人工智能-计算机视觉
人工智能 computer vision 是一个 rapidly evolving 学科领域。这一技术使得 computer 通过 image 或 video data 的 processing 和 analysis 来 perform perception and understanding of the world. 本课程旨在帮助学习者掌握基础概念并开启 computer vision 的基础技能的学习之旅
第一部分：基础知识
1. 计算机视觉简介
属于
2. 关键技术和概念
图像处理：如图像增强、滤波、边缘检测等基本技术。
特征提取：识别图像中的关键点、边缘或图案。
模式识别：通过机器学习方法识别不同的视觉模式。
深度学习：使用卷积神经网络(CNN)等算法进行图像分类、检测和分割。
第二部分：工具和语言
1. 编程语言
在计算机视觉领域广受欢迎的Python是一种强大的编程语言，在人工智能生态系统中提供了丰富的工具库支持
2. 关键库和框架
OpenCV：开源计算机视觉库，提供了广泛的图像处理和计算机视觉功能。
TensorFlow 和 PyTorch：两种工具被广泛应用用于构建深度学习模型，在图像识别与分类任务中占据重要地位。
NumPy：用于高效的数值计算，是处理图像数据的基础。
第三部分：实操项目
1. 环境搭建
安装 Python。
安装必要的库：pip install numpy cv2 tensorflow keras
2. 基础图像处理
读取和显示图像：
python
import cv2
读取图像
img = cv2.imread('path_to_image.jpg')
显示图像
cv2.imshow('Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
图像转换（如灰度化）：
python
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('Gray Image', gray_img)
3. 使用深度学习进行图像分类
构建一个简单的 CNN 模型：
python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten
创建模型
model = Sequential()
添加卷积层
model.add(Conv2D(64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(28,28,1)))
扁平化输出为一维数据
model.add(Flatten())
添加输出层
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
训练模型：
python
from keras.datasets import mnist
from keras.utils import to_categorical
加载数据
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
数据预处理
X_train = X_train.reshape(60000,28,28,1)
X_test = X_test.reshape(10000,28,28,1)
y_train = to_categorical(y_train)
y_test = to_categorical(y_test)
编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
训练模型
model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=3
)第四部分：进一步学习
为了深入掌握计算机视觉的知识，则需要系统地研究更为复杂的图像识别与生成技术。例如，在应用领域中，“借助生成对抗网络（GANs），人们能够创造全新的图像，并对视频进行处理与解析。”
该教程包含了计算机视觉入门的基本框架。在实际应用中进行更多的练习与实践是掌握更高阶的技术与算法的前提。