Vision

histolab es una skill de Python para el preprocesamiento de imágenes de portaobjetos completos (WSI) en patología digital. Permite detección de tejido, extracción de tiles y normalización de tinción para láminas H&E, por lo que resulta útil para preparar datasets, hacer análisis rápidos basados en tiles y trabajar en flujos ligeros de análisis de datos. Instala y usa histolab con guía práctica sobre máscaras, tilers y gestión de slides.

huggingface-vision-trainer te ayuda a instalar y usar una skill de Hugging Face para trabajos de entrenamiento de visión: detección de objetos, clasificación de imágenes y segmentación con SAM/SAM2. Cubre preparación de datasets, configuración de GPU en la nube, evaluación, registro con Trackio y publicación de resultados en el Hub. Es ideal para automatización en backend y flujos de entrenamiento repetibles.

El skill azure-ai-vision-imageanalysis-py te ayuda a instalar y usar el SDK de Azure AI Vision Image Analysis para Python. Cubre captions, tags, objetos, OCR, detección de personas y recorte inteligente, con configuración orientada a backend, autenticación y guía de entorno para flujos de trabajo de comprensión de imágenes en Azure.

azure-ai-vision-imageanalysis-java te ayuda a crear aplicaciones Java de análisis de imágenes con Azure AI Vision. Úsalo para generar descripciones, hacer OCR, detectar objetos, etiquetar imágenes, detectar personas, recorte inteligente y desarrollo con API, con configuración del SDK, autenticación y ejemplos.

La skill de transformers te ayuda a usar Hugging Face Transformers para cargar modelos, hacer inferencia, tokenizar y realizar fine-tuning. Es una guía práctica de transformers para tareas de Machine Learning en texto, visión, audio y flujos multimodales, con rutas claras para crear baselines rápidas y entrenar modelos a medida.