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图像识别是人工智能的一个重要领域。为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序，人们提出了不同的图像识别模型。例如模板匹配模型。这种模型认为，识别某个图像，必须在过去的经验中有这个图像的记忆模式，又叫模板。当前的刺激如果能与大脑中的模板相匹配，这个图像也就被识别了。
图像识别（图片去雾）Python SDK，报错：result，用户名密码都改过了 ，这是什么问题呢
如何将H264的视频进行实施图像识别
人工智能在图像识别领域的最新突破有哪些？
通过持续的技术优化和迁移学习策略，CNN必将在未来继续推动图像识别技术的发展，为人们带来更多便捷和智能的应用体验。
作者：王祥鹤
2.2.2 conda由于在后续的学习过程中，我们将多次用到conda，因此本书单独组织一个小节来介绍它。1.包的安装和管理conda对包的管理都是通过命令行来实现的（Windows用户可以参考面向Windows的命令提示符教程），若想要安装包，那么在终端中输入conda install
2.1.3 MXNetMXNet是亚马逊（Amazon）的李沐带队开发的深度学习框架。它拥有类似于Theano和Tensorflow的数据流图，为多GPU架构提供了良好的配置，有着类似于Lasagne和Blocks的更高级别的模型构建块，并且可以在你想象的任何硬件上运行（包括手机）
以拥有22 000 多个类别，超过1 500 万个标记过的高分辨率图像的 ImageNet 数据库作为基准，AlexNet 史无前例地将识别错误率降低到了18%。
2.1.2 Tensorflow2015年11月10日，Google宣布推出全新的机器学习开源工具Tensorflow。Tensorflow最初是由Google机器智能研究部门的Google Brain团队开发，基于Google 2011年开发的深度学习基础架构DistBelief
2.1.6 CaffeCaffe是基于C++语言编写的深度学习框架，作者是中国人贾杨清。它开放源码（具有Licensed BSD），提供了命令行，以及Matlab和Python接口，清晰、可读性强、容易上手。Caffe是早期深度学习研究者使用的框架，由于很多研究人员在上面进行开发和优化
2.3.10 FancyIndexing要索引向量中的一个值是比较容易的，比如通过x[0]来取值。但是，如果想要更复杂地取数，比如，需要返回第3个、第5个以及第8个元素时，应该怎么办？示例代码如下：import numpy as npx = np.arange(15)ind = [
2.3.5 切片Numpy支持类似list的切片操作，示例代码如下：import numpy as npmatrix = np.array([[5, 10, 15], [20, 25, 30], [35, 40, 45] ])print(matrix[:,1])print(matrix
探索油田勘探中的图像识别与目标检测技术 在油田勘探领域，图像识别和目标检测技术正日益成为关键工具。利用这些技术，我们可以从各种油田图像中提取有价值的信息，帮助分析师和工程师做出更准确的决策。
但由于KNN是机器学习中最简单的分类算法，而图像分类也是图像识别中最简单的问题，所以本章使用KNN来做图像分类，这是我们了解图像识别算法的第一步。 图3-14 图像中具体某个像素值的无意义性
The YIQ Model of Computed Tomography Color Image Variable Block with Fractal Image Coding[J]. 2016, 10(4):263-270.[[i]] 朱清溢.
另外，还有一点值得注意的是，在入门图像识别之前，读者需有一定的Python基础。
在 Python 中从头开始创建一个名为 my_recognition.py 的图像识别新程序。此脚本将从磁盘加载任意图像并使用 imageNet 对象对其进行分类。
图像识别是人工智能的一个重要领域。为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序，人们提出了不同的图像识别模型。例如模板匹配模型。这种模型认为，识别某个图像，必须在过去的经验中有这个图像的记忆模式，又叫模板。当前的刺激如果能与大脑中的模板相匹配，这个图像也就被识别了。
3.3 KNN实战3.3.1 KNN实现MNIST数据分类我们前面使用了两节的内容来讲述KNN算法的计算逻辑以及它的Python实现思路，本节将提供两个实战案例，带领大家逐步走进图像识别。1. MNIST数据集为了方便大家理解，本节选择的数据集是一个比较经典的数据集—MNIST。
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