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《深度学习之图像识别计算机视觉之PyTorch数字图像处理OpenCV计算》读书随笔
目录
内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1读书背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.2读书目的．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
深度学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
2.1深度学习的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
2.2深度学习的应用领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
图像识别技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
3.1图像识别的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
3.2图像识别的经典算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
计算机视觉基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
4.1计算机视觉的发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
4.2计算机视觉的关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
PyTorch框架介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
5.1PyTorch的基本使用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
5.2PyTorch在图像识别中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
数字图像处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
6.1数字图像处理的基本方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
6.2图像预处理与增强．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
OpenCV库应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
实践案例解析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
8.1案例一．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
8.2案例二．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
8.3案例三．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
技术总结与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
9.1技术总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
9.2未来发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
1.内容简述
本书深入浅出地介绍了深度学习在图像识别和计算机视觉领域的应用，结合PyTorch、数字图像处理和OpenCV三个核心工具，为读者搭建了一个全面的学习框架。书中首先介绍了深度学习的基本概念和原理，随后逐步引导读者掌握PyTorch框架，通过丰富的实例演示了如何利用PyTorch进行图像识别模型的构建和训练。此外，本书还详细讲解了数字图像处理的基础知识，包括图像的获取、处理、分析和展示等，以及OpenCV库在图像处理中的应用。通过学习本书，读者可以系统地了解深度学习在图像识别领域的应用，并具备使用PyTorch和OpenCV进行图像处理和计算的能力。
1.1读书背景
在当今数字化时代，深度学习与计算机视觉技术的发展为图像识别领域带来了前所未有的机遇和挑战。随着智能手机、无人机等设备的普及，日常生活中产生的图像数据量呈指数级增长，而如何从这些海量图像中提取有价值的信息成为了一个亟待解决的问题。特别是，在医疗诊断、安全监控、自动驾驶等领域，精准、快速的图像识别技术能够极大提升工作效率和准确性。
在这样的背景下，《深度学习之图像识别计算机视觉之PyTorch数字图像处理OpenCV计算》一书应运而生。它不仅系统地介绍了深度学习框架PyTorch以及计算机视觉领域的核心概念和技术，还特别强调了利用Py
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