⑴ 如何学习python 图像识别
图像识别技术可以用来解决人脸识别或字符识别等多种问题。 在本文中，我将对算法进行实际编码来演示识别手写字，特别是手写的数字。我将会使用Python以及Python的许多模块，比如numpy、PIL等。 1 #从PIL库中导入Image
⑵ 学习基于嵌入式平台的简单的图像识别算法可以阅读什么书
图像处理方面、图像识别算法：掌握算法、简化算法、认清算法实质和算法最大复杂度所在；
嵌入式CPU数据手册：掌握cpu特点和能力，如需特殊优化了解cpu内部cache和总线特点，特色指令集
嵌入式操作系统文档：了解系统能力、存储器使用、系统运行最大速度，程序调用特点(硬中断、软中断、函数)，以便决定算法运行过程以及是否能够实现、处理能力如何。
⑶ 如何用机器学习的技术进行图像识别
图像识别技术可以用来解决人脸识别或字符识别等多种问题。
在本文中，我将对算法进行实际编码来演示识别手写字，特别是手写的数字。我将会使用Python以及Python的许多模块，比如numpy、PIL等。
1 #从PIL库中导入Image
2 from PIL import Image
3 #导入numpy
4 import numpy as np
5 #从文件中载入图像
6 i = Image.open('images/dot.png')
7 #将图像转换成矩阵形式
8 iar = np.asarray(i)
9 #打印矩阵
10 print (iar)
⑷ 图像识别的方法
图像识别最基本的方法是基于图像边缘的识别，图像边缘的识别有拉帕拉斯算子，贝塞尔算子，平均值等方法。把边缘识别出来之后通过和数据库（图形或者文字）进行对比扫描，就可以把图像识别出来了。
⑸ 图像识别系统有几种方式具体是什么
图片识别的实现基础是由图像处理、计算机视觉和模糊识别等多学科实现的，现阶段市面上已经有很多像图普科技成熟大厂可以提供智能审核的软件。
在人工智能中，实现图像识别有一种算法是基于深度学习多层神经网络实现的，主要是基于模仿人的神经网络，以神经元为单位，算法包含输入层，多个节点输出层，以及权重值，需要大量的训练样本去调整模型以达到误差值最小。
图像处理具体包括编码、压缩、增强、分割；图像识别包括特征提取、特征选择和分类分析，对图像类别和结构进行分析；图像理解包括机器学习和深度学习，即是对图像描述和解释。