有什么好的图像识别教程，主要是讲原理的？

图像识别是怎么的运行原理？~

图像的组成：图像由什么组成的，这个问题不是通常意义上的概念，它不是指图片里面有什么我们可以看到的东西，而是图像的光学组成概念。即图像是由很多具备色彩种类、亮度等级等信息的基本像素点所组成的。
图像的识别：计算机初始状态只能识别像素点上的基本信息，这个和生物的视觉是一样的，生物之所以可以分辨物体是由于生物神经系统对原始图像处理后的结果。而计算机的图像识别也是一个将原始光学信息进行逻辑分类处理的过程。
【图为大脑神经元】
图像识别的要点： 图像识别编程就是对原始图像点信息的综合处理，图像识别通常有轮廓识别、特征识别、色彩识别、材质识别、物体识别等等。一般根据颜色、亮度等信息得出物体的轮廓，依据轮廓所对应的数据来确定轮廓的内容是什么物体或是什么特征，及特征及物体的判断离不开轮廓及对应逻辑数据的处理。而材质识别的特点是根据问题的反光程度来识别，其同样离不开轮廓的识别及逻辑数据的判断。因此在图像识别中，轮廓识别是重中之重。
图像识别编程的要点：图像识别编程时务必将通常的图像概念刻意淡化而侧重为视觉数据的逻辑化，并通宵人类识别数据是的依据。即人脑识别图像的逻辑判断依据从而得出正确的逻辑编程思路。
图片编程的注意事项：图片编程时不要将简单的处理繁杂化，同时明确要识别图像的目的及可以忽略细节的程度。尽量避免非逻辑必备信息的参杂，这个对于需要高速识别内容的项目尤为重要。

如果说你的图像识别软件或者是像素是被软件不行的话，那就说明了你的碟片夹了无法成功，所以说你要自觉一点，这些之类的软件工程方面的这些这些这些这些没有头绪的话，那实在是没有办法了，那就只能放弃了，因为有些东西确实搞不懂，那就真的没办法了

图像的组成：图像由什么组成的，这个问题不是通常意义上的概念，它不是指图片里面有什么我们可以看到的东西，而是图像的光学组成概念。即图像是由很多具备色彩种类、亮度等级等信息的基本像素点所组成的。

图像的识别：计算机初始状态只能识别像素点上的基本信息，这个和生物的视觉是一样的，生物之所以可以分辨物体是由于生物神经系统对原始图像处理后的结果。而计算机的图像识别也是一个将原始光学信息进行逻辑分类处理的过程。
【图为大脑神经元】

图像识别的要点： 图像识别编程就是对原始图像点信息的综合处理，图像识别通常有轮廓识别、特征识别、色彩识别、材质识别、物体识别等等。一般根据颜色、亮度等信息得出物体的轮廓，依据轮廓所对应的数据来确定轮廓的内容是什么物体或是什么特征，及特征及物体的判断离不开轮廓及对应逻辑数据的处理。而材质识别的特点是根据问题的反光程度来识别，其同样离不开轮廓的识别及逻辑数据的判断。因此在图像识别中，轮廓识别是重中之重。

图像识别编程的要点：图像识别编程时务必将通常的图像概念刻意淡化而侧重为视觉数据的逻辑化，并通宵人类识别数据是的依据。即人脑识别图像的逻辑判断依据从而得出正确的逻辑编程思路。

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图片编程的注意事项：图片编程时不要将简单的处理繁杂化，同时明确要识别图像的目的及可以忽略细节的程度。尽量避免非逻辑必备信息的参杂，这个对于需要高速识别内容的项目尤为重要。

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注意事项
有概念不清晰的请至网上自行查阅。
文中内容纯属个人经验，对借鉴此产生的后果概不负责。

1.图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理，图像识别软件国外代表的有康耐视等，国内代表的有图智能等。另外在地理学中指将遥感图像进行分类的技术。

2.图形刺激作用于感觉器官，人们辨认出它是经验过的某一图形的过程,也叫图像再认。在图像识别中,既要有当时进入感官的信息,也要有记忆中存储的信息。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程，才能实现对图像的再认。

3.图像识别可能是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有它的特征,如字母A有个尖，P有个圈、而Y的中心有个锐角等。对图像识别时眼动的研究表明，视线总是集中在图像的主要特征上，也就是集中在图像轮廓曲度最大或轮廓方向突然改变的地方，这些地方的信息量最大。而且眼睛的扫描路线也总是依次从一个特征转到另一个特征上。由此可见，在图像识别过程中，知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。同时,在大脑里必定有一个负责整合信息的机制，它能把分阶段获得的信息整理成一个完整的知觉映象。
在人类图像识别系统中，对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。对于熟悉的图形,由于掌握了它的主要特征，就会把它当作一个单元来识别，而不再注意它的细节了。这种由孤立的单元材料组成的整体单位叫做组块，每一个组块是同时被感知的。在文字材料的识别中，人们不仅可以把一个汉字的笔划或偏旁等单元组成一个组块，而且能把经常在一起出现的字或词组成组块单位来加以识别。
在计算机视觉识别系统中，图像内容通常用图像特征进行描述。事实上，基于计算机视觉的图像检索也可以分为类似文本搜索引擎的三个步骤：提取特征、建索引build以及查询。

4.目前主要的图像识别方法有基于神经网络的图像识别方法、基于小波矩的图像识别方法等。可以参考相关的图书教程和视频教程啊

步骤一：首先点击“读取”按钮，读取需要识别的文件
步骤二：直接点击“识别”按钮，软件会自动对添加好的文件进行识别工作，一般都是瞬间完成，当然批量识别除外。
步骤三：在同一页面同一版面对其进行核对，核对完成根据自己的需要保存格式，这样整个识别工作就完成了。
1.图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理，图像识别软件国外代表的有康耐视等，国内代表的有图智能等。另外在地理学中指将遥感图像进行分类的技术。

2.图形刺激作用于感觉器官，人们辨认出它是经验过的某一图形的过程,也叫图像再认。在图像识别中,既要有当时进入感官的信息,也要有记忆中存储的信息。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程，才能实现对图像的再认。

3.图像识别可能是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有它的特征,如字母A有个尖，P有个圈、而Y的中心有个锐角等。对图像识别时眼动的研究表明，视线总是集中在图像的主要特征上，也就是集中在图像轮廓曲度最大或轮廓方向突然改变的地方，这些地方的信息量最大。而且眼睛的扫描路线也总是依次从一个特征转到另一个特征上。由此可见，在图像识别过程中，知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。同时,在大脑里必定有一个负责整合信息的机制，它能把分阶段获得的信息整理成一个完整的知觉映象。

在人类图像识别系统中，对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。对于熟悉的图形,由于掌握了它的主要特征，就会把它当作一个单元来识别，而不再注意它的细节了。这种由孤立的单元材料组成的整体单位叫做组块，每一个组块是同时被感知的。在文字材料的识别中，人们不仅可以把一个汉字的笔划或偏旁等单元组成一个组块，而且能把经常在一起出现的字或词组成组块单位来加以识别。

曾几何时，图像识别技术似乎还是很陌生的一个词，现在却已经越来越贴近人们的生活了。近些年比较经典的一个应用，就是谷歌和百度推出的识图功能，相信大家都已经有所体验；IT行业同事炒得火热的人脸识别，也是图像识别应用的一个典例；当然，现在的日常生活中也少不了网上购物中的识图，只要把想买的东西拿在某宝APP拍一下，就会立即搜索出此物品的种类和价格。

不过，这些厉害的功能究竟是怎么实现的呢？未来图像识别还会和我们生活有哪些更深的接触，又跟大数据有什么关系？今天让我为你慢慢探索。

数字图像（又称数码图像或数位图像），是二维图像用有限数字数值像素的表示。完成数字图像的识别需要大致经过信息获取图像采集 -> 图像预处理（如二值化、反色等处理方法）得到特征数据 -> 训练过程（分类器涉及和分类决策） -> 识别这几个步骤。由于数字图像和文字、数字均以像素为基本元素，加之数字图像识别和数字识别的基本过程类似，我将以图像识别技术中比较基础的数字识别简单讲述识别的过程。

先介绍一下几个后面会用到的基本概念：

1. 模式识别：当前，模式识别的应用范围十分广泛，它的观察对象囊括了人类感官直接或间接接受的外界信息。而运用模式识别的目的，则是利用计算机模仿人的识别能力来辨别观察对象。模式识别方法大致可分为两种，即结构方法和决策理论方法，其中决策理论方法又称为统计方法。字符模式识别的方法可以大致分为统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络等。上述的图像识别步骤就是模式识别的基本步骤了。

常用的模式识别方法之一是模板匹配，顾名思义，就是在输入图像上不断切割出临时图像、并将之与模板图像匹配，如果相似度足够高，就认为我们寻找到了应有的目标。最常见的匹配方法包括平方差匹配法、相关匹配法、相关系数匹配法等。以下我们都将以模板匹配为例，说明模型识别的概念。

2. 支持向量机（SVM）：支持向量机是一种可训练的、基于结构风险最小化原则的通用机器学习方法，简单来说就是一种分类器。SVM方法的原理简单说即是线性化和升维的过程。SVM是从线性可分情况下的最优分类超平面发展而来的。如下图所示，空心点和实心点分别代表两类样本，H为H维分类超平面，HI和H2分别为过各类点且离分类超平面举例最近且平行于H的超平面。最优分类超平面理论要求分类超平面在可将两类正确分开的基础上，使分类间隔最大化。

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图像识别技术的引入 图像识别是人工智能的一个重要的领域.图像识别的发展经历了三个阶段:文字识别、数字图像处理与识别、物体识别.图像识别,顾名思...

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图像识别技术的过程 既然计算机的图像识别技术与人类的图像识别原理相同,那它们的过程也是大同小异的.图像识别技术也分为已下几步:信息的获取,预处...

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图像识别技术的分析 随着计算机技术的迅速发展和科技的不断进步,图像识别技术已经在众多领域得到了应用.计算机在很多方面确实具有人类所无法超越的...

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商南县13893987941： 学习图像识别技术需要什么基础知识?有没有推荐教材? - ？
管虏雷宁： 您好:我觉得最基本的图像处理的图像,你应该有图像处理等知识有一定的了解(包括图像平滑去噪,图像增强,图像分割和图像变换)应该是的基础上,模式识别这个我建议你看到的图像处理冈萨雷斯这本书,用于模式识别,迪达写道,“模式分类”这本权威的书,我觉得模式识别领域仍然有很多的东西可以挖掘,毕竟他做到了没有完美的常规固定经典物理学理论,这本书是很多理论都有自己的缺点加以改进,你先学这本书呈现(如贝叶斯决策理论,参数和非参数估计的基本理论,等),要学会去研究这些理论这些问题.有一个数学基础,相关的数学图形识别的基础上,应该有:高等数学,线性代数,概率论,随机过程优化方法,等等.你有数学基础,科学这些应该不是难事. 希望对你有用!

商南县13893987941： 图像或文字识别有什么好的方法 - ？
管虏雷宁： 用ocr文字识别软件,比如ABBYY FineReader 12,识别率蛮高的,你可以到他们网站去下载用用看

商南县13893987941： 哪个ocr软件好用?主要识别图片文字 - ？
管虏雷宁： 你好,捷速ocr比较好用一点.使用教程:1、首先,需要在电脑上下载捷速OCR文字识别软件,在百度上搜索“捷速OCR文字识别软件”,找到相关网站,下载下来,安装运行就可以了. 2、双击打开已经下载好的软件,可以看到弹出的对话...

商南县13893987941： 有哪些机器学习,图像识别方面的入门书籍 - ？
管虏雷宁： 《learning opencv》,有中文版.用这个入门最快.《机器学习实战》,简单,容易,清晰.《统计学习方法》,如果想学点理论,将整本书推导一下.入门这三本就够了.其他的书都太累太难.PRML和CV广大无比,深不可测,且常常很无用.Alpaydin的 Introduction to Machine Learning;数字图像处理 第三版 冈萨雷斯等著;计算机视觉:理论与算法 RichardSzeliski著;图像处理,分析与机器视觉 第三版Sonka等著 艾海舟等译.

商南县13893987941： 我是想学习图像识别的学生,之前没有这方面的技术基础,谁能标注一下重点么?最好是有些体系知识点介绍的 - ？
管虏雷宁： 这个可以有,这样可以大大提高学习的效率.以创造栗图像识别教学套装为例,它是以图新识别原理及技术为核心设计任务,围绕动物识别,植物识别,人脸识别等多项图像识别技术任务,让青少年通过动手实践体验图像识别技术,掌握和了解图像识别概念及要点.以下是创造栗《图像识别实践教程》课程体系知识点,供参考了解.图像识别概述:a、图像识别的概念;b、图像识别技术发展简史2、数字图像:a、数字图像的概念;b、数字图像的形成3、图像处理:a、图像采集;b、图像增强;c、图像复原4、图像分割:a、基于边缘的分割;b、基于区域的分割;c、基于基于阈值的分割5、特征与分类器:a、边缘检测;b、分类器6、图像识别:a、K邻近;b、支持向量机;c、卷积神经网络

商南县13893987941： 图像识别有什么样的方法 - ？
管虏雷宁： 算法么?建议你站在巨人的手膀子上,用 opencv 吧,我也研究过图形识别,目标跟踪,感觉都是坑

商南县13893987941： 有哪些关于数字图像处理识别方面的书籍?最好里面是有一些基于编程语言的例子,不要是纯理论的 - ？
管虏雷宁： 使用MATLAB推荐:数字图像处理(MATLAB版)张德丰编著 人民邮电出版社 使用PS推荐:数字图像处理技术 詹青龙 清华大学出版社

商南县13893987941： 创造栗图像识别课程体系知识点有哪些呢? - ？
管虏雷宁： 以创造栗图像识别《图像识别实践教程》为例,课程体系包含知识点有六大块分别是1. 图像识别概述 2. 数字图像 3. 图像处理 4. 图像分割 5. 特征与分类器 6. 图像识别.

商南县13893987941： 实现图片识别的方法有哪些? - ？
管虏雷宁： 朋友你可以借助软件来做,很简单,你试试:1.下载安装OCR文字识别软件.2.打开软件,点击上方的“快速识别”功能.3.点击软件左上角的“添加文件”,把需要识别的图片添加进去.4.点击软件右下角的“一键识别”.5.最后点击操作下方的“打开文件”,便可看到识别成功的图片文字了.

商南县13893987941： OCR识别汉字的步骤是什么? - ？
管虏雷宁： 1、扫描或者打开已有图片 2、倾斜矫正,OCR软件中一般会有手动和自动两种方式共用户选择使用 3、版面分析,将图像分块并判断类型:横排文字、竖排文字、表格、图像,也有自动和手动两种方式 4、识别 5、输出到指定格式,如TXT、RTF、HTML等