计算机视觉基于什么平台

计算机视觉可以基于各种平台进行开发和应用，包括但不限于以下几种：

1. PC和服务器：计算机视觉领域的算法和模型可以在PC和服务器上进行训练和推理，例如使用Python编程语言和深度学习框架TensorFlow、PyTorch等。

2. 移动设备：计算机视觉应用可以在移动设备上进行部署，例如在iOS和Android平台上使用Core ML和TensorFlow Lite等框架。

3. 嵌入式设备：计算机视觉也可以在嵌入式设备上进行应用，例如使用树莓派等单板计算机，或者嵌入式AI芯片，如英伟达的Jetson系列等。

4. 云服务：计算机视觉也可以通过云服务进行开发和应用，例如使用Amazon Web Services（AWS）的Rekognition，或者Microsoft Azure的计算机视觉服务等。

相关问题

基于计算机视觉的毕业设计

引用中提到的《基于计算机视觉和深度学习的垃圾分类系统设计与实现》是一篇关于垃圾分类领域的计算机毕业设计论文。基于计算机视觉的毕业设计可以是利用计算机视觉技术解决某个实际问题的设计，例如垃圾分类系统、人脸识别系统等等。计算机视觉技术是指通过计算机对图像或视频进行处理和分析，从而实现对图像或视频的理解和识别。在毕业设计中，可以利用计算机视觉技术对图像或视频进行处理和分析，从而实现某个实际问题的解决。

基于flask+vue计算机视觉

基于Flask和Vue的计算机视觉系统可以实现许多不同的用途，包括图像识别、人脸识别、视频处理和自动驾驶等领域。Flask可以作为后端框架，在服务器端处理一些复杂的计算，如机器学习或深度学习等，并且向Vue提供API以便更好地交互。而Vue作为前端框架可以处理用户界面和用户交互。整个系统的流程通常是将图像或视频等输入发送到Flask服务器进行处理和分析，然后将结果显示到Vue应用程序中进行进一步的显示和交互。 在计算机视觉领域中，深度学习和神经网络已成为重要的研究方向。通过在Flask和Vue上基于深度学习的视觉应用软件，我们可以识别对象、跟踪行人、提高图像质量等。通过使用Websocket，Flask可以与Vue进行实时通信，以便于将处理结果实时地展示在Vue的前端页面上。 基于Flask和Vue的计算机视觉系统不仅可以应用于个人项目和小型公司中，而且可以应用于大型企业和组织中。 总之，基于Flask和Vue的计算机视觉系统可以通过高效的结构和架构实现快速且高效的图像和视频识别和处理，对高速数据的处理也具有良好的支持能力，可满足大量的基础和复杂的数据处理需求，是这个时代的计算机视觉的有力支撑平台之一。