Documentation officielle de ImageAI en Fran?ais !¶
ImageAI est une biblioth?que python d?velopp?e pour permettre aux d?veloppeurs, chercheurs, ?tudiants de construire des applications et des syst?mes qui int?grent l?apprentissage profond et la vision assist?e par ordinateur en utilisant simplement quelques lignes de code. Cette documentation est fournie pour donner assez de d?tails sur toutes classes et fonctions disponibles dans ImageAI, couples a un certain nombre d?exemples de code.
ImageAI est un projet d?velopp? par Moses Olafenwa et John Olafenwa, the AI Commons team.
Le dossier official GitHub de ImageAI est https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI
Installation de ImageAI¶
ImageAI n?cessite que vous ayez Python 3.5.1 ou sup?rieur installe ainsi que d?autres librairies et biblioth?ques python. Avant de proc?der a l?installation de ImageAI vous devez installer les ?l?ments suivants?:
Python 3.5.1 or superieur, telecharger Python
pip3 , ` telecharger PyPi <https://pypi.python.org/pypi/pip/>`_
Tensorflow 1.4.0 or superieur
pip3 install --upgrade tensorflow
Numpy 1.13.1 or superieur
pip3 install numpy
SciPy .19.1 or superieur
pip3 install scipy
OpenCV
pip3 install opencv-python
Pillow
pip3 install pillow
Matplotlib
pip3 install matplotlib
h5py
pip3 install h5py
Keras
pip3 install keras
Une fois que vous avez install? tous ces packages sur votre ordinateur, vous pouvez installer ImageAI en utilisant la commande pip ci-dessous. Installation de ImageAI
pip3 install https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI/releases/download/2.0.2/imageai-2.0.2-py3-none-any.whl
Une fois que ImageAI est install?, vous pouvez en quelques lignes de code accomplir les t?ches de vision assist?e par ordinateur les plus puissantes comme vous pouvez le voir ci-dessous. Reconnaissance d?Image
Retrouver tous les codes et la documentation via les liens dans la section en bas de page.
- convertible : 52.459555864334106
- sports_car : 37.61284649372101
- pickup : 3.1751200556755066
- car_wheel : 1.817505806684494
- minivan : 1.7487050965428352
D?tection d?objets sur Image
Retrouver tous les codes et la documentation via les liens dans la section en bas de page.
D?tection d?objets sur Vid?o
Retrouver tous les codes et la documentation via les liens dans la section en bas de page.
Analyse de d?tection Vid?o
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Inf?rence et entrainement personnalise pour reconnaissance d?images
Retrouver tous les codes et la documentation via les liens dans la section en bas de page.
Suivez les liens dans la section contenu ci-dessous pour retrouver tous les exemples et la documentation compl?te des classes et fonctions disponibles.