++，OpenCV與機器學習也非必要！. 現在常常收到這種信！. 可以印證我一再講過的一句話：「影像辨識還是很不成熟的科技！. 」拿個對照組來說吧！. 資料庫的應用大家都會承認是一種很成熟的技術，好好上課或讀書自學，加上網路可以找到的 ...
這些飄忽不定難以捉摸的 AI 影像辨識專家們，還要躲我躲到甚麼時候呢？勇敢的出來面對現實世界吧！我很期待你們的AI比我的AI好，讓我的產品有學習對象變得更厲害更AI，我是商人，我不怕沒面子，我只怕我的產品不是最好的！
