圖像識(shí)別算法都有哪些？圖像識(shí)別算法：1人臉識(shí)別（特征臉，F(xiàn)isher人臉?biāo)惴ǎ?，人臉檢測(cè)（J-V算法，mtcnn）2車牌識(shí)別，車型識(shí)別（CNN）3字符識(shí)別（CNN）].]。。?！瓱o(wú)論什么識(shí)別算法：其實(shí)

圖像識(shí)別算法都有哪些？

圖像識(shí)別算法：

1人臉識(shí)別（特征臉，F(xiàn)isher人臉?biāo)惴ǎ?，人臉檢測(cè)（J-V算法，mtcnn）

2車牌識(shí)別，車型識(shí)別（CNN）

3字符識(shí)別（CNN）].]。。。

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無(wú)論什么識(shí)別算法：其實(shí)質(zhì)是圖像（多維矩陣）的分類或擬合算法。

那么如何設(shè)計(jì)一個(gè)函數(shù)來(lái)輸入不同的矩陣，得到相應(yīng)的分類結(jié)果和擬合結(jié)果呢？

一般方案是先對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理（邊緣檢測(cè)、濾波、二值化、圖像縮放、歸一化等）

B提取特征。（進(jìn)一步降低預(yù)處理圖像的數(shù)據(jù)維數(shù)，如LBP特征、hog特征等）

圖像邊緣檢測(cè)算法有哪些？

圖像邊緣檢測(cè)是一種在二維或三維圖像（特別是醫(yī)學(xué)圖像）中定位目標(biāo)邊緣的系統(tǒng)。通過(guò)輸入（310）接收表示圖像的每個(gè)元素的值的一組數(shù)據(jù)元素。數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)在存儲(chǔ)設(shè)備（320）中。處理器（340）確定圖像中對(duì)象的邊緣。處理器至少計(jì)算數(shù)據(jù)元素的第一和/或第二導(dǎo)數(shù)，并計(jì)算由κ標(biāo)識(shí)的圖像的等照度曲率。處理器還確定校正因子α，其校正由對(duì)象的曲率和/或數(shù)據(jù)的模糊引起的邊緣失準(zhǔn)。校正因子α取決于等照度曲率κ。然后，處理器根據(jù)計(jì)算出的導(dǎo)數(shù)和等照度線的曲率確定算子的過(guò)零點(diǎn)。系統(tǒng)的輸出（330）提供圖像中的邊緣位置的指示。早期的方法有邊緣算子法、曲線擬合法、模板匹配法和閾值法。近年來(lái)，出現(xiàn)了許多新的邊緣檢測(cè)算法：小波變換、小波包邊緣檢測(cè)、基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的邊緣檢測(cè)算法、模糊理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

圖像識(shí)別算法都有哪些？

A：圖像識(shí)別算法：

1人臉識(shí)別（特征臉，F(xiàn)isher人臉?biāo)惴ǎ四槞z測(cè)（J-V算法，mtcnn）

2車牌識(shí)別，車型識(shí)別（CNN）

3字符識(shí)別（CNN）]。]。。。

選擇深度學(xué)習(xí)，現(xiàn)在傳統(tǒng)的圖像處理方法基本上比深度學(xué)習(xí)好用于圖像處理，如果你想深入學(xué)習(xí)，就多學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)理論

這要看你的目的是什么。比如說(shuō)現(xiàn)在的車這么先進(jìn)好用，你還需要了解變速箱的原理嗎？這取決于你的目的。如果只是普通駕駛，你不需要知道。如果你是一個(gè)機(jī)械師，你必須理解。如果你是一個(gè)汽車制造商的工程師，你必須對(duì)它非常了解。簡(jiǎn)言之，這取決于具體的需要。