Применение машинного обучения в задачах компьютерного зрения с помощью OpenCV включает несколько этапов: 5

1. Настройка среды. 5 Необходимо установить Python и необходимые пакеты, а также настроить OpenCV. 5
2. Загрузка и отображение изображений. 5 OpenCV предоставляет функцию cv2.imread(), которая позволяет считывать изображение из файла и сохранять его в виде массива NumPy. 5
3. Предварительная обработка изображения. 5 Например, преобразование в оттенки серого, изменение размера изображений, применение фильтров и обнаружение границ. 5
4. Извлечение признаков. 5 С помощью OpenCV можно реализовать извлечение функций SIFT, SURF и ORB. 5
5. Обучение классификатора. 5 Набор данных разделяют на наборы для обучения и тестирования, выбирают классификатор (например, SVM, KNN) и обучают его с использованием извлечённых признаков. 5
6. Тестирование и оценка классификатора. 5

OpenCV позволяет применять методы машинного обучения к изображениям, но часто требуется предварительная обработка и подготовка необработанных изображений для их преобразования в объекты, которые могут использоваться алгоритмами машинного обучения. 3