圖像識(shí)別
關(guān)注創(chuàng)建者：胖子愛(ài)學(xué)習(xí) 創(chuàng)建時(shí)間：2018-12-18
圖像識(shí)別的視頻教程
第十三課 基于Python的圖像文字識(shí)別提取
利用Python識(shí)別圖像中文和英文，Python中有許多好用的庫(kù)使得編程變得簡(jiǎn)單，圖像文字識(shí)別是圖像識(shí)別研究領(lǐng)域的一個(gè)重點(diǎn)問(wèn)題，由于背景干擾，字體繁多，中文文語(yǔ)言多種多樣，所以做好識(shí)別工作還是十分復(fù)雜的，本課程介紹了如何利用OCR庫(kù)識(shí)別圖像，并通過(guò)程序?qū)崿F(xiàn)了中英文的有效提取，識(shí)別準(zhǔn)確率很高。代碼和教程會(huì)放在附件，希望與大家共同提高。
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十八分鐘掌握CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別原理及代碼實(shí)現(xiàn)（附代碼）
課程當(dāng)中詳細(xì)介紹了CNN 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別的代碼，附帶講解了部分原理，評(píng)論區(qū)有相應(yīng)的代碼分享，歡迎大家對(duì)視頻批評(píng)指正。
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循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN算法與MATLAB程序詳解視頻
主要內(nèi)容包括：視頻課程內(nèi)容介紹及慎拍不拍說(shuō)明與參考文獻(xiàn)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)算法基本概念、理論及實(shí)例步驟，原始流行程序RNN.m詳解及可加可改問(wèn)題，改進(jìn)自適應(yīng)學(xué)習(xí)率RAdam與新優(yōu)RNN程序詳解，新優(yōu)RNN程序可改建議及不同學(xué)習(xí)率對(duì)比與通用模板，股票預(yù)測(cè)問(wèn)題用RNN求解與RNN函數(shù)關(guān)系式寫(xiě)法，RNN算法對(duì)意大利葡萄酒特征數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別分類及圖像識(shí)別分類。全部提供MATLAB代碼程序和PPT課件。
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圖像識(shí)別的實(shí)例教程
總體而言，無(wú)論使用何種編程語(yǔ)言，OpenCV都是圖像識(shí)別的首選工具。
你還可以使用其他幾種編程語(yǔ)言來(lái)開(kāi)發(fā)圖像識(shí)別功能。在開(kāi)始使用任何語(yǔ)言之前，請(qǐng)學(xué)習(xí)如何處理矩陣，因?yàn)樗?em>圖像識(shí)別編程的構(gòu)建塊。
前言 在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，圖像識(shí)別這幾年的發(fā)展突飛猛進(jìn)，但在進(jìn)一步廣泛應(yīng)用之前，仍然有很多挑戰(zhàn)需要我們?nèi)ソ鉀Q。本文中，幾位計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究員們?yōu)槲覀兪崂砟壳吧疃葘W(xué)習(xí)在圖像識(shí)別方面所面臨的挑戰(zhàn)以及具有未來(lái)價(jià)值的研究方向。
識(shí)別圖像對(duì)人類來(lái)說(shuō)是件極容易的事情，但是對(duì)機(jī)器而言，這也經(jīng)歷了漫長(zhǎng)歲月。
在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，圖像識(shí)別這幾年的發(fā)展突飛猛進(jìn)。例如，在PASCAL VOC物體檢測(cè)基準(zhǔn)測(cè)試中，檢測(cè)器的性能從平均準(zhǔn)確率30%飆升到了今天的超過(guò)90%。對(duì)于圖像分類，在極具挑戰(zhàn)性的ImageNet數(shù)據(jù)集上，目前先進(jìn)算法的表現(xiàn)甚至超過(guò)了人類。
圖像識(shí)別技術(shù)的高價(jià)值應(yīng)用就發(fā)生在你我身邊，例如視頻監(jiān)控、自動(dòng)駕駛和智能醫(yī)療等，而這些圖像識(shí)別最新進(jìn)展的背后推動(dòng)力是深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)的成功主要得益于三個(gè)方面：大規(guī)模數(shù)據(jù)集的產(chǎn)生、強(qiáng)有力的模型的發(fā)展以及可用的大量計(jì)算資源。對(duì)于各種各樣的圖像識(shí)別任務(wù)，精心設(shè)計(jì)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了以前那些基于人工設(shè)計(jì)的圖像特征的方法。
盡管到目前為止深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別方面已經(jīng)取得了巨大成功，但在它進(jìn)一步廣泛應(yīng)用之前，仍然有很多挑戰(zhàn)需要我們?nèi)ッ鎸?duì)。與此同時(shí)，我們也看到了很多具有未來(lái)價(jià)值的研究方向。
展開(kāi) RFID（無(wú)線射頻識(shí)別）技術(shù)當(dāng)前已在流通領(lǐng)域的跟蹤管理，工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域的生產(chǎn)管理，自動(dòng)結(jié)算領(lǐng)域的票務(wù)管理，身份驗(yàn)證、防偽與資產(chǎn)管理，軍事裝備可視化等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。
由于RFID系統(tǒng)具有：車－路通信、自動(dòng)識(shí)別、點(diǎn)定位、遠(yuǎn)距離檢測(cè)及可視化等功能，在移動(dòng)車輛的自動(dòng)識(shí)別與管理系統(tǒng)方面有廣闊應(yīng)用市場(chǎng)，成為智能交通重要應(yīng)用技術(shù)之一。隨著今年來(lái)，RFID芯片、讀寫(xiě)器和天線技術(shù)的不斷提升，RFID技術(shù)在高速、遠(yuǎn)距離識(shí)別、讀寫(xiě)方面有了快速的提升，非常適合在道路交通管理中使用。
圖像識(shí)別技術(shù)是人類利用計(jì)算機(jī)對(duì)現(xiàn)實(shí)圖像進(jìn)行分析和理解的技術(shù)，圖像識(shí)別是對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行分類的方法，它在分割的基礎(chǔ)上選擇需要提取的特征，并對(duì)某些參數(shù)進(jìn)行測(cè)量，再提取這些特征，最后根據(jù)測(cè)量結(jié)果作分類。圖像識(shí)別技術(shù)缺點(diǎn)：受惡劣環(huán)境影響大，如大雨、大雪、迷霧嚴(yán)重影響檢測(cè)效果；鄰近路線的車輛間隔較小時(shí)容易干擾；光線變化影響檢測(cè)有效率；車輛與路面的對(duì)比參照會(huì)影響檢測(cè)有效率；鹽垢或攝像頭表面的污跡會(huì)影響檢測(cè)有效率。
圖像識(shí)別技術(shù)在智能交通領(lǐng)域應(yīng)用很多，主要包括障礙物檢測(cè)、車輛檢測(cè)、車牌識(shí)別、車型識(shí)別和交通違法自動(dòng)抓拍等領(lǐng)域。
展開(kāi) 隨著計(jì)算機(jī)算力的不斷增長(zhǎng)，基于機(jī)器學(xué)習(xí)（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的方法成為了自然語(yǔ)言處理以及計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別的新范式。在自然語(yǔ)言處理方面，RNN、LSTM等方法能夠有效提取語(yǔ)言之間的前后順序和相互關(guān)系，在機(jī)器翻譯、語(yǔ)言生成等任務(wù)取得了非常好的效果。在圖像識(shí)別、圖像檢測(cè)等方面，CNN等方法能夠有效提取圖像之中的模式，刷新了傳統(tǒng)圖像識(shí)別方法的效果。
針對(duì)自然語(yǔ)言處理（NLP），最常用的是長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)，通常被稱為 LSTM，是一種特殊的 RNN，能夠?qū)W習(xí)長(zhǎng)期依賴性。LSTM 的關(guān)鍵是細(xì)胞狀態(tài)，細(xì)胞狀態(tài)有點(diǎn)像傳送帶。它貫穿整個(gè)鏈條，只有一些次要的線性作用。信息很容易以不變的方式流過(guò)。圖示如下所示：
根據(jù)常用數(shù)據(jù)集，通過(guò)編程實(shí)現(xiàn)，這里通常使用pytorch進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，部分代碼如下所示：
訓(xùn)練過(guò)程中，loss不斷降低，如下圖所示：
可以看出啦，與RNN相比，LSTM的loss值更低，能夠有效有效處理長(zhǎng)序列等類型的數(shù)據(jù)，廣泛應(yīng)用在機(jī)器翻譯，語(yǔ)言生成等方面的應(yīng)用。
在圖像處理方面，最常用的是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），它受到人類視覺(jué)神經(jīng)系統(tǒng)的啟發(fā)。能夠有效的將大數(shù)據(jù)量的圖片降維成小數(shù)據(jù)量、能夠有效的保留圖片特征，符合圖片處理的原則。普通卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如下所示：
同樣編程實(shí)現(xiàn)，部分代碼如下所示：
在訓(xùn)練過(guò)程中可以得到以下結(jié)果：
可以看出，訓(xùn)練過(guò)程中，loss值不斷下降，圖像識(shí)別率不斷上升，進(jìn)一步對(duì)結(jié)果進(jìn)行可視化，可以加深對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理解。首先對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)到的權(quán)重進(jìn)行可視化，可以得到如下圖像：
不難看出，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠準(zhǔn)確識(shí)別出物體，并賦以較高的權(quán)重，以影響識(shí)別結(jié)果。目前卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已廣泛應(yīng)用于圖片分類、檢索、目標(biāo)定位檢測(cè)等領(lǐng)域。
由以上結(jié)果可以看出，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐漸成為了人工智能的代名詞，并在各個(gè)領(lǐng)域中取得良好的結(jié)果。
展開(kāi) 今天給大家分享一個(gè)很有意思的劃分網(wǎng)格工具：可以根據(jù)圖像進(jìn)行非結(jié)構(gòu)化劃分網(wǎng)格。
代碼來(lái)源：https://github.com/otvam/mesh_from_bitmap_matlab
若Github訪問(wèn)速度較慢，也可以在公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)：圖像識(shí)別劃分網(wǎng)格，便可自動(dòng)獲取壓縮包。
示例效果
先看看一些效果圖吧：
代碼介紹
主函數(shù)文件
用戶可通過(guò)調(diào)節(jié)結(jié)構(gòu)體里面的參數(shù)進(jìn)行圖像的拾取及單元尺寸的控制，需要注意有以下幾點(diǎn)：
在進(jìn)行選擇圖像時(shí)，只能選擇黑、白兩種顏色的圖像，即黑色區(qū)域?yàn)閯澐志W(wǎng)格的區(qū)域；
圖像通過(guò)
imread函數(shù)進(jìn)行讀取，支持
bmp、
png、
jpg格式；
h_min與
h_max分別控制單元的最小尺寸與最大尺寸；
h_growth表示單元尺寸的增長(zhǎng)率，具體含義我解釋不清楚，反正，h_growth越大，網(wǎng)格越稀疏，h_growth越小，網(wǎng)格越密集；
scale與
simplify_tol也是控制網(wǎng)格局部加密的函數(shù)，會(huì)根據(jù)內(nèi)外輪廓進(jìn)行適當(dāng)局部加密。
展開(kāi) 
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人工智能技術(shù)層展區(qū)
模式識(shí)別（人臉識(shí)別、圖像識(shí)別、視覺(jué)/語(yǔ)音/情感/生物識(shí)別）；理解（機(jī)器閱讀、翻譯、文本分類、信息抽取、跨媒體分析、推理技術(shù)、認(rèn)知計(jì)算、知識(shí)圖譜）；處理（語(yǔ)音、文本、情感、自然語(yǔ)言、自適應(yīng)學(xué)習(xí)、量子智能計(jì)算、虛擬現(xiàn)實(shí)建模、直覺(jué)感知）；系統(tǒng)及執(zhí)行（人機(jī)交互、靈巧作業(yè)、群體智能、自主無(wú)人系統(tǒng)的智能技術(shù)、混合增強(qiáng)智能新架構(gòu)與新技術(shù)）。
人工智能技術(shù)層展區(qū)
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unity
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國(guó)內(nèi)外知名科技企業(yè)將展示其最新研發(fā)的AI大模型，這些模型在自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別、語(yǔ)音交互等領(lǐng)域展現(xiàn)出驚人的能力。從智能客服到醫(yī)療診斷，從金融分析到教育輔助，AI大模型正在深刻改變著各行各業(yè)的面貌。展會(huì)期間，觀眾可以親身體驗(yàn)這些AI大模型的實(shí)際應(yīng)用，感受科技帶來(lái)的便捷與高效。
人形機(jī)器人展區(qū)無(wú)疑是本屆博覽會(huì)最具吸引力的部分之一。
你還將深入研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)概念，這些概念驅(qū)動(dòng)著當(dāng)今最先進(jìn)的技術(shù)，如自動(dòng)駕駛汽車、推薦引擎、語(yǔ)音助手和圖像識(shí)別系統(tǒng)。
你還將深入研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)概念，這些概念驅(qū)動(dòng)著當(dāng)今最先進(jìn)的技術(shù)，如自動(dòng)駕駛汽車、推薦引擎、語(yǔ)音助手和圖像識(shí)別系統(tǒng)。
上述代碼片段中，第一行代碼調(diào)用了 Holistic API，用于實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵點(diǎn)的識(shí)別功能；第二行代碼則調(diào)用了 drawing_utils 工具，用于在圖像上繪制識(shí)別出的關(guān)鍵點(diǎn)。draw_landmarks(image, results)：此函數(shù)用于在用戶圖像上繪制識(shí)別出的關(guān)鍵點(diǎn)，以便直觀展示關(guān)鍵點(diǎn)的位置。
ES-SHOW2026深圳國(guó)際機(jī)器視覺(jué)及傳感器技術(shù)展覽會(huì)
時(shí)間：2026年10月27日-29日 地點(diǎn)：深圳國(guó)際會(huì)展中心
市場(chǎng)背景：
2025年機(jī)器視覺(jué)與傳感器技術(shù)取得突破性進(jìn)展，在這一年，機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了更高度的圖像識(shí)別與分析能力，為各行業(yè)帶來(lái)了巨大的改變。
人工智能技術(shù)層展區(qū)
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