图像识别原理的处理步骤 图像识别的本质是什么？

图像识别的本质是什么？

图像识别是人工智能的一个最重要难点。人类识别图像是先识别图像中的主要特征。人类的“图像识别算法”是“超并行”的。就像量子算法一样，每次搜索都是一个2的n次方个点的子集。但又比量子算法灵活，不一定有“解析”形式，可能是“鸡啄米”式的，甚至是“灵感直觉”式的，一击即中。

目前人类的人工智能图像识别算法，可以说，都是解析形式的，即便是遗传算法、进化算法、模拟退火算法，还有什么多策略综合，加上什么模糊算法，甚至想构造什么纯随机策略参数来改善搜索效率。所做的一切，让目前的图像识别效率，仍然没有重大突破，只是硬件规模红利和效率而已，与现在的人工智能的所谓突破是“并行”的：图像识别效率如果有性质上的根本突破，人工智能就能向人脑逼近一大步了！

目前人类在图像识别技术上，可能有重大进展！但不是商人们雇佣的专家能做出来的！他们被钱“遮望眼”了，没那想象力和创造力！

OpenCV已经将图像处理(识别)的算法写成函数了，那我们还有必要去学习这些算法吗？

那要看你的目的是什么了。举例，汽车现在那么先进和易用了，还需要了解变速箱的原理吗？那得看你的目的是什么了，如果只是普通的开车，不需要了解。如果是修车师傅，那得了解。如果是汽车厂家工程师，那得非常了解。简单来说，看具体需求。

计算机识别图像的原理是什么？

cmos图像传感器将从光学系统得到的光强信号和颜色信息，经过光电转换变成可以由数字电路处理的位图信息，并送到类似digic4的数字处理芯片进行进一步的降噪等处理，最终形成我们需要的图片。

图像识别有哪些具体的方法？

模式识别的理论与方法，有代表性的图像识别方法主要有以下三类。

统计图像识别方法、结构图像识别方法、模糊图像识别方法。

图像识别原理的处理步骤 图像识别原理 图像分析技术的基本原理

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