2、计算机视觉与神经网络入门

最新推荐文章于 2025-12-06 10:54:30 发布
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分类专栏： TensorFlow 2视觉实战 文章标签： 计算机视觉 深度学习 神经网络
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计算机视觉与神经网络入门

1. 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，它们的结合为各个行业带来了巨大的变革。计算机视觉旨在让计算机理解和解释图像和视频中的信息，而深度学习则为实现这一目标提供了强大的工具和方法。

在学习过程中，我们会借助TensorFlow 2的具体示例来深入了解计算机视觉和深度学习的基础知识。深度学习中的神经网络是核心概念之一，它模拟了人类大脑的工作方式，通过大量的数据训练来学习模式和特征。

2. 技术要求

在学习计算机视觉和深度学习时，我们将使用Python 3.5及以上版本。Python凭借其丰富的内置功能和知名的库，成为了数据科学家的主要工具。

对于入门阶段，我们仅需使用两个基础库：NumPy和Matplotlib。NumPy用于高效的数值计算，Matplotlib则用于数据可视化。你可以从官网（www.numpy.org 和 matplotlib.org）下载并安装这两个库，不过更推荐使用Anaconda（www.anaconda.com），它是一个免费的Python发行版，能让包管理和部署变得更加简单。

完整的安装说明以及相关代码可以在GitHub仓库（github.com/PacktPublishing/Hands-On-Computer-Vision-with-TensorFlow2/tree/master/Chapter01）中找到。同时，我们假设读者已经具备一定的Python知识，以及对图像表示（像素、通道等）和矩阵操作（形状、乘积等）有基本的理解。

3. 计算机视觉的广泛应用

如今，计算机视觉无处不在，

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