Przetwarzanie obrazów bez serwera z AWS Lambda i OpenCV

Przetwarzanie obrazów i wdrażanie modeli wizyjnych może być zasobochłonne i kosztowne w utrzymaniu na tradycyjnych serwerach.Połączenie możliwości OpenCV z AWS Lambda pozwala budować wysoce skalowalne potoki przetwarzania obrazów z płatnością zgodnie z rzeczywistym użyciem bez zarządzania infrastrukturą. W tym kursie tekstowym przejdziesz od pisania lokalnych skryptów Python do wdrażania w pełni funkcjonalnych, bezserwerowych przepływów pracy wizji komputerowej w chmurze.Dowiesz się, jak uporządkować kod dla środowisk chmurowych, zoptymalizować OpenCV do lekkiego wdrożenia i obsługiwać wyzwalacze manipulacji obrazem w czasie rzeczywistym. Co nauczysz się: Zrozumienie podstawowych koncepcji chmury, architektury bezserwerowej i podstaw manipulacji obrazem OpenCV; Skonfiguruj funkcje AWS Lambda, aby wyzwalały się automatycznie, gdy nowe obrazy są przesyłane do pamięci masowej w chmurze; Opakuj OpenCV z warstwami AWS Używaj nowoczesnego kodu Pythona z podpowiedziami typów do zmiany rozmiaru obrazu, filtrowania i podstawowego wykrywania obiektów; Monitoruj i debuguj bezserwerowe potoki wizyjne za pomocą narzędzi do obserwacji w chmurze. Kurs zaczyna się od podstawowych definicji i lokalnej konfiguracji, a następnie krok po kroku prowadzi przez pisanie programów obsługi Lambda, pakowanie zależności i wdrażanie pierwszego zautomatyzowanego potoku przetwarzania obrazu. Zaprojektowany dla programistów, entuzjastów danych i początkujących w chmurze, którzy chcą nauczyć się wizji komputerowej bez serwera, wcześniejsza znajomość podstawowego Pythona jest pomocna, ale nie jest wymagane doświadczenie w chmurze.