在計算機中，按照顏色和灰度的多少可以將圖像分為四種基本類型。 　　1. 二值圖像 　　2. 灰度圖像 　　3. 索引圖像 　　4. 真彩色RGB圖像 1. 二值圖像 一幅二值圖像的二維矩陣僅由0、1兩個值構成，“0”代表黑色，“1”代白色。由於每一像素（矩陣中每一元素）取值 ...

三類區域：平坦區域、邊緣區域和紋理區域。 噪聲在圖像中屬於細節部分 通過過完備小波的分解，圖像的邊緣和紋理可以得到更好的表達。 選取處於中間級別的第二級小波的三個子帶來對圖像信息進行描述。 過完備小波分解獲得了水平、垂直以及對角子帶的小波分量，分別對應於圖像中的水平、垂直和對角方向 ...

圖像分類 本教程源代碼目錄在book/image_classification,初次使用請您參考Book文檔使用說明。 #說明: 1.硬件環境要求： 本文可支持在CPU、GPU下運行 2.Docker鏡像支持的CUDA/cuDNN版本： 如果使用了Docker運行Book，請注意：這里所提 ...

一、圖像分類介紹 　　什么是圖像分類，核心是從給定的分類集合中給圖像分配一個標簽的任務。實際上，這意味着我們的任務是分析一個輸入圖像並返回一個將圖像分類的標簽。標簽來自預定義的可能類別集。 　　示例：我們假定一個可能的類別集categories = {dog, cat, eagle}，之后 ...

內容參考自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20894041?refer=intelligentunit 用像素點的rgb值來判斷圖片的分類准確率並不高，但是作為一個練習knn的題目，還是挺不錯的。 1. CIFAR-10 CIFAR-10是一個圖像分類 ...

1 圖像分類問題 1.1 什么是圖像分類 所謂圖像分類問題，就是已有固定的分類標簽集合，然后對於輸入的圖像，從分類標簽集合中找出一個分類標簽，最后把分類標簽分配給該輸入圖像。雖然看起來挺簡單的，但這可是計算機視覺領域的核心問題之一，並且有着各種各樣的實際應用。計算機視覺領域中很多看似不同的問題 ...

AlexNet 大致框架AlexNet是深度神經網絡的開山之作，其中包括前五層是卷積層、三層的全連接層、和softmax層分類。其中使用了ReLU激活函數、局部響應歸一化、重疊池化、在最后一層的全連接上dropout。 優點：使得速度變快，使用relu激活函數，使用重疊池化，droupout ...

1、前言　　 在工業產品缺陷檢測中，基於傳統的圖像特征的缺陷分類的准確率達不到實際生產的要求，因此想采用CNN來進行缺陷分類。 　　傳統缺陷分類思路： 　　1、缺陷圖片分離：先采用復雜的圖像處理方法，將缺陷從采集的圖像中分離處理； 　　2、特征向量構建：通過對不同缺陷種類的特征進行分析 ...