学习图像识别技术需要用到什么知识？

软件 2024-10-07

图像处理要学什么

图像编码技术、图像分割等。

图像处理需要掌握的基础知识：1.入门语言。对于图像处理领域，目前主流的编程语言是C++，matlab和python，对于C++，主要是使用由Intel建立的opencv视觉开源库，C++的特点就是语言方面比较灵活，很多算法可以自己根据原理实现，这样可以让大家比较深入的理解图像处理的基本算法原理，所以如果大家有一些C系列语言的编程基础，比较推荐大家使用C++进行图像处理基础算法的入门，主要的编程环境采用VS和opencv，网上有超级多的配置教程，我之前也写过一个配置脚本，大家有兴趣的可以去看一下。对于python，同样最常用的也是opencv视觉开源库，python的特点是封装比较好，上手比较块，另外python有丰富的机器学习的接口，我们在利用python学完图像处理之后，比较方便进入下一步机器学习的掌握，必要的编程环境还是比较推荐pycharm。对于matlab，众所周知，matlab在科学计算方向有着非常重要的地位，因为matlab确实也很方便，所以对非专业码农来说，比较容易掌握，因此如果是非计算机，自动化等电子专业的同志，想要直接进入图像处理领域，matlab不失为一个很好的切入点。当然既然是决定了要搞算法这个领域，那语言就不应该是我们前进的障碍，这里主要是给大家一个入门的建议，真正的最后我们要使用什么，掌握什么，还是跟着需求走。2.图像处理基本算法：为了让大家更直观的了解图像算法基本内容。

硕士研究生专业是图像识别，模式识别方向的，刚刚入门，要学习哪些知识呢~请高手指点~

你好：我觉得做图像的，最基本你对图像处理应该有一定的认识，图像处理（包括图像平滑去噪，图像锐化，图像分割，以及图像变换）等知识应该是模式识别的基础，这个我推荐你看冈萨雷斯的图像处理这本书，对于模式识别，迪达写的《模式分类》这本书比较权威，我觉得模式识别领域还是有很多东西可以挖掘的，毕竟他不像经典物理学那样有着固定完善的理论套路，很多书上的理论都是有自己的缺点有待改进的，你先学好书本上介绍的基本理论（如贝叶斯决策论，参数和非参数估计等等）学好了这些再去研究这些理论存在的问题。还有就是数学基础了，于模式识别相关的数学基础应该有：高等数学，线性代数，概率论，随机过程，最优化方法等等。你有数学基础，

有什么好的图像识别教程，主要是讲原理的？

图像的组成：图像由什么组成的，这个问题不是通常意义上的概念，它不是指图片里面有什么我们可以看到的东西，而是图像的光学组成概念。即图像是由很多具备色彩种类、亮度等级等信息的基本像素点所组成的。图像的识别：计算机初始状态只能识别像素点上的基本信息，这个和生物的视觉是一样的，生物之所以可以分辨物体是由于生物神经系统对原始图像处理后的结果。而计算机的图像识别也是一个将原始光学信息进行逻辑分类处理的过程。【图为大脑神经元】图像识别的要点：图像识别编程就是对原始图像点信息的综合处理，图像识别通常有轮廓识别、特征识别、色彩识别、材质识别、物体识别等等。一般根据颜色、亮度等信息得出物体的轮廓，依据轮廓

人脸识别！要学哪些东西

人脸识别是模式识别的一种，所以一个人脸识别系统的组成也无外乎一般模式识别系统的构成。主要是信号获取+信号预处理+特征提取+分类。所以要做一个识别系统就得了解这些方面的知识。 1.信号获取传感器技术 2.信号处理信号与系统、滤波 3.特征提取线性代数等 4.分离器统计概率、决策论、运筹学以上只是一些专业基础类的课程，如果要完成一个系统你还需要：必要的数学知识、微机知识、计算机语言（C++、汇编）、嵌入式、必要的软件应用能力（MATLAB、LabVIEW等）、控制理论等如果完成了上述学习，算是入门了。人脸识别的核心是识别算法，你要做的就是去读论文，去学习别人的算法。推荐李子青（大牛奥运

学习计算机视觉需要哪些知识储备？

图像处理的知识。图像处理大致包括的内容：光学成像基础、颜色、滤波器、局部图像特征、图像纹理、图像匹配等。

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步地说，就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。

容联是专业的高科技信息通讯公司。容联以云化和智能化的方式，为企业客户提供全面的通讯服务。包括PaaS通讯能力（语音、短信等）、CC（云客服与云联络中心）、UC（IM即时通讯云、融合通讯、视频与会议）、行业新通讯解决方案和“通讯+AI”服务，助力企业提高沟通体验和经营效率，驱动中国企业通讯产业实现互联网化、云计算化、能力化、融合化和智能化。