32、深度学习图像识别：从基础到CNN实践

深度学习图像识别：从基础到CNN实践

1. 数字图像基础

如今，数字图像无处不在，这得益于数码相机、网络摄像头和带摄像头的手机的广泛普及。图像捕捉变得轻而易举，也因此产生了大量的图像数据。能够处理图像为机器人技术、自动驾驶、医学、安全和监控等领域带来了新的应用。

计算机处理图像时，会将其转换为数据。计算机以像素数据流的形式将图像发送到显示器，因此计算机图像最好用像素值矩阵来表示，矩阵中的每个位置对应图像中的一个点。

现代计算机图像使用32位来表示颜色（红色、蓝色、绿色各8位，透明度即alpha通道8位），不过，使用24位也能创建真彩色图像。计算机图像通过三个重叠的矩阵来表示颜色，分别对应红、绿、蓝（RGB）三种颜色。混合不同比例的这三种颜色可以表示人类可见的任何标准颜色，但无法表示具有非凡感知能力的人所看到的颜色。大多数人最多能看到100万种颜色，这在24位颜色提供的16777216种颜色范围内。而四色视者能看到1亿种颜色，计算机无法分析他们所看到的内容。

通常，计算机将图像作为一个三维矩阵进行处理，包括高度、宽度和通道数。对于RGB图像，通道数为3；对于黑白图像，通道数为1。灰度图像是一种特殊的RGB图像，其三个通道的值相同。对于灰度图像，一个矩阵就可以用一个数字表示256种灰度颜色。

早期，神经网络从业者直接将图像连接到神经网络，每个图像像素连接到网络中的一个输入节点，后面再加上一个或多个隐藏层和输出层。这种方法在处理小图像和解决小问题时效果尚可，但最终被其他方法所取代。研究人员开始使用其他机器学习算法，或者进行大量的特征创建，将图像转换为新的处理数据，以帮助算法更好地识别图像。例如，方向梯度直方图（HOG）就是一种计算方法，用于检测图