PyTorch深度学习实战（5）——计算机视觉基础
PyTorch深度学习实战（5）——计算机视觉基础
- 0. 前言
- 1. 图像表示
- 2. 将图像转换为结构化数组
- 2.1 灰度图像表示
- 2.2 彩色图像表示
- 3 利用神经网络进行图像分析的优势
- 小结
- 系列链接
0. 前言
计算机视觉是指通过计算机系统对图像和视频进行处理和分析，利用计算机算法和方法，使计算机能够模拟和理解人类的视觉系统。通过计算机视觉技术，计算机可以从图像和视频中提取有用的信息，实现对环境的感知和理解，从而帮助人们解决各种问题和提高效率。本节中，将介绍计算机中的图像表示，并介绍如何利用神经网络进行图像分析，为计算机视觉的高级任务和应用奠定基础。
1. 图像表示
数字图像文件(通常扩展名为“JPEG”或“PNG”)由像素数组组成，像素是图像的最小构成元素。在灰度图像中，每个像素都是 0 到 255 之间的标量值，0 表示黑色，255 表示白色，介于 0 到 2
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