本文探讨深度学习在计算机视觉中的核心作用，尤其是特征提取和匹配。通过卷积神经网络（CNN）学习图像的判别性特征，并展示使用Python和Keras进行特征提取、OpenCV进行特征匹配的示例，强调这些技术在图像检索、目标识别等领域的应用。
深度学习在计算机视觉领域中扮演着重要角色，特别是在特征提取和匹配任务中。本文将介绍基于深度学习的特征提取和匹配的全过程，并提供相应的源代码。
- 特征提取
特征提取是计算机视觉中的关键步骤，它的目标是从输入图像中提取有用的特征信息。深度学习通过卷积神经网络（CNN）在图像中学习具有判别能力的特征表示。
下面是一个简单的示例，展示了如何使用Python和深度学习库Keras来实现一个简单的卷积神经网络进行特征提取：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten
# 创建一个简单的卷积神经网络模型
model = Sequential
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
14万+
到【灌水乐园】发言
