继夫的玩弄H辣文的小说|女人与拘性猛交视频|精品欧美高清不卡高清|一起做亏亏的事情的视频|啦啦啦在线视频观看|望月直播下载ios版本|国产日韩欧美一区二区三区

  1. 首頁 > 生活 > >

圖像識別概述

生活百科分割

一、圖像識別流程：
1、圖像識別的流程：
圖像識別流程
2、根據本人的理解，使用人工智能進行圖像識別主要分兩階段：
1）樣例訓練階段：對樣例圖片進行圖像預處理à分割à特征提取à生成識別模型 。識別模型是這個階段的最終成果，也是后續模型應用的基礎 。
2）應用階段：對于要使用上述模型進行識別的圖片，同樣需要對圖片進行圖像預處理、分割、特征提取流程 。根據提取的特征，選擇適當的分類器，如KNN ， 貝葉斯、CNN等，使用上述識別模型對圖片進行分類等 。
二、圖像預處理
1、預處理的主要目的：
1）增強有用信息的可檢測性：消除圖像中無關的信息（去噪音） ， 恢復有用的真實信息人工智能圖像識別技術 ， 增強有用信息的可檢測性 。
2）提升處理效率：最大限度地簡化數據，從而改進特征抽取、圖像分割、匹配和識別的可靠性 。
2、預處理的方法：
1）灰度化：在RGB模型中，如果R=G=B時，則彩色表示一種灰度顏色，其中R=G=B的值叫灰度值 。因此，灰度圖像每個像素只需一個字節存放灰度值（又稱強度值、亮度值） 。對彩色圖像進行處理時人工智能圖像識別技術 ， 我們往往需要對三個通道依次進行處理，時間開銷將會很大 。因此，為了達到提高整個應用系統的處理速度的目的，需要減少所需處理的數據量 。
常用的灰度化算法：
u 分量法
u 最大值法
u 平均值法
u 加權平均法
2）幾何變換:
圖像幾何變換又稱為圖像空間變換，通過平移、轉置、鏡像、旋轉、縮放等幾何變換對采集的圖像進行處理 ， 用于改正圖像采集系統的系統誤差和儀器位置（成像角度、透視關系乃至鏡頭自身原因）的隨機誤差 。
常用的幾何變換算法：
u 灰度插值算法
u 最近鄰插值
【圖像識別概述】u 雙線性插值
u 雙三次插值 。
3）圖像增強
增強圖像中的有用信息 ， 它可以是一個失真的過程，其目的是要改善圖像的視覺效果，將原來不清晰的圖像變得清晰或強調某些感興趣的特征，擴大圖像中不同物體特征之間的差別，抑制不感興趣的特征，使之改善圖像質量、豐富信息量，加強圖像判讀和識別效果 。
3、 圖像增強算法可分成兩大類：
1）空間域法： 空間域法是一種直接圖像增強算法 ， 分為點運算算法和鄰域去噪算法 。點運算算法即灰度級校正、灰度變換（又叫對比度拉伸）和直方圖修正等 。鄰域增強算法分為圖像平滑和銳化兩種 。平滑常用算法有均值濾波、中值濾波、空域濾波 。銳化常用算法有梯度算子法、二階導數算子法、高通濾波、掩模匹配法等 。
2）頻率域法：頻率域法是一種間接圖像增強算法，常用的頻域增強方法有低通濾波器和高通濾波器 。低頻濾波器有理想低通濾波器、巴特沃斯低通濾波器、高斯低通濾波器、指數濾波器等 。高通濾波器有理想高通濾波器、巴特沃斯高通濾波器、高斯高通濾波器、指數濾波器 。
三、圖像分割：
1、圖像分割就是把圖像分成若干個特定的、具有獨特性質的區域并提出感興趣目標的技術和過程 。圖像分割的過程也是一個標記過程，即把屬于同一區域的像素賦予相同的編號 。它是由圖像處理到圖像分析的關鍵步驟 。
圖像分割前后
2、常用的圖像分割方法主要分以下幾類：
1）基于閾值的分割方法 。
2）基于區域的分割方法 。
3）基于邊緣的分割方法 。
4）基于特定理論的分割方法，如直方圖法等 。
圖像分割是圖像識別和計算機視覺至關重要的預處理 。沒有正確的分割就不可能有正確的識別 。
四、圖像特征提?。?
1、定義：
1）特征是一個數字圖像中“有趣”的部分，它是許多計算機圖像分析算法的起點 。因此一個算法是否成功往往由它使用和定義的特征決定 。因此特征提取最重要的一個特性是“可重復性”：同一場景的不同圖像所提取的特征應該是相同的 。
2）特征提?。航??繼卣髯?晃?蛔榫哂忻饗暈錮硪庖澹℅abor、幾何特征[角點、不變量]、紋理[LBP HOG]）或者統計意義或核的特征 。
3）特征選擇：從特征集合中挑選一組最具統計意義的特征，達到降維的目的 。
2、特征類型：
1）邊緣：是組成兩個圖像區域之間邊界（或邊緣）的像素 。
2）角：是圖像中點似的特征，在局部它有兩維結構 。
3）區域：描寫一個圖像中的一個區域性的結構，但是區域也可能僅由一個像素組成 。
4）脊：長條形的物體被稱為脊 。
3、特征提取常用算法：
1）SIFT（尺度不變特征變換）
2）HOG（方向梯度直方圖）
3）神經網絡
4） 其他傳統特征提取的方法（SURF、ORB、LBP、HAAR）
參考資料：
1.%E5%9B%BE%E5%83%8F%E9%A2%84%E5%A4%84%E7%90%86/?fr=
2.%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%88%86%E5%89%B2/?fr=
3.%E7%89%B9%E5%BE%81%E6%8F%90%E5%8F%96/?fr=
4.
本文到此結束，希望對大家有所幫助 。