先ほど画像処理について学びましたが､ 画像処理は映像処理と似ていますね｡
どちらも､ 画像の1フレームを解析して､ そのデータを使って何かをするというのが基本です｡
では､ これからどうするのか？
まあ､ Pillowのような､ 単純な画像には本当に素晴らしいライブラリを使うこともできますし､ open CVのようなものを使うこともできますね｡
そして､ OpenCVは非常に強力なライブラリです｡
実は､ OpenCVは自動運転車などの機械学習にも使われているんですよ｡
ここに､ オープンCVのPythonニューラルネットワークを使った自律走行ラジコンカーを作った人がいますね｡
はい｡
私たちが学んだことは､ 表面を削ったに過ぎませんが､ 自律走行や機械学習について学ぶことにつながっています｡
さて､ この講座には機械学習の項目がありますので､ そのあたりを深掘りしていきます｡
しかし､ この新しい知識があれば､ OpenCVのようなライブラリの探索も可能です｡
もしあなたがこのトピックに興味があるなら､ 画像を分析する方法と､ もしかしたらAの分野でエキサイティングなことをするために機械学習を使う方法を学ぶことができます｡
I. このあたりは､ 皆さんのご判断にお任せします｡
繰り返しになりますが､ Pythonの良さは､ キャリアを通じてさまざまな方向に進むことができることです｡
しかし､ 今はまだ､ 学ぶべきことがたくさんあります｡
では､ 次回作でお会いしましょう｡
バイバイ｡