2、计算机视觉与神经网络：从基础到应用

计算机视觉与神经网络：从基础到应用

一、计算机视觉与深度学习概述

计算机视觉和深度学习是当今科技领域的热门话题，它们的结合为诸多行业带来了创新和变革。计算机视觉旨在让计算机像人类一样理解和处理图像，而深度学习则为实现这一目标提供了强大的工具。

在学习过程中，我们将借助TensorFlow 2的具体示例，深入了解计算机视觉和深度学习的基础知识。首先会介绍这些技术领域，然后探索神经网络的内部工作原理。同时，还会学习TensorFlow 2和Keras的重要特性、关键概念和生态系统，以及计算机视觉专家采用的机器学习技术。

二、技术要求

在整个学习过程中，我们将使用Python 3.5或更高版本。Python作为一种通用编程语言，凭借其丰富的内置功能和知名的库，成为数据科学家的主要工具。

对于本章的学习，我们仅需使用两个基础库：NumPy和Matplotlib。可以从www.numpy.org和matplotlib.org找到并安装它们。不过，建议使用Anaconda（www.anaconda.com），这是一个免费的Python发行版，能让包管理和部署变得轻松。完整的安装说明以及本章的所有代码都可以在GitHub仓库github.com/PacktPublishing/Hands-On-Computer-Vision-with-TensorFlow2/tree/master/Chapter01中找到。

我们假设读者已经具备一定的Python知识，并且对图像表示（像素、通道等）和矩阵操作（形状、乘积等）有基本的理解。

三、计算机视觉的广泛应用

如今，计算机视觉无处不在，不同专家对其