scikit-image

___ qstnhdr ___ Extrahieren von Attributen aus Bildern mit Scikit-Image ___ tag123machineelearning ___ Implementierungsfragen zu Algorithmen des maschinellen Lernens. Allgemeine Fragen zum maschinellen Lernen sollten in ihren jeweiligen Communities veröffentlicht werden. ___ tag123computervision ___ Computer Vision ermöglicht die Verarbeitung von Bildern oder Sequenzen von Bildern mit einem Computer unter Verwendung eines Algorithmus. Das Ziel des Algorithmus ist es, Informationen aus dem Bild zu extrahieren. Manchmal erzeugt diese Information ein aktualisiertes Bild oder manchmal andere Messungen. Ein Beispiel für ein aktualisiertes Bild besteht darin, die Kanten im Bild zu erhalten - Kantenerkennung genannt. ___ tag123scikitibage ___ scikit-image ist eine Python-Bildverarbeitungs-Toolbox für SciPy. ___ tag123scikitlearn ___ scikit-learn ist eine Machine-Learning-Bibliothek für Python, die einfache und effiziente Werkzeuge für die Datenanalyse und das Data Mining bietet, wobei der Schwerpunkt auf maschinellem Lernen liegt. Es ist für jeden zugänglich und in verschiedenen Kontexten wiederverwendbar. Es basiert auf NumPy und SciPy. Das Projekt ist Open Source und kommerziell nutzbar (BSD-Lizenz). ___ qstntxt ___ ___ answer36071982 ___ ___ tag123python ___ Python ist eine dynamische und stark typisierte Programmiersprache, die die Usability betont. Zwei ähnliche, aber größtenteils inkompatible Versionen von Python sind weit verbreitet (2 und 3). Wenn Sie eine versionsspezifische Python-Frage haben, sollten Sie die Tags [python-2.7] oder [python-3.x] zusätzlich zum Tag [python] verwenden. Wenn Sie eine Python-Variante wie jython, pypy, iron-python usw. verwenden, kennzeichnen Sie diese bitte entsprechend. ___