Módulos de biblioteca OpenCV
Importante
O suporte para o Machine Learning Studio (clássico) terminará em 31 de agosto de 2024. É recomendável fazer a transição para o Azure Machine Learning até essa data.
A partir de 1º de dezembro de 2021, você não poderá criar recursos do Machine Learning Studio (clássico). Até 31 de agosto de 2024, você pode continuar usando os recursos existentes do Machine Learning Studio (clássico).
- Confira informações sobre como mover projetos de machine learning do ML Studio (clássico) para o Azure Machine Learning.
- Saiba mais sobre o Azure Machine Learning.
A documentação do ML Studio (clássico) está sendo desativada e pode não ser atualizada no futuro.
este artigo descreve os módulos no Machine Learning Studio (clássico) que dão suporte ao uso da biblioteca de Pesquisa Visual Computacional de código-fonte aberto (OpenCV).
Observação
aplica-se a: somente Machine Learning Studio (clássico)
Módulos semelhantes do tipo "arrastar e soltar" estão disponíveis no designer do Azure Machine Learning.
O OpenCV é uma biblioteca de software livre que dá suporte a uma variedade de tarefas de reconhecimento de imagens e processamento de imagens. Para obter mais informações, consulte o site do OpenCV.
os módulos no Machine Learning Studio (clássico) fornecem uma maneira de incorporar facilmente a biblioteca OpenCV em seus experimentos de aprendizado de máquina.
Para obter recursos adicionais de reconhecimento de imagem, consulte as APIs de imagem publicadas como parte dos Serviços cognitivas da Microsoft:
API de detecção facial. Detecta rostos e analisa atributos faciais críticos, incluindo emoções.
API Pesquisa Visual Computacional. Dá suporte à detecção de domínio, identificação de conteúdo somente para adultos, marcação de imagem e tipo de imagem ou análise de cor.
Pesquisa de Imagem do Bing. Obtém imagens para projetos do Machine Learning pesquisando por tipo, cor, região e outros atributos.
Lista de módulos
A categoria de biblioteca OpenCV inclui estes módulos:
Importar imagens: carrega imagens do armazenamento de BLOBs do Azure em um conjunto de uma.
Classificação de imagem em cascata pretreinada: cria um modelo de classificação de imagem pretreinado para rostos frontaiss usando a biblioteca OpenCV.