圖像識別算法都有哪些？圖像識別算法：1人臉識別（特征臉，F(xiàn)isher人臉算法），人臉檢測（J-V算法，mtcnn）2車牌識別，車型識別（CNN）3字符識別（CNN）].]。。。…無論什么識別算法：其實

圖像識別算法都有哪些？

圖像識別算法：

1人臉識別（特征臉，F(xiàn)isher人臉算法），人臉檢測（J-V算法，mtcnn）

2車牌識別，車型識別（CNN）

3字符識別（CNN）].]。。。

…

無論什么識別算法：其實質(zhì)是圖像（多維矩陣）的分類或擬合算法。

那么如何設計一個函數(shù)來輸入不同的矩陣，得到相應的分類結(jié)果和擬合結(jié)果呢？

一般方案是先對圖像進行預處理（邊緣檢測、濾波、二值化、圖像縮放、歸一化等）

B提取特征。（進一步降低預處理圖像的數(shù)據(jù)維數(shù)，如LBP特征、hog特征等）

圖像邊緣檢測算法有哪些？

圖像邊緣檢測是一種在二維或三維圖像（特別是醫(yī)學圖像）中定位目標邊緣的系統(tǒng)。通過輸入（310）接收表示圖像的每個元素的值的一組數(shù)據(jù)元素。數(shù)據(jù)集存儲在存儲設備（320）中。處理器（340）確定圖像中對象的邊緣。處理器至少計算數(shù)據(jù)元素的第一和/或第二導數(shù)，并計算由κ標識的圖像的等照度曲率。處理器還確定校正因子α，其校正由對象的曲率和/或數(shù)據(jù)的模糊引起的邊緣失準。校正因子α取決于等照度曲率κ。然后，處理器根據(jù)計算出的導數(shù)和等照度線的曲率確定算子的過零點。系統(tǒng)的輸出（330）提供圖像中的邊緣位置的指示。早期的方法有邊緣算子法、曲線擬合法、模板匹配法和閾值法。近年來，出現(xiàn)了許多新的邊緣檢測算法：小波變換、小波包邊緣檢測、基于數(shù)學形態(tài)學的邊緣檢測算法、模糊理論和神經(jīng)網(wǎng)絡。

圖像識別算法都有哪些？

A：圖像識別算法：

1人臉識別（特征臉，F(xiàn)isher人臉算法），人臉檢測（J-V算法，mtcnn）

2車牌識別，車型識別（CNN）

3字符識別（CNN）]。]。。。

選擇深度學習，現(xiàn)在傳統(tǒng)的圖像處理方法基本上比深度學習好用于圖像處理，如果你想深入學習，就多學習機器學習理論

這要看你的目的是什么。比如說現(xiàn)在的車這么先進好用，你還需要了解變速箱的原理嗎？這取決于你的目的。如果只是普通駕駛，你不需要知道。如果你是一個機械師，你必須理解。如果你是一個汽車制造商的工程師，你必須對它非常了解。簡言之，這取決于具體的需要。