আধুনিক কম্পিউটার ভিশন। কার্য এবং কম্পিউটার ভিশন প্রযুক্তি। পাইথন প্রোগ্রামিং কম্পিউটার ভিশন

কিভাবে একটি কম্পিউটার শেখান বুঝতে কি ছবি বা ছবি ফোটানো হয়? এই সহজ বলে মনে হয়, কিন্তু একটি কম্পিউটারের জন্য শুধু এই একটি zeros এবং বেশী যেখান থেকে আপনি গুরুত্বপূর্ণ তথ্য বের করে আনতে চান গঠিত ম্যাট্রিক্স হয়।

কম্পিউটার ভিশন কি? এতে আপনার কম্পিউটার "দেখুন" দক্ষতা

ভিশন - এটি ব্যবহার ব্যক্তির জন্য তথ্য একটি গুরুত্বপূর্ণ উৎস, আমরা প্রাপ্ত, বিভিন্ন অনুমান অনুযায়ী, 70 থেকে সব তথ্য 90% করা হয়। এবং, অবশ্যই, আমরা একটি স্মার্ট গাড়ী তৈরি করতে চান, তাহলে আমরা একই দক্ষতা এবং কম্পিউটার বাস্তবায়ন করা প্রয়োজন।

কম্পিউটার ভিশন সমস্যা বেশ পরিষ্কারভাবে বিবৃত করা যেতে পারে। "দেখুন" কি? এটা বোঝা যায় যে যেখানে তাকালে শুধু হয়। যে কম্পিউটার ভিশন ও মানব দৃষ্টি পার্থক্য পর্যবসিত। আমাদের জন্য ভিশন - এটা বিশ্ব সম্পর্কে জ্ঞান একটি উৎস, সেইসাথে মেট্রিক তথ্য একটি উৎস - যে, ক্ষমতা দূরত্ব এবং মাপ বোঝার।

শব্দার্থিক কার্নেল ইমেজ

ছবি এ খুঁজছি, আমরা এটা গুণাবলী একটি সংখ্যা দ্বারা বর্ণনা করতে পারেন, তাই কথা বলতে, শব্দার্থিক তথ্য নিষ্কাশন।

উদাহরণস্বরূপ, এটি ছবির দিকে খুঁজছেন, আমরা বলতে পারি যে এটা বিদেশে হয়। শহর ট্রাফিক কি। যে সেখানে গাড়ি আছে। আমরা অনুমান করতে পারেন যে, এই ভবন এবং চিত্রলিপিতে এর কনফিগারেশনের উপর দক্ষিন-পূর্ব এশিয়া হয়। মাও জেদং প্রতিকৃতিতে বোঝেন যে এই বেইজিং, এবং কেউ যদি লাইভ ভিডিও দেখে বা নিজে হয়েছে সেখানে, অনুমান যে এই বিখ্যাত তিয়েনআনমেন স্কোয়ারে হয়।

আমরা কি ছবি সম্পর্কে আরো বলতে পারেন, এটা এইজন্য? আমরা ছবিতে বস্তু শনাক্ত করতে পারে, বলে, সেখানে মানুষ এখানে আছেন যে কাছাকাছি - বেড়া। এখানে ছাতার, যে বিল্ডিং এর পোস্টার। এগুলি হল ক্লাস উদাহরণ খুবই গুরুত্বপূর্ণ বস্তু, যা মুহূর্ত জন্য অনুসন্ধান নিযুক্ত করা হয়।

এখনও আমরা বৈশিষ্ট্য বা বস্তুর বৈশিষ্ট্যাবলী কিছু শিখতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, এখানে আমরা নির্ধারণ করতে পারেন এই একটি সাধারণ চাইনিজ, যথা, মাও জেদং একটি প্রতিকৃতি নয়।

গাড়ির মতে নির্ধারিত করা যেতে পারে যে এটি একটি চলন্ত বস্তুর, এবং এটা যে আন্দোলনের সময় বিকৃত করা হয় না কঠিন। আমাদের সম্পর্কে পতাকা বলা যেতে পারে যে এটা বস্তু, তারাও চলন্ত, কিন্তু তারা কঠিন ক্রমাগত বিকৃত নয়। আর দৃশ্যে সেখানে বায়ু, যা পতাকার উন্নয়নশীল দ্বারা নির্ধারিত করা যেতে পারে, এবং এমনকি বাতাসের দিক, উদাহরণস্বরূপ, এটি বাঁ দিক থেকে ডানদিকে ফুঁ তা নির্ধারণ করতে পারেন।

দূরত্ব এবং কম্পিউটার ভিশন মধ্যে লেন্থ

খুব গুরুত্বপূর্ণ কম্পিউটার ভিশন বিজ্ঞান সম্পর্কে মেট্রিক তথ্য। এই দূরত্বের সব ধরণের হয়। উদাহরণস্বরূপ, রোভার জন্য বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ কারণ দল পৃথিবী থেকে প্রায় 20 মিনিট এবং যতটা উত্তর। সেই অনুযায়ী, আছে এবং ফিরে লিঙ্ক - 40 মিনিট। এবং যদি আমরা পৃথিবীর আন্দোলন কমান্ড জন্য একটি পরিকল্পনা করা, আপনি একাউন্টে এই নেওয়া দরকার।

সফলভাবে ভিডিও গেম মধ্যে কম্পিউটার ভিশন প্রযুক্তি ইন্টিগ্রেটেড। ভিডিও অনুযায়ী, আপনি বস্তু, মানুষ ত্রিমাত্রিক মডেল নির্মাণ করতে পারেন, এবং ব্যবহারকারী ফটো শহরগুলোর ত্রিমাত্রিক মডেল পুনরুদ্ধার করতে পারেন। এবং তারপর তাদের উপর পায়চারি করা।

কম্পিউটার ভিশন - একটি বরং বিস্তৃত। এটা তোলে ঘনিষ্ঠভাবে বিভিন্ন অন্যান্য বিজ্ঞান সঙ্গে বিজড়িত করা হয়। কম্পিউটার ভিশন পার্ট এটা তোলে চিত্র প্রক্রিয়াকরণ এলাকা ধারন করে এবং কখনও কখনও কম্পিউটার ভিশন বরাদ্দ ঐতিহাসিকভাবে।

বিশ্লেষণ, প্যাটার্ন স্বীকৃতি - উচ্চতর বুদ্ধিমত্তা সৃষ্টি পাথ

আমাদের আলাদাভাবে এই ধারণার পরীক্ষা করে দেখি।

ইমেজ প্রসেসিং - ইমেজ, এবং আমরা তাকে কিছু করতে আছে - এই আলগোরিদিম একটি এলাকা, যা ইনপুট এবং আউটপুট হয়।

ইমেজ বিশ্লেষণ - কম্পিউটার ভিশন, যা দ্বি-মাত্রিক ইমেজ সঙ্গে কাজ এবং এই থেকে সিদ্ধান্তে করতে উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে এর এলাকা।

প্যাটার্ন স্বীকৃতি - একটি বিমূর্ত গাণিতিক শৃঙ্খলা যে ভেক্টর আকারে তথ্য স্বীকার করে। যে প্রবেশদ্বার, হয় - ভেক্টর এবং আমরা এটা দিয়ে কি কিছু আছে। কোথায় ভেক্টর হয়, আমরা জানি তাই গুরুত্বপূর্ণ নয়।

কম্পিউটার ভিশন - এটা মূলত দ্বি-মাত্রিক ইমেজ গঠন পুনঃস্থাপন ছিল। আজ এই এলাকা বৃহত্তর পরিণত হয়েছে এবং এটি ইমেজ উপর ভিত্তি করে, শারীরিক উপার্জন বস্তুর সব স্বীকার হিসাবে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে। অর্থাৎ এটা কাজ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার।

একটি সম্পূর্ণ ভিন্ন ক্ষেত্রে কম্পিউটার ভিশন পাশাপাশি, জিওডেসি এ, photogrammetry বিকশিত করেনি - দ্বি-মাত্রিক ইমেজ বস্তুর মধ্যে দূরত্ব একটি পরিমাপ।

রোবট "দেখুন" করতে পারেন

এবং পরিশেষে - এই মেশিন দৃষ্টি নেই। মেশিন দৃষ্টি অধীনে রোবট একটি ভিশন মানে। যে কিছু প্রকাশনা সমস্যার সিদ্ধান্ত। আমরা বলতে পারি কম্পিউটার ভিশন - একটি বড় বিজ্ঞান। এটি অন্যান্য বিজ্ঞান অংশ কিছু সম্মিলন। আর যখন কম্পিউটার ভিশন কোন বিশেষ আবেদন পায়, এটি একটি মেশিন দৃষ্টি মধ্যে সক্রিয়।

কম্পিউটার ভিশন অঞ্চল ব্যবহারিক অ্যাপ্লিকেশন ভর হয়েছে। এটি উৎপাদনের অটোমেশন সঙ্গে সংশ্লিষ্ট। উদ্যোগ এ আরও মেশিন দ্বারা কায়িক শ্রম প্রতিস্থাপন দক্ষ হয়ে ওঠে। মেশিন ক্লান্ত নয়, ঘুমাচ্ছ না, সে অনিয়মিত কাজ সময়সূচী ছিল, সে এক বছরের 365 দিন কাজ করতে ইচ্ছুক। সুতরাং, মেশিন কাজ ব্যবহার করে, আমরা একটি নিশ্চিত এর ফলে নির্দিষ্ট সময় এ পেতে পারেন, এবং এটি বেশ আকর্ষণীয়। সমস্ত কার্য কম্পিউটার ভিশন সিস্টেমের জন্য একটি পরিষ্কার ব্যবহার আছে। আর ভাল শুধুমাত্র হিসাব পর্যায়ে ছবি উপর অবিলম্বে ফলাফল দেখতে চেয়ে কিছুই না।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জগতের একেবারে দোরগোড়ায়

প্লাস এলাকা - এটা কঠিন! মস্তিষ্ক দৃষ্টি জন্য দায়ী একটি উল্লেখযোগ্য অংশ, এবং এটি বিশ্বাস করা হয় যে আপনি যদি শেখান "দেখুন" আপনার কম্পিউটারের অর্থাৎ পূর্ণ ব্যবহার কম্পিউটার ভিশন, এটা সম্পূর্ণ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উদ্দেশ্য এক। আমরা কি মানুষ স্তরের উপর সমস্যা সমাধানের করতে পারেন, একই সময়ে সম্ভবত, আমরা এআই এর সমস্যার সমাধান হবে। এটা খুব ভাল! বা খুব ভালো নয়, যদি আপনি তাকান, "টার্মিনেটর 2"।

কেন দৃষ্টি - এটা কঠিন? কারণ একই বস্তুর ইমেজ পরিবর্তিত হতে পারে ব্যাপকভাবে বাইরের উপর নির্ভর করে। পর্যবেক্ষণ পয়েন্ট বস্তুর উপর নির্ভর করে বিভিন্ন দেখুন।

উদাহরণস্বরূপ, এক এবং একই চিত্র জন্য বিভিন্ন কোণ থেকে নেওয়া। এবং কি এক চোখ, দুটি চোখ এবং একটি অর্ধ হতে পারে চিত্র সবচেয়ে আকর্ষণীয়। আর প্রসঙ্গ উপর নির্ভর করে (যদি আঁকা চোখ দিয়ে একটি শার্ট মানুষ এই ছবিটি), চোখের আরো দুই হতে পারে।

কম্পিউটার এখনও বোঝে না, কিন্তু এটা "সূচিত"

আরেকটি কারণ এটি কঠিন করে তোলে - এটা আলো আছে। বিভিন্ন আলো সঙ্গে একই দৃশ্য বিভিন্ন দেখব। বস্তুর আকার পরিবর্তিত হতে পারে। অধিকন্তু, কোন শ্রেণীর বস্তু। কিভাবে করতে পারেন 2 মিটার যে, তার উচ্চতা একজন মানুষ সম্পর্কে বলার? কিছুই নেই। মানব বৃদ্ধি এবং 2.3 মি, এবং 80 সেমি হতে পারে। বস্তু অন্যান্য ধরনের সঙ্গে, কিন্তু, একই ক্লাসের বস্তু।

বিশেষ করে বাস বস্তু প্রজাতির বিভিন্ন ভোগা। চুলের মানুষ, ক্রীড়াবিদ, প্রাণী। চলমান ঘোড়া ছবিটির দিকে তাকাও নির্ধারণ তাদের কেশর সঙ্গে ঘটছে এবং লেজ কেবল অসম্ভব। একটি চিত্র একটি ওভারল্যাপিং বস্তু? আপনি একটি কম্পিউটার ইমেজ, এমনকি সবচেয়ে শক্তিশালী মেশিন ঠেলা যদি সঠিক সিদ্ধান্ত দিতে অসুবিধা পাবেন।

পরবর্তী দৃশ্য - এটি একটি ছদ্মবেশে আছে। কিছু বস্তু, প্রাণী পরিবেশ যেমন ছদ্মবেশে, এবং বেশ দক্ষতার সঙ্গে। একই স্পট এবং রং। তা সত্ত্বেও, আমরা তাদের যদিও সব সময় নয় বহুদূর থেকে দেখতে।

আরেকটি সমস্যা - আন্দোলন। গতি অকল্পনীয় মধ্যে অবজেক্টস অঙ্গবিকৃতি ভোগা।

বস্তু অধিকাংশই খুবই পরিবর্তনশীল হয়। এখানে, উদাহরণস্বরূপ, "চেয়ার" অবজেক্ট নিচের দুটি ফটোতে।

আর এই বিষয়ে আপনাকে বসতে পারেন। কিন্তু একটি মেশিন, যেমন যে আকার, রঙ, উপাদান বিভিন্ন জিনিস, সবকিছু একটি বস্তু "চেয়ার" হয় শেখান - খুব কঠিন। এই চ্যালেঞ্জ। একীভূত করার জন্য কম্পিউটার ভিশন পদ্ধতি - একটি মেশিন শেখান বুঝতে বিশ্লেষণ, ফটকা হয়।

বিভিন্ন প্ল্যাটফর্মের কম্পিউটার দৃষ্টি ইন্টিগ্রেশন

কম্পিউটার ভিশন ভর 2001 আরও পশা, যখন তিনি প্রথম মুখ আবিষ্কারক নির্মিত শুরু করেন। ভায়োলা জোনস: আমরা এটা দুই লেখকের প্রণীত। এটা প্রথম দ্রুত এবং নির্ভরযোগ্য যথেষ্ট অ্যালগরিদম, যা মেশিন লার্নিং পদ্ধতির ক্ষমতা প্রদর্শিত ছিল।

মানুষের মুখ স্বীকৃতি - এখন কম্পিউটার ভিশন যথেষ্ট নতুন প্রয়োগ পদ্ধতি আছে।

কিন্তু চলচ্চিত্র হিসেবে মানুষ চিনতে করুন - র্যান্ডম কোণ, বিভিন্ন আলো অবস্থা - এটা অসম্ভব। কিন্তু সমস্যা, বা এক যে বিভিন্ন আলো অথবা একটি ভিন্ন জাহির, পাসপোর্টে আলোকচিত্র হিসেবে অনুরূপ বিভিন্ন জনগণ সমাধানের জন্য, এটি আস্থা একটি উচ্চ ডিগ্রী অর্জন সম্ভব।

মূলত মুখ স্বীকৃতি আলগোরিদিম বৈশিষ্ট্য কারণে পাসপোর্ট ছবির প্রয়োজনীয়তা।

উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনি একটি বায়োমেট্রিক পাসপোর্ট আছে, কিছু আধুনিক বিমানবন্দর, আপনি স্বয়ংক্রিয় পাসপোর্ট নিয়ন্ত্রণ সিস্টেম ব্যবহার করতে পারেন।

কম্পিউটার ভিশন এর অসমাধিত সমস্যা - কোনো পাঠ্য সনাক্ত করার ক্ষমতা

হয়তো কেউ OCR করুন সিস্টেম ব্যবহার করা হয়েছে। এই এক - একটি ফাইন রিডার, রুনেট সিস্টেমের মধ্যে খুব জনপ্রিয়। অনেক ফর্ম যেখানে আপনি ডাটা পূরণ করুন, তারা পুরোপুরি, স্ক্যান করা হয় তথ্য সিস্টেম দ্বারা স্বীকৃত খুব ভাল আছেন। কিন্তু ছবিতে কোন পাঠ্য সহ অবস্থা অনেক খারাপ। এই সমস্যা এখনো রহস্যই থেকে গেছে।

কম্পিউটার ভিশন জড়িত গেম, মোশন ক্যাপচার

আলাদা করুন বৃহৎ এলাকা - ত্রিমাত্রিক মডেল এবং মোশন ক্যাপচার (যা বেশ সফলভাবে কম্পিউটার গেম বাস্তবায়িত হয়) এর সৃষ্টি। প্রথম প্রোগ্রাম, যা কম্পিউটার ভিশন ব্যবহার করে - কম্পিউটার ইঙ্গিতগুলি ব্যবহার করে সাথে পারস্পরিক একটি সিস্টেম। যখন এটি তৈরি করা হয়েছে এটা কিছু খোলা অনেকটা ছিল।

অ্যালগরিদম বেশ সহজভাবে ডিজাইন করা হয়েছে, কিন্তু কনফিগার করতে এটি একটি মিলিয়ন ছবি পেতে মানুষের কৃত্রিম ছবি একটি জেনারেটর তৈরি করতে গ্রহণ করেন। তাদের সাথে সুপারকম্প্যুটার অ্যালগরিদম, যার জন্য তিনি এখন ভাল কাজ করে পরামিতি পছন্দ করে নিন।

এটা একটা মিলিয়ন ইমেজ এবং সপ্তাহে ধর্তব্য সুপারকম্পিউটার সময় সম্ভব একটি আলগোরিদিম যে এক প্রসেসর ক্ষমতার 12% হ্রাস এবং একজন ব্যক্তির রিয়েল টাইমে অবস্থান বোঝা করতে পারবেন তৈরি করতে হবে। এই Microsoft Kinect থেকে সিস্টেম (2010)।

বিষয়বস্তু দ্বারা ইমেজ জন্য অনুসন্ধান আপনাকে সিস্টেমে ফটো আপলোড করার অনুমতি দেয়, কারণ ও ফলাফলটা একই বিষয়বস্তু সঙ্গে সব ছবি দিতে এবং একই কোণ থেকে তৈরি হবে।

কম্পিউটার ভিশন উদাহরণ: ত্রিমাত্রিক এবং দ্বি-মাত্রিক মানচিত্রগুলি এখন এটি দিয়ে তৈরি করা হচ্ছে। ন্যাভিগেশন গাড়ির জন্য মানচিত্র নিয়মিতভাবে DVR এ অনুযায়ী আপডেট করা হয়।

সেখানে জিওট্যাগ ছবি বিলিয়ান সঙ্গে একটি ডাটাবেস। ডাটাবেসের মধ্যে ছবি ডাউনলোড করে, আপনি নির্ধারণ করতে পারেন যেখানে এটি তৈরি করা হয়েছিল, এবং এমনকি কয়েকটি আঙ্গিক সঙ্গে। অবশ্যই, তবে শর্ত থাকে যে জায়গা যথেষ্ট জনপ্রিয় এক সময়ে পর্যটকদের এবং প্রণীত এলাকার ফটো একটি নম্বর আছে হয়েছে।

রোবট সর্বত্র

কোন ভাবেই বর্তমান সময়, সর্বত্র এ রোবোটিক্স, এটা ছাড়া। এখন সেখানে যানবাহন আছে বিশেষ ক্যামেরা পথচারীরা এবং রাস্তা লক্ষণগুলো শনাক্ত চালক (এই একটি উপায় দেখতে একটি কম্পিউটার প্রোগ্রাম এ, মোটরযাত্রী সাহায্য করে) তে আদেশগুলি প্রেরণ করতে হয়। এবং সেখানে একটি সম্পূর্ণরূপে স্বয়ংক্রিয় রোবোটিক যানবাহন, কিন্তু তারা অতিরিক্ত তথ্য একটি বৃহৎ পরিমাণ ব্যবহার না করে ভিডিও ক্যামেরা সিস্টেম উপর ভরসা না পারবেন না।

আধুনিক ক্যামেরা - এই একটি অ্যানালগ ক্যামেরা অবস্কিউরা হল

ডিজিটাল ছবিটি সম্পর্কে কথা বলা যাক। আধুনিক ডিজিটাল ক্যামেরা ক্যামেরা অবস্কিউরা নীতির উপর সাজানো থাকে। গর্ত, যার মাধ্যমে হালকা মরীচি প্রবেশ এবং বিষয় বর্তনী চেম্বার ফিরে প্রাচীর সম্মুখের অভিক্ষিপ্ত মাত্র পরিবর্তে, আমরা একটি বিশেষ অপটিক্যাল সিস্টেম লেন্স বলা আছে। তার বস্তুর বৃহৎ হালকা মরীচি সংগ্রহ ও বলা যায় এর রূপান্তরের যাতে সব রে অর্ডার অভিক্ষেপ প্রাপ্ত এবং ফিল্ম বা ম্যাট্রিক্স উপর একটি চিত্র গঠনের মধ্যে একটি ভার্চুয়াল বিন্দু মাধ্যমে গৃহীত হয়।

আধুনিক ডিজিটাল ক্যামেরা (ম্যাট্রিক্স) পৃথক উপাদান গঠিত হয় - পিক্সেল। প্রতিটি পিক্সেল আলোর শক্তি পিক্সেল মোট উপর ঘটনা পরিমাপ এবং এক আউটপুট সংখ্যা ইস্যু করতে পারে। অতএব, একটি ডিজিটাল ক্যামেরা, আমরা ইমেজ উজ্জ্বলতা সেট আলো পরিমাপ, একটি একক পিক্সেল ধরা পরিবর্তে পেতে - কম্পিউটার প্রদর্শনের ক্ষেত্রটি। অতএব, যখন ইমেজ আমরা দেখতে লাইন এবং স্পষ্ট contours এবং, এবং বিভিন্ন রং এ রঙ্গিন স্কোয়ার একটি গ্রিড প্রবাহিত না - পিক্সেল।

আপনি নীচে বিশ্বের প্রথম ডিজিটাল ইমেজ দেখুন।

কিন্তু এই ছবিতে নয়? রঙ। রঙ কি?

রং এর মনস্তাত্ত্বিক উপলব্ধি

রঙ - এই কি আমরা দেখতে হয়। এক রঙ এবং মানুষ এবং বিড়ালের জন্য একই জিনিস ভিন্ন হবে। আমরা (মানুষ) ও পশু অপটিক্যাল সিস্টেম যেহেতু - দৃষ্টি ভিন্ন। অতএব, রঙ - এটা যখন বস্তু এবং হালকা দেখে যেটা আমাদের দৃষ্টি মানসিক মানের নয়। আর বস্তু এবং আলোর একটি প্রকৃত সম্পত্তি। রঙ - হালকা উপাদান মিথষ্ক্রিয়া, এবং আমাদের চাক্ষুষ সিস্টেম দৃশ্য ফলাফল।

লাইব্রেরি ব্যবহার পাইথন প্রোগ্রামিং কম্পিউটার ভিশন

আপনি কম্পিউটার ভিশন গবেষণা গম্ভীরভাবে নিয়োজিত করার সিদ্ধান্ত নিয়েছি, তাহলে অবিলম্বে অসুবিধা একটি সংখ্যা জন্য প্রস্তুত করা উচিত, এই বিজ্ঞানের সবচেয়ে সহজ পদ্ধিতি হল নয় এবং ফাঁদ একটি নম্বর লুকিয়ে রাখে। কিন্তু জানুয়ারী এরিক Solema কৃতি "পাইথন উপর প্রোগ্রামিং কম্পিউটার ভিশন" - একটি বই সব সবচেয়ে সহজ ভাষায় রূপরেখা। এখানে আপনি 3D মধ্যে বিভিন্ন বস্তু স্বীকৃতি পদ্ধতি সঙ্গে পরিচিত পেতে হবে, স্টেরিও ইমেজ, ভার্চুয়াল বাস্তবতা এবং কম্পিউটার ভিশন অনেক অন্যান্য অ্যাপ্লিকেশন সঙ্গে কাজ করতে শিখতে। বইয়ে পাইথন যথেষ্ট উদাহরণ। কিন্তু ব্যাখ্যা উপস্থাপন করা হয়, তাই কথা বলতে সাধারণ যাতে অত্যধিক গবেষণা ও কঠোর ডেটা জমিদার না। ছাত্র, অপেশাদার, এবং উত্সাহীদের জন্য উপযুক্ত কাজ করুন। এই বইয়ের এবং অন্যদের কম্পিউটার ভিশন (PDF আকারে) সম্পর্কে ডাউনলোড নেটওয়ার্কের মধ্যে হতে পারে।

মুহুর্তে তারা কম্পিউটার ভিশন আলগোরিদিম এবং ইমেজ প্রসেসিং এবং সংখ্যাসূচক আলগোরিদিম OpenCV এর ওপেন সোর্স লাইব্রেরি আছে। এটা তোলে অধিকাংশ আধুনিক প্রোগ্রামিং ভাষার উপর বাস্তবায়িত হয়, ওপেন সোর্স। আমরা যদি কম্পিউটার ভিশন সম্পর্কে কথা বলতে, পাইথন একটি প্রোগ্রামিং ভাষা হিসেবে ব্যবহার করে, এটি লাইব্রেরির সমর্থন আছে, উপরন্তু, এটা ক্রমাগত পরিবর্তিত হয়ে চলেছে এবং একটি মহান সম্প্রদায়ও রয়েছে।

কোম্পানী "মাইক্রোসফট" তার পরিষেবাগুলি Api,-সক্ষম স্নায়ুর নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণের মানুষের ইমেজ সঙ্গে এটি কাজ প্রদান করে। এছাড়া কম্পিউটার ভিশন আবেদন করতে সুযোগ, পাইথন একটি প্রোগ্রামিং ভাষা হিসেবে ব্যবহার করে।