简介 计算机视觉图像特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征，以便计算机能够更好地理解和处理图像。常用的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、纹理分析、颜色直方图等。在深度学习领域，卷积神经网络（CN

计算机视觉，作为人工智能的一个中心领域，正在迅速改变我们与世界的交互方式。近年来，深度学习在图像识别、目标检测和生成等任务上取得了显著进展。而 PyTorch 作为一个灵活且强大的深度学习框架，成为开

耶鲁脸部数据库（大小为6.4MB）包含165个GIF格式的灰度图像，共15个人。每个主题有11个图像，每个不同的面部表情或配置都有一个：中心光，眼镜，快乐，左光，无眼镜，正常，右光，悲伤，困倦，惊讶和眨眼。

TensorFlow已经准备了一个脚本来自动下载和导入MNIST数据集。它会自动创建一个'MNIST_data'的目录来存储数据。 这里，mnist是一个轻量级的类。它以Numpy数组的形式存储着训练、校验和测试数据集。同时提供了一个函数，用于在迭代中获得minibatch，后…

手写数字的MNIST数据库可从此页面获得，其中包含60,000个示例的训练集以及10,000个示例的测试集。它是NIST提供的更大集合的子集。这些数字已经过尺寸标准化并以固定尺寸的图像为中心。 MNIST是深度学习的经典入门demo，他是由6万张训练图片和1万张测试图片构成的，…

在机器学习，支持向量机的监督学习模型与相关的学习算法可以分析用于数据分类和回归分析。给定一组训练样例，每个训练样例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法建立一个模型，将新的例子分配给一个类别或另一个类别，使其成为非概率二元线性分类器（尽管方法如Platt缩放存在以…

Haar特征是一种反映图像的灰度变化的，像素分模块求差值的一种特征。它分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。用黑白两种矩形框组合成特征模板，在特征模板内用 黑色矩形像素和 减去 白色矩形像素和来表示这个模版的特征值。例如：脸部的一些特征能由矩形模块差值特征简单的描…

1、使用图 (Graph) 来表示计算任务. 2、在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (Context) 中执行图. 3、使用 张量(Tensor) 表示数据. 4、通过 变量 (Variable) 维护状态. 5、使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(…

数码时代，直方图可以说是无处不在。无论是相机的显示屏，还是后期PS、ACR里的窗口，甚至色阶、曲线的工具之中，都可以看到直方图的身影。 要理解直方图，绕不开“亮度”这个概念。人们把照片的亮度分为0到255共256个数值，数值越大，代表的亮度越高。其中0代表纯黑色的最暗区域，25…