python基础

图像基础

图像的主要用途：分类、目标检测、图像分割、图像描述、图像生成

相关的组件：OpenCV、Tensorflow、Keras

图像的预处理：平滑与去噪——高斯滤波、中值滤波、曲率驱动滤波

图像的预处理：图像锐化

图像的预处理：边缘检测算子——Sobel、canny、拉普拉斯

图像的预处理：形态学处理——腐蚀、膨胀、开闭运算、top-hat变换

图像的预处理：频域分析变换——卷积计算、傅里叶变换、小波变换

图像特征提取：颜色特征——RBG、HSV、Lab

图像特征提取：几何特征——Edge、Corner、Blob

图像特征提取：纹理特征——HOG、LBP、Gabor滤波

图像特征提取：局部特征——SIFT、SURF、ORB、FAST

应用：基于灰度的图像分割

应用：人脸检测的Haar-like特征

行人检测的多尺度变形部件

目标检测：R-CNN、Fast/Faster R-CNN、YOLO、

图像分割：FCN、反卷积、DeepLab-DCNN、连接CRF

图像生成：GAN、DCGAN

网易云课堂——2017CS231n 斯坦福李飞飞视觉识别

网易云课堂——斯坦福李飞飞-深度学习计算机视觉

openCV

OCR

参考

业界方案——美团：【AI in 美团】深度学习在OCR中的应用

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