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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 0255 之间的标量值,0 表示黑色,255 表示白色,介于 02

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