图像识别算法原理和步骤 图像识别算法都有哪些？
图像识别算法都有哪些？
图像识别算法：
1人脸识别（特征脸，Fisher人脸算法），人脸检测（J-V算法，mtcnn）
2车牌识别，车型识别（CNN）
3字符识别（CNN）].]。。。
…
无论什么识别算法：其实质是图像（多维矩阵）的分类或拟合算法。
那么如何设计一个函数来输入不同的矩阵，得到相应的分类结果和拟合结果呢？
一般方案是先对图像进行预处理（边缘检测、滤波、二值化、图像缩放、归一化等）
B提取特征。（进一步降低预处理图像的数据维数，如LBP特征、hog特征等）
C使用机器学习方法进行分类或拟合（SVM、BP、logistic回归等）
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？
这取决于你的目的是什么。比如说现在的车这么先进好用，你还需要了解变速箱的原理吗？这取决于你的目的。如果只是普通驾驶，你不需要知道。如果你是一个机械师，你必须理解。如果你是一个汽车制造商的工程师，你必须对它非常了解。简言之，这取决于具体的需要。
图像识别算法都有哪些？
A：图像识别算法：
1人脸识别（特征脸，Fisher人脸算法），人脸检测（J-V算法，mtcnn）
2车牌识别，车型识别（CNN）
3字符识别（CNN）]。]。。。
选择深度学习，现在传统的图像处理方法基本上比深度学习好做图像处理，如果你想深入学习，多学机器学习理论
关键词：算法，图像处理和深度学习
下面是一些厚颜无耻的想法和建议：
1。恭喜你学习python，离算法的位置又近了一步；
2。请继续努力，这是算法岗的跳板。Python可以在一个月内完成。信用证不需要两三年。你告诉我你已经掌握了吗？Java是世界第一语言，但我建议你暂时不要去研究它。因为你学会了，嗯？做java后台开发很有趣。JPG
---我是分割线---
C＞Python＞Java
今年考上研究生，导师让我在图像处理算法和深度学习算法中选一个方向，请问有什么建议吗？
是的。
图像识别非常简单。它不需要考虑效率问题。它可以通过特征匹配直接完成。opencv开源库中有一个现成的。其实很简单。它可以由十多行代码来完成。
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