Vision

histolab é uma skill em Python para pré-processamento de imagens de lâmina inteira (whole-slide image, WSI) em patologia digital. Ela oferece suporte a detecção de tecido, extração de tiles e normalização de coloração para lâminas H&E, sendo útil para preparação de datasets, análise rápida baseada em tiles e fluxos leves de análise de dados. Instale e use histolab com orientações práticas sobre máscaras, tilers e gerenciamento de lâminas.

A skill huggingface-vision-trainer ajuda você a instalar e usar uma skill do Hugging Face para jobs de treinamento em visão: detecção de objetos, classificação de imagens e segmentação com SAM/SAM2. Cobre preparação de datasets, configuração de GPU na nuvem, avaliação, logging com Trackio e envio dos resultados para o Hub. É ideal para automação de backend e fluxos de treinamento repetíveis.

O skill azure-ai-vision-imageanalysis-py ajuda você a instalar e usar o Azure AI Vision Image Analysis SDK para Python. Ele cobre captions, tags, objects, OCR, detection of people e smart cropping, com orientações de setup, autenticação e ambiente voltadas para backend em fluxos de entendimento de imagens com Azure.

azure-ai-vision-imageanalysis-java ajuda você a criar apps Java de análise de imagens com o Azure AI Vision. Use para gerar legendas, fazer OCR, detectar objetos, marcar imagens, detectar pessoas, fazer smart cropping e desenvolver APIs, com configuração do SDK, autenticação e exemplos.

A skill transformers ajuda você a usar o Hugging Face Transformers para carregamento de modelos, inferência, tokenização e fine-tuning. É um guia prático de transformers para tarefas de Machine Learning em fluxos de texto, visão, áudio e multimodais, com caminhos claros para partir de baselines rápidas ou treinamento personalizado.