第一章 图像处理基础1.1 PIL-Python图像库1.1.1 对图片进行格式转换1.1.2 创建缩略图1.1.3 拷贝并粘贴区域1.1.4 调整尺寸及旋转1.2 Matplotlib库1.2.1 画图、描点和线1.2.2 图像轮廓和直方图1.2.4 交互注释1.3 NumPy库1.3.1 图像数组表示1.3.2 灰度变换1.3-3 调整图像尺寸1.3.3 直方图均衡化1.3.4 图像平均1.
# 计算机视觉图像分类代码实现指南
## 介绍
计算机视觉是一个快速发展的领域，其中图像分类是其重要的一部分。本文将指导初学者如何实现一个简单的图像分类程序。我们将使用Python及其流行的深度学习库TensorFlow和Keras来构建一个基本的图像分类模型。
## 整体流程
在实现图像分类模型之前，我们需要了解整个过程的步骤。以下是实现图像分类的主要步骤：
| 步骤 |
目录图像分类1 定义2 常用数据集2.1 mnist数据集2.2 CIFAR-10和CIFAR-1002.3 ImageNet3 经典深度学习网络3.1 AlexNet3.2 VGG3.3 GoogLeNet3.4 ResNet4 图像增强方法4.1 tf.image进行图像增强4.2 使用ImageDataGenerator()进行图像增强5 模型微调5.1 微调5.2 热狗识别 图像分类1
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2024-04-11 12:47:15
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图像处理是计算机视觉的一个子集。计算机视觉系统利用图像处理算法对人体视觉进行仿真。例如，如果目标是增强图像以便以后使用，那么这可以称为图像处理。如果目标是识别物体、汽车自动驾驶，那么它可以被称为计算机视觉。ImageProcessing更多的是图形图像的一些处理，图像像素级别的一些处理，包括3D的处理，更多的会理解为是一个图像的处理；而机器视觉呢，更多的是它还结合到了硬件层面的处理，就是软硬件结合
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2024-01-20 22:22:52
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图像表示二进制图像，灰度图像，彩色图像 表示为向量:r,g,b拼起来分类器线性分类器(是神经网络(小范围)，支撑向量机(大范围)的基础，能组成强大的非线性模型)define: ![]]() 步骤图像→向量该图像在每个类别的分数 每个类别都有各自的系数和偏置。输入的图像经过线性变化得到对应每个类别的分数，最高的就判定属于那一类判定类别，贴标签几何理解: 分类就是寻找决策边界损失函数 举例: 大过一(
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2024-01-09 11:35:37
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什么叫计算机视觉？什么叫图像处理？二者的联系和区别是什么？计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，即用计算机来模拟人的视觉机理，用摄像头代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等，通过处理视觉信息获得更深层次的信息。例如，通过拍摄环绕建筑物一周的视频，利用三维重建技术重建建筑物三维模型；通过放置在车辆上方的摄像头拍摄前方场景，推断车辆能否顺利通过前方区域等决策信息。对于人类来说，通过视觉获取环境信息
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2023-11-30 19:51:18
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深度学习用于计算机视觉 文章目录深度学习用于计算机视觉1、卷积神经网络简介1.1、卷积运算1.1.1、理解边界效应与填充1.1.2、理解卷积步幅1.2、最大池化运算2、在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络2.1、深度学习与小数据问题的相关性2.2、下载数据2.3、构建网络2.4、数据预处理2.5、使用数据增强 卷积神经网络，也叫 convnet，它是计算机视觉应用几乎都在使用的一种深度学习模
计算机视觉三个层次计算机视觉三层次1. 图像分类概述1.1图像分类是指根据一定的分类规则将图像自动分到一组预定义类别中的过程。1.2图像分类方法的划分十分多样。根据图像语义内容的不同层次可以将图像分类划分为：(1)对象分类 object categorization(2)场景分类 scene classification(3)事件分类 event classification(4)情感分
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2024-01-31 04:23:14
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计算机视觉-----图像分类综述计算机视觉-----图像分类综述图像分类介绍应用场景传统图像分类算法深度学习算法1、CNN2、VGG3、GoogLeNet4、ResNet 计算机视觉-----图像分类综述图像分类介绍什么是图像分类，核心是从给定的分类集合中给图像分配一个标签的任务。实际上，这意味着我们的任务是分析一个输入图像并返回一个将图像分类的标签。标签来自预定义的可能类别集。示例：我们假定一
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2023-09-15 15:40:09
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计算机视觉实现图像分类的基本思路是将图像转化为计算机能够理解的数字信号，然后使用机器学习模型对这些数字信号进行分类。计算机视觉如何实现图像分类？具体实现步骤如下：数据预处理：将图像转化为数字矩阵，对像素进行归一化处理等。特征提取：使用特征提取算法对数字矩阵进行处理，以提取出更加具有代表性的特征。 常用的特征提取算法有SIFT、SURF、HOG等。数据划分：将数据集分为训练集和测试集，其中训练集用于
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2023-11-25 13:12:17
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初识计算机视觉和图像计算机视觉什么是计算机视觉定义太过复杂，简单而言，就是为了让计算机去认识世界，是人工智能的一个重要方向，需要图像处理，机器学习，三维理论等技术。计算机视觉的应用三维图像视觉图片识别分析人脸识别文字识别视频/监控分析图像及视频编辑工业视觉检测医疗影像检测驾驶辅助…有众多创业公司以计算机视觉方面的技术为核心进行融资。根据融资数据进行分析，可以挑选出总融资过亿元（人民币）的八家该领域
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2023-09-18 06:35:34
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基于近邻法的非参数分类器对一个类别未知的样本，可以假设其类别是在特征空间中距离这个样本最近的训练样本的类别，在大多数情况下，这个假设是合理的。近邻法正是基于这一假设来构造分类器。可以用在特征空间中距离待识别样本最近的训练样本所属的类别作为分类结果；也可以在特征空间中找出距离待识别样本最近的几个，然后用这几个训练样本的类别进行投票，以确定待识别样本最终的类别。交叉验证评估分类器性能交叉验证方法的一个
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2023-11-27 10:05:02
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几何变换不改变图像的像素值，只是在图像平面上进行像素的重新安排。适当的几何变换可以最大程度地消除由于成像角度、透视关系乃至镜头自身原因所造成的几何失真所产生的负面影响。几何变换常常作为图像处理应用的预处理步骤， 是图像归一化的核心工作之一。 一个几何变换需要两部分运算：首先是空间变换所需的运算，如平移、缩放、旋转和正平行投影等，需要用它来表示输出图像与输入图像之间的(像素)映射关系；此外，还
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2024-09-13 10:03:30
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图像分类问题就是从固定的一组分类中，给输入图像分配标签的任务。这是计算机视觉的核心问题之一，尽管它看似简单，却在实际生活中有着各种各样的应用。传统方式：功能描述和检测。 也许这种方法对于一些样本任务来说是比较好用的，但实际情况却要复杂得多。 因此，我们将使用机器学习来为每个类别提供许多示例，然后开发学习算法来查看这些示例，并了解每个类的视觉外观，而不是试图直接在代码中指定每一个大家感兴趣的类别
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2024-06-03 10:21:08
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计算机视觉 实验一 图像的基本操作一、实验目的二、实验内容及要求三、 实验程序实验内容1：图像的打开、保存、显示实验内容2：图像上添加文字实验内容3：图像的减法运算实验内容4：图像的水平镜像实验内容5：图像的缩放四、实验结果记录五、附实验用图片下载 一、实验目的图像的打开、保存、显示；图像上添加文字；图像的减法运算；图像的水平镜像；图像的缩放；实验软件 Python、OpenCV、NumPy二、
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2023-11-27 10:32:46
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OpenCV有很多的内置函数用来图像处理以及是大多数计算机视觉操作的基础。图像的基本操作对图像来说至关重要。图像的读取、图像的显示、图像大小的改变、色彩空间的转换，图片的保存都至关重。1、图像的读取、显示和保存import cv2 as cv
# 读取图片
img = cv.imread('reba.jpg')
# 显示图片
cv.imshow('reba', img)
# 设置显示时长,参
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2023-10-23 21:52:13
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图像处理与计算机视觉是计算机科学的一个分支，而机器视觉是系统工程的一个特殊领域，属于多学科交叉应用。它们在理论上存在一定的交叉重叠，但各自关注的侧重点不同。【图像处理】(数字图像一般指数字图像处理，分为三个层次：低级图像处理、中级图像处理和高级图像处理，即狭义图像处理、图像分析和图像理解。)我们常说的也就是通常理解的图像处理为低级图像处理，侧重在“处理”图像，即使用相应的算法和数学函数对图像进行如
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2023-12-22 19:40:33
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分为显式(可以写出函数)和隐式(估计近似函数)PixelRNN & PixelCNN 已知前面的像素值，就能知道生成下一个像素生成某个值的概率。 因为此处一定是生成的概率最大的点，所以整个过程就是最大化训练数据的似然。 问题: 序列生成太慢。 白色的地方不参与卷积，只有灰色的地方参与。生成的像素和原来的比较，从而调整模型。(静态)优点: 估计似然函数，由似然函数得到数值来衡量模型好坏。 缺
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2024-01-12 17:38:03
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文章目录分类器设计1. 线性分类器1.1 图像类型：略1.2 图像表示：大多数分类算法都要求输入**向量**1.2.1 最简单的方法1.3 分类模型1.3.1 线性分类器定义1.3.3 线性分类器的分界面1.4 损失函数1.4.1 损失函数定义1.4.3 正则项与超参数1.5 优化算法1.5.1 什么是参数优化1.5.2 各类优化算法1.6 数据集划分1.7 数据预处理 分类器设计1. 线性分类
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2023-12-18 22:00:43
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计算机视觉应用(Computer vision)是指用计算机实现人的视觉功能——对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。计算机视觉可以分为以下几大方向：图像分类目标检测图像分割图像重构图像生成风格迁移超分辨率人脸图像分类/Image Classification/图像分类，也可以称为图像识别，顾名思义，就是辨别图像是什么，或者说图像中的物体属于什么类别。图像分类根据不同的分类标准可以划分许多子方向
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2023-09-08 19:00:51
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