Modules de la bibliothèque OpenCV
Important
Le support de Machine Learning Studio (classique) prend fin le 31 août 2024. Nous vous recommandons de passer à Azure Machine Learning avant cette date.
À partir du 1er décembre 2021, vous ne pourrez plus créer de nouvelles ressources Machine Learning Studio (classique). Jusqu’au 31 août 2024, vous pouvez continuer à utiliser les ressources Machine Learning Studio (classique) existantes.
- Consultez les informations sur le déplacement des projets de machine learning de ML Studio (classique) à Azure Machine Learning.
- En savoir plus sur Azure Machine Learning.
La documentation ML Studio (classique) est en cours de retrait et ne sera probablement plus mise à jour.
cet article décrit les modules de Machine Learning Studio (classic) qui prennent en charge l’utilisation de la bibliothèque Open Source Vision par ordinateur (OpenCV).
Notes
s’applique à: Machine Learning Studio (classic) uniquement
Des modules par glisser-déposer similaires sont disponibles dans Concepteur Azure Machine Learning.
OpenCV est une bibliothèque open source qui prend en charge diverses tâches de traitement d’images et de reconnaissance d’image. Pour plus d’informations, consultez le site Web OpenCV.
les modules de Machine Learning Studio (classic) vous permettent d’intégrer facilement la bibliothèque OpenCV dans vos expériences Machine Learning.
Pour obtenir d’autres fonctionnalités de reconnaissance d’image, consultez les API d’image publiées dans le cadre de Microsoft cognitive services:
API visage. Détecte les visages et analyse les attributs du visage critiques, y compris les émotions.
API Vision par ordinateur. Prend en charge la détection de domaine, l’identification du contenu pour adultes, le balisage d’image et l’analyse du type d’image ou des couleurs.
Recherche d’images Bing. Obtient les images de Machine Learning projets en effectuant une recherche par type, couleur, région et d’autres attributs.
Liste des modules
La catégorie de la bibliothèque OpenCV comprend les modules suivants :
Importer des images: charge des images à partir du stockage d’objets BLOB Azure dans un jeu de données.
Classification d’images en cascade préformée: crée un modèle de classification d’image préformée pour les faces frontales à l’aide de la bibliothèque OpenCV.