Re: [問題] C++中使用影像辨識的方法
※ 引述《rumasd (tt12345678956tw)》之銘言：
: 各位大大好
: 小妹的朋友研究所研究遇到瓶頸
: 碩一一年來已經寫好程式介面以及訊號導入的部分
: 目前遇到的問題是
: 網路上對於做影像辨識的介紹有限
: 不知道該以哪個方向去寫會比較恰當
: 現在進度是：
: 主體是用C++搭配opencv做影像上處理
: 目前要做影像血管辨識的部分
: 配合查到的資料有這幾種方式去寫
: 1.使用c++搭配opencv
: 2.使用Python與Tensor Flow
: 3.使用C++搭配dlib
: 不知道大家覺得使用哪一種方式比較恰當？
: 備註：他的程式功力也是這一年來自學的，希望可以找到難度比較低，同時有比較多資料參考的為主
: 謝謝大家的回覆
: -----
: Sent from JPTT on my iPhone
這幾種組合，其實這種列舉法是有點奇怪，因為在很多實例上來說，opencv tensorflow
或是dlib 都是可以混再一起使用的。
我就真的跑過一個案子，這個案子就是我就是先用c++寫個opencv做簡單的影像處理，然後
再把處理好的東西用tensorflow去跑影像辨識。
OpenCV內部也有一些ML的函數可以用沒錯，不過若是要跑最近很夯的DL的話，
用Tensorflow或是前面已經有網友講過的Keras會比較推薦。
Pytorch也行啦，雖然我沒用過。
不過講回重點: 阿你朋友的演算法到底是要做甚麼?
影像辨識沒有一定要用DL的啦，雖然說DL是真的很紅，不過在業界來說的話，要是可以用
SVM就可以有頗高準確率的話(97~98%以上)的話，為何一定要用DL呢?
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