计算机视觉教程 (1)
计算机视觉模型数据准备-常见计算机视觉数据集及格式
cifar-100 数 据 集 包 含 100 小 类 ， 每 小 类 包 含600个图像，其中有500个训练图像和100个 测 试 图 像 。 与 c i f a r- 1 0 不 同 的 是 ， 1 0 0 类 被 分 组 为20个大类，而每一个大类，又可以细分为子 类，所以每个图像带有1个小类的“fine”标签 和1个大类“coarse”标签。
最早的深度卷积网络LeNet便是针对MNIST 数据集的，而且当前主流深度学习框架几乎无一 例外将MNIST数据集的处理作为介绍及入门第一 教程。
▲ MNIST数据集示例图片
常见计算机视觉数据集及格式
2 ImageNet数据集
ImageNet 数据集有1400多万幅图片，涵盖2万多个类别；其中有超过百万的图片有明确的类别 标注和图像中物体位置的标注，具体信息及说明如下表：
4 PASCAL数据集
PA S C A L 是 一 个 用 于 模 式 分 析 和 统 计 建 模 的 数 据 集 ， 包 括 图 像 分 类 ， 目 标 检 测 ， 分 割 等 任 务 ， 是 由PASCAL VOC挑战赛衍生出来的数据集。PASCAL VOC2007之后的数据集包括以下20个类别。
1+X职业技能等级认证
1+X人工智能深度学习工程应用
计算机视觉模型应用
计算机视觉模型数据准备
常见计算机视觉数据集及格式
1 MNIST数据集
MNIST是机器学习入门的标准数据集，共10 个类别，由来自250 个不同人的0-9手写数字构 成，测试集也是同样比例的手写数字数据。包含 了60,000 张28x28的二值训练图像，10,000张 28x28的二值测试图像。
初学者的AI技术使用指南
初学者的AI技术使用指南AI技术发展迅猛，已经渗透到了我们生活的各个领域。
而随着越来越多的人对AI技术感兴趣，那些初学者们可能会感到一时无从下手。
本篇文章将给初学者提供一份AI技术使用指南，帮助他们更好地了解和使用这些先进的技术。
一、什么是AI技术？人工智能（Artificial Intelligence，简称为AI）是指计算机模拟并实现人类智力的能力。
其核心在于让计算机具备学习、理解和思考的能力。
AI可以分为弱人工智能和强人工智能两种类型，前者用于完成特定任务（如图像识别、语音识别），后者则具备完全的人类智能。
二、常见的AI技术1. 机器学习机器学习（Machine Learning）是最常见也是最重要的AI技术之一。
它通过训练计算机模型来使其自动进行决策或预测。
有监督学习、无监督学习和增强学习是常用的机器学习方法。
2. 深度学习深度学习（Deep Learning）是一种基于神经网络架构的机器学习方法。
它模仿人脑神经系统的运作方式，可以通过大量数据和逐层学习提供准确的预测和判断。
深度学习在图像识别、语音处理等领域取得了重大突破。
3. 自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称为NLP）是指让计算机与人类自然语言进行交互和理解的一种技术。
它使得计算机能够理解文本、分析情感和生成自然语言。
4. 计算机视觉计算机视觉（Computer Vision）是指让计算机获取、分析和理解图像与视频的能力。
计算机视觉可以实现物体检测、人脸识别、图像搜索等功能，在智能监控、无人驾驶等领域有广泛应用。
5. 强化学习强化学习（Reinforcement Learning）是一种通过试错来训练智能体做出决策的技术。
在强化学习中，智能体通过与环境进行互动来获得奖励或惩罚，并根据这些反馈不断优化自身策略。
三、如何入门AI技术？1. 学习基础数学知识了解数学是掌握AI技术的基础。
(完整版)ai基础教程入门
(完整版)ai基础教程入门AI（人工智能）作为当今科技领域的热门话题，其强大的计算和学习能力引起了广泛的关注和研究。
本文将为您提供一份完整版的AI基础教程入门，旨在帮助读者了解AI的基本概念、原理和应用。
一、什么是AI？AI即人工智能，它是一种模拟人类智能的技术。
通过利用计算机和算法，AI能够模仿和执行一些通常需要人类智能才能完成的任务。
AI 的发展已经涉及到许多领域，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。
二、AI的基本原理1. 机器学习机器学习是AI领域最重要的分支之一。
它通过让计算机利用训练数据进行学习，从而具备独立分析和决策的能力。
机器学习可以分为监督学习、非监督学习和强化学习等不同类型。
2. 深度学习深度学习是机器学习的一种特殊形式，它通过构建具有多层神经网络的模型来实现学习和决策。
深度学习在计算机视觉和自然语言处理等领域取得了巨大的突破，成为目前AI研究的热点。
三、AI的应用领域1. 自动驾驶自动驾驶技术是AI在交通领域的典型应用之一。
通过使用传感器和算法，自动驾驶车辆能够感知周围环境并做出相应的决策和控制。
自动驾驶技术有望提高交通流量效率和减少交通事故。
2. 人脸识别人脸识别技术是AI在安全领域的重要应用。
它利用计算机视觉和模式识别技术，能够准确地识别和验证人脸信息。
人脸识别被广泛应用于身份认证、门禁系统和公共安全等方面。
3. 机器翻译机器翻译是AI在语言处理领域的一项重要应用。
它利用机器学习和自然语言处理技术，将一种语言的文本转换为另一种语言的文本。
机器翻译在国际交流和文化交流方面具有广阔的应用前景。
四、AI的挑战和未来发展尽管AI在许多领域取得了令人瞩目的成果，但它仍面临一些挑战。
例如，数据隐私和伦理问题、算法的可解释性和人工智能的责任等。
未来，AI的发展将需要技术、法律和伦理等多方面的努力和配合。
总结：AI是一种模拟人类智能的技术，它通过机器学习和深度学习等技术，实现了自动驾驶、人脸识别、机器翻译等领域的应用。
计算机图形学第一讲
计算机图形学
计算机图形学概述
1.1 研究内容
1.2 发展历史 1.3 应用举例 1.4 当前研究动态
计算机图形学
1.1 研究内容
• 什么是图形？ • 构成图形的要素是什么？ • 图形有哪两种表示法？
• 图形学所研究的内容是什么？
计算机图形学
计算机图形学的研究内容涉及到用计算机对图形 数据进行处理的硬件和软件两方面的技术，以及与 图形生成、显示密切相关的基础算法： 1、二维图形元素的生成算法 点、直线、圆、弧、规则曲线、自由曲线、文 本等图元的生成。 2、二维图形的基本操作和图形处理算法 对图形的平移、缩放、旋转、镜像、错切等操 作，此外还包括二维图形的裁剪、多边形填充以及 二维图形的布尔运算（并、交、差）等。
计算机图形学
60年代 1963年，MIT林肯实验室的I. Sutherland发表了一篇 题为“Sketchpad：一个人机交互通信的图形系统” 的博士论文--确定了交互图形学作为一个学科分支 （提出基本交互技术、图元分层表示概念及数据结 构 )。 同时，雷诺汽车公司的工程师Pierre Bé zier 提出 Bé zier曲线、曲面的理论。 MIT的教授Steven A. Coons提出了超限插值的新思想， 通过插值四条任意的边界曲线来构造曲面。
计算机图形学
（3）用并行处理技术提高真实感图像的生成速 度 如采用多处理器，将一幅光栅图像的 512×512或更多个象素用几十个甚至几百个处 理器并行计算，可以明显提高图像的生成速度。 （4）探讨自然景象的模拟方法 采用纹理映射、分维技术、粒子系统等方法 再现景物表面的色彩和纹理细节，体现山峦的粗 糙岩面，重现云、火、水等飘忽不定的景色。 （5）科学可视化
计算机图形学
在医学领域，可视化有着广阔的发展前途
ai使用教程
ai使用教程人工智能（AI）使用教程1. 介绍人工智能是一种模拟人类智能的技术，它能够获取、处理和应用信息，从而解决问题和开展活动。
AI技术已经在各个领域得到广泛应用，包括医疗、金融、制造等。
本教程将简要介绍AI的基本概念和常见的应用。
2. AI的基本概念人工智能通常涵盖以下关键概念：- 机器学习：机器学习是一种让机器从数据中学习和推断的方法。
它通过使用统计技术和算法来改进预测和推理能力。
- 深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，它基于模拟人脑神经网络的原理。
深度学习能够自动提取和分析数据中的模式，并用于识别、分类和生成各种类型的信息。
- 自然语言处理（NLP）：NLP是一种将人类语言与计算机交互的技术。
它涵盖语音识别、语义分析、机器翻译等领域。
- 计算机视觉：计算机视觉是一项使用计算机和摄像机等设备来模拟和改进人类视觉的技术。
它能够识别和分析图像、视频等多媒体数据。
3. AI的应用AI已经在很多领域展示了巨大的潜力和价值。
以下是一些AI应用的示例：- 医疗保健：AI可用于医学影像分析、辅助诊断和治疗选择等方面。
它能够帮助医生更准确地诊断和治疗疾病。
- 金融服务：AI可以应用于欺诈检测、风险评估和个性化推荐等金融服务中。
它能够提高服务效率和客户满意度。
- 制造业：AI在制造和物流领域的应用越来越广泛，能够提供智能化的生产计划、监控和优化。
- 智能交通：AI技术在交通系统中的应用有助于提高交通安全、优化交通流量和减少能源消耗。
4. AI的挑战尽管AI在许多领域的应用已经取得了显著的成果，但仍然存在一些挑战需要克服。
- 隐私和安全：AI应用需要处理大量敏感数据，因此隐私和数据安全成为一个重要的问题。
- 偏见和公平性：AI系统的训练数据可能存在偏见，导致不公平的决策。
确保AI系统的公平性是一个挑战。
- 人类工作岗位的变化：AI技术的快速发展可能导致一些人类工作岗位被取代或改变，这需要考虑社会和经济的影响。
ai基础教程完整版(152页)
基础教程完整版（152页）第二章：机器学习基础
第三章：深度学习入门
深度学习是机器学习的一个子领域，它使用多层神经网络来学习数据中的复杂模式。
在这一章中，我们将介绍深度学习的基本概念、原理和常用框架，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
我们还将探讨深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域的应用。
第四章：自然语言处理（NLP）
第五章：计算机视觉基础
基础教程完整版（152页）
第二章：机器学习基础
第三章：深度学习入门
深度学习是机器学习的一个子领域，它使用多层神经网络来学习数据中的复杂模式。
在这一章中，我们将介绍深度学习的基本概念、原理和常用框架，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
我们还将探讨深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域的应用。
第四章：自然语言处理（NLP）
第五章：计算机视觉基础。
第6章 OpenCV计算机视觉基础教程(Python版)(慕课版)--直方图
示例代码如下。 #test6-6.py：限制对比度自适应直方图均衡化 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img=cv2.imread('clahe.jpg',0) cv2.imshow('original',img) img2=cv2.equalizeHist(img) cv2.imshow('equalizeHist',img2) clahe=cv2.createCLAHE(clipLimit=5) img3 = clahe.apply(img) cv2.imshow('CLAHE',img3) cv2.waitKey(0)
普通直方图均衡化主要是指将原图像的灰度级均匀地映射到全部灰度级范围内。OpenCV的 cv2.equalizeHist(src)函数用于实现普通直方图均衡化，其基本格式如下。
dst=cv2.equalizeHist(src) 参数说明如下。 • dst为直方图均衡化后的图像。 • src为原图像，必须是8位的单通道图像。
• bins为灰度级分组数量。
示例代码如下。
#test6-1.py：使用hist()函数绘制直方图
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
img=cv2.imread('gate.jpg')
#读取图像
cv2.imshow('original',img)
#显示原图像
matplotlib.pyplot.hist()函数可根据图像绘制直方图，其基本格式如下。
matplotlib.pyplot.hist(src,bins)
关于计算机视觉的资料
关于计算机视觉的资料《关于计算机视觉的资料》篇一计算机视觉，这听起来就很酷炫的玩意儿，就像是给计算机装上了一双超级眼睛。
嘿，我第一次接触到计算机视觉的资料时，那感觉就像是在一个黑暗的山洞里突然发现了一堆闪闪发光的宝藏。
我记得那是在图书馆的一个角落里，我本来是在找一些关于人工智能的书，结果就偶然发现了一本专门讲计算机视觉的。
翻开那本书，里面全是各种让人眼花缭乱的术语和复杂的图片。
当时我就想，这都是啥呀？就好像是外星文字一样。
但是呢，我这个人就是有点轴，越看不懂越想弄明白。
我就从最基础的开始看起，什么是图像的采集啦，就像我们用手机拍照一样，计算机视觉也是从采集图像开始的。
这个过程看似简单，其实这里面的门道可多了去了。
比如说采集的设备不同，得到的图像质量就不一样。
就像你用高端相机和用那种老古董相机拍出来的照片，那能一样吗？然后我看到了图像的预处理部分。
这就好比是给要下锅的菜先洗干净切好一样。
可能你会想，图像还需要怎么处理呢？不就是那么个样子嘛。
其实不然，计算机视觉里的图像预处理就像是给图像来个大变身。
要去除噪声，调整亮度和对比度啥的。
这噪声就像是图像里的小害虫，要是不除掉，后面的分析就全乱套了。
再往后看，就是图像的特征提取了。
这可真是个难啃的骨头。
我看了好久才大概有点明白，这就像是从一堆沙子里找金子一样，要把图像里最有用的那些特征找出来。
比如说人脸的眼睛、鼻子、嘴巴的位置关系，这些就是人脸图像的重要特征。
不过呢，我也有很多困惑的地方。
我就想，计算机视觉这么厉害，那它会不会有一天完全取代人类的眼睛呢？也许不会吧，毕竟人类的眼睛看到的不仅仅是图像，还有背后的情感和故事。
就像我们看到一幅画，我们能感受到画家的喜怒哀乐，计算机能做到吗？我觉得目前还很难。
有时候我看着那些资料，觉得自己就像是一个在大海里迷路的小船，到处都是未知的知识海洋。
但是呢，我又觉得这种探索很有趣。
就像是玩一个超级难的游戏，虽然会被虐得很惨，但是每过一关就超级有成就感。
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1.1.3
相关学科
(1) 图像理解：与计算机视觉有相同的目标
(2) 机器视觉：更关注通过视觉传感器获取环
境的图像，构建具有视觉感知功能的系统
以及实现检测和辨识物体的算法
(3) 模式识别：图像就是模式的一种
(4) 人工智能：视觉功能是人类智能的体现
(5) 计算机图形学：计算机视觉的反/逆问题
视感觉中主要研究的内容有：
① 光的物理特性
②
③
光刺激视觉感受器官的程度
光作用于视网膜后经视觉系统加工而产生 的感觉
1.1.1
视觉
视知觉主要论述人们从客观世界接收到视觉刺
激后如何反应以及反应所采用的方式
视知觉是在神经中枢进行的一组活动，它把视
野中一些分散的刺激加以组织，构成具有一定形状的
整体以认识世界
视觉的最终目的从狭义上说是要能对客观场景
做出对观察者有意义的解释和描述
1.1.2
计算机视觉概述
计算机视觉是指用计算机实现人类的视觉功能
计算机视觉的研究方法目前主要有两种：
仿生学的方法：参照人类视觉系统的结构原理
工程的方法：实现系统的功能
计算机视觉的主要研究目标可归纳成两个：
建立计算机视觉系统来完成各种视觉任务
1.1.4
(1) 工业视觉
应用领域
(2) 人机交互
(3) 安全监控
(5) 遥感测绘
(4) 军事公安
(6) 视觉导航
(7) 生物医学
(9) 图像自动解释
(8) 虚拟现实
(10) 对人类视觉系统和机理，以及人脑心理和
生理的研究等
1.2 图像基础
1.2.1 1.2.2 1.2.3 图像 图像表达和显示 图像存储
第 1章
绪论
本书是一本专门用于计算机视觉课程教 学的教材，主要介绍一些基本和典型的计算机 视觉技术。 计算机视觉作为一门学科，与数学、物 理学、生理学、感知心理学、神经科学以及计 算机科学等都有密切的联系。 本书作为一本入门的教材，可以自成体 系地进行学习。虽然本书主要关注计算机视觉 自身的内容，在需要时也对相关预备知识给予 了概括介绍。
第 1章
绪论
1.1 计算机视觉 1.2 图像基础 1.3 像素间联系
1.4 本书内容提要
1.1 计算机视觉
1.1.1 1.1.2 1.1.3 视觉 计算机视觉概述 相关学科
1.1.4
应用领域
1.1.1
视觉
视觉是人类观察世界、认知世界的重要功能手
段。人类从外界获得的信息约有75%来自视觉系统
视觉进一步可分为视感觉和视知觉
1.2.1
图像
图像：辐射强度模式的空间分布
图像表达函数：辐射能量在空间分布的函数
通用图像表达函数：T(x, y, z, t, l)
如：g射线图像、X射线图像、紫外线图像、可
见光图像、红外线图像、微波图像、无线电波图像、
交流电波图像，3-D图像、彩色图像、多光谱图像、
立体图像和多视图像，序列图像、深度图像、纹理图 像、投影重建图像……
图像表达：
图像表达和显示
矩阵表达
矢量表达
1.2.2
图像显示：
图像表达和显示
二值图像的3种不同的显示方式：
离散点集 覆盖区域 矩阵表达
1.2.2
图像显示：
图像表达和显示
标准图像Βιβλιοθήκη .2.3图像存储图像存储器： (1) 处理过程中使用的快速存储器 (2) 可以较快地重新调用的在线或联机存储器 (3) 不经常使用的数据库（档案库）存储器 图像文件格式： (1) BMP格式 (2) GIF格式 (3) TIFF格式 (4) JPEG格式
如何学习使用本书
1.4.1 计算机视觉系统及模块
1.4.2
如何学习使用本书
图1.4.1中括号内的数字即为章的序号
第一个单元包括第1章、第2章，分别介绍计
算机视觉的工程基础和仿生基础
第二个单元包括第3章、第4章、第5章、第6
章、第7章、第8章，主要对应2-D视觉
第三个单元包括第9章、第10章、第11章、第
1.2.1
图像
模拟图像：从连续的客观场景直接观察到
用一个2-D数组f (x, y)来表示，f，x，y的值可以
是任意实数
数字图像：把连续的模拟图像在坐标空间XY和
用f(x, y)代表数字图像，f，x，y都为整数 “图象”一词比“图像”一词的含义更广，覆
性质空间F都离散化了的图像
盖面更宽
1.2.2
相同邻域中，且这3个像素的灰度值均满
足某个特定的相似准则
1.3.2
欧氏距离：
像素间距离
城区距离：
棋盘距离：
距离和邻域：
1.3.2
像素间距离
距离变换：把二值图像变换为灰度图像
等距离轮廓给出了与中心像素的某种距离小于
或等于某个值的像素组成的图案
1.4 本书内容提要
1.4.1
计算机视觉系统 及模块
1.4.2
1.3 像素间联系
1.3.1 1.3.2 像素邻域 像素间距离
1.3.1
4-邻域：N4(p)
像素邻域
对角邻域：ND(p)
8-邻域：N8(p)
1.3.1
像素邻域
邻接：对两个像素p和q来说，如果q在p的邻域
中，则称p和q满足邻接关系
连接：p和q邻接且灰度值均满足某个特定的相
似准则
连通：不（直接）邻接，但均在另一个像素的
12章、第13章、第14章，主要对应3-D视觉