※ 引述《rumasd (tt12345678956tw)》之铭言： : 各位大大好 : 小妹的朋友研究所研究遇到瓶颈 : 硕一一年来已经写好程式介面以及讯号导入的部分 : 目前遇到的问题是 : 网路上对於做影像辨识的介绍有限 : 不知道该以哪个方向去写会比较恰当 : 现在进度是： : 主体是用C++搭配opencv做影像上处理 : 目前要做影像血管辨识的部分 : 配合查到的资料有这几种方式去写 : 1.使用c++搭配opencv : 2.使用Python与Tensor Flow : 3.使用C++搭配dlib : 不知道大家觉得使用哪一种方式比较恰当？ : 备注：他的程式功力也是这一年来自学的，希望可以找到难度比较低，同时有比较多资料参考的为主 : 谢谢大家的回覆 : ----- : Sent from JPTT on my iPhone 这几种组合，其实这种列举法是有点奇怪，因为在很多实例上来说，opencv tensorflow 或是dlib 都是可以混再一起使用的。 我就真的跑过一个案子，这个案子就是我就是先用c++写个opencv做简单的影像处理，然後 再把处理好的东西用tensorflow去跑影像辨识。 OpenCV内部也有一些ML的函数可以用没错，不过若是要跑最近很夯的DL的话， 用Tensorflow或是前面已经有网友讲过的Keras会比较推荐。 Pytorch也行啦，虽然我没用过。 不过讲回重点: 阿你朋友的演算法到底是要做甚麽? 影像辨识没有一定要用DL的啦，虽然说DL是真的很红，不过在业界来说的话，要是可以用 SVM就可以有颇高准确率的话(97~98%以上)的话，为何一定要用DL呢? --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 114.35.11.209 (台湾) ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/C_and_CPP/M.1560634758.A.3CD.html