Quelles sont les bibliothèques courantes de Python computer vision ?
Une bibliothèque computer vision est un ensemble de fonctions mathématiques ou de codes et de données réécrits utilisés pour améliorer les programmes informatiques. Il existe plusieurs types de bibliothèques computer vision , qui sont toutes programmées pour répondre à des besoins spécifiques.
Module intégré
Ils donnent accès aux fonctionnalités de base du système, telles que les E/S.
Module défini par l'utilisateur
Cette fonction permet aux utilisateurs de créer leurs propres fonctions. Le module est créé en insérant simplement le code dans un fichier .py.
C'est un ensemble de fonctions qui éliminent la nécessité d'écrire des codes à partir de zéro. Il est essentiel pour le développement de l'apprentissage automatique, entre autres.
Il signifie Numerical Python (Python numérique). Il a été développé par Travis Olyphant en 2005. NumPy travaille avec des tableaux ainsi qu'avec des matrices d'algèbre linéaire et le domaine de la transformée de Fourier.
Il s'agit de Scientific Python. Également créé par Travis Oliphant, il offre des fonctions utilitaires pour le traitement des signaux et des statistiques, ainsi que pour l'optimisation.
Pandas a été développé par Wes McKinney en 2008 pour une analyse quantitative flexible.
PyTorch est basé sur la bibliothèque torch. En outre, il est utile pour des applications telles que le traitement du langage et Computer Vision.
TensorFlow est utilisé pour l'entraînement des réseaux neuronaux profonds. Il s'agit d'une bibliothèque logicielle également utile pour l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique.
Développement d'applications Web : Python est un langage de programmation facile pour les applications web. Les cadres de développement web Python tels que flask et jungle park avec des bibliothèques standard ont permis de réduire le temps de développement et le temps de mise sur le marché.
Apprentissage automatique et intelligence artificielle : Python répond aux besoins de calcul des modèles d'apprentissage automatique. Il facilite l'analyse et le traitement des données, entre autres.
Développement de jeux : cette personne aide à développer des applications de jeux à différents niveaux. Ces jeux sont développés à partir de ses moteurs de jeu 3D. Des exemples en sont Battlefield 2 et World of Tanks.
Programmes éducatifs : il est utilisé pour les cours de développement en ligne. Python est utilisé dans le monde entier pour développer des cours de formation à différents niveaux.
Détection d'objets : Python permet aux organisations d'identifier et d'imager facilement des objets à partir d'une base de données grâce à sa technologie 2D et 3D.
Il permet aux programmeurs de gagner du temps car il y a moins de codes à écrire. Les développeurs ont donc plus de temps pour se concentrer sur les solutions à apporter aux problèmes ou pour essayer de comprendre le langage de programmation.
Les bibliothèques Python computer vision réduisent la dépendance à l'égard des bibliothèques externes, car elles sont open source et possèdent toutes les fonctions nécessaires aux tâches requises.
Cela permet également de favoriser la portabilité, car il suffit d'écrire le code une seule fois et de l'exécuter partout sans les modifier. Les fonctionnalités dépendantes du système sont toutefois des exceptions.
La vitesse est lente en raison de la nature dynamique de Python computer Vision, qui travaille en plus lors de l'exécution de son code. Il ne peut pas être utilisé dans un système où la vitesse est nécessaire.
Son efficacité mémoire est faible. Cela est dû au fait qu'une grande quantité de mémoire est nécessaire lors de la création de leurs applications. Sa puissance de traitement est terriblement lente.
La bibliothèque Python computer vision est également confrontée au problème des erreurs d'exécution. Cela est dû au fait que ses variables peuvent changer à tout moment, notamment lorsqu'elle inclut des entiers. Cela conduit à des erreurs futures. Par conséquent, les programmeurs sont tenus d'effectuer des tests approfondis des applications avant leur utilisation.
Apprentissage automatique et intelligence artificielle
Python peut être utilisé pour presque tous les systèmes d'exploitation en raison de sa polyvalence, qui lui permet de fonctionner avec d'autres langages de programmation.
Python est incapable d'utiliser efficacement les données et la catégorisation, ce que permet son programme orienté objet (POO). Ceci est essentiel pour tout processus d'apprentissage automatique.
Python a permis aux développeurs de s'engager facilement dans des discussions sur des projets, d'échanger des idées et d'améliorer leur code.
L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont essentiels pour l'automatisation des tâches, qui sont en demande dans le monde intelligent actuel. Le langage de programmation Python apporte la simplicité nécessaire à l'accomplissement de ces tâches qui sont indispensables en déplacement.
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