图像识别的算法

‘壹’ 图像处理的算法有哪些

图像处理基本算法操作从处理对象的多少可以有如下划分：
一）点运算：处理点单元信息的运算
二）群运算：处理群单元 （若干个相邻点的集合）的运算
1.二值化操作
图像二值化是图像处理中十分常见且重要的操作，它是将灰度图像转换为二值图像或灰度图像的过程。二值化操作有很多种，例如一般二值化、翻转二值化、截断二值化、置零二值化、置零翻转二值化。
2.直方图处理
直方图是图像处理中另一重要处理过程，它反映图像中不同像素值的统计信息。从这句话我们可以了解到直方图信息仅反映灰度统计信息，与像素具体位置没有关系。这一重要特性在许多识别类算法中直方图处理起到关键作用。
3.模板卷积运算
模板运算是图像处理中使用频率相当高的一种运算，很多操作可以归结为模板运算，例如平滑处理，滤波处理以及边缘特征提取处理等。这里需要说明的是模板运算所使用的模板通常说来就是NXN的矩阵（N一般为奇数如3,5,7,...），如果这个矩阵是对称矩阵那么这个模板也称为卷积模板，如果不对称则是一般的运算模板。我们通常使用的模板一般都是卷积模板。如边缘提取中的Sobel算子模板。

‘贰’ 图像识别算法有几种

从模式特征选择及判别决策方法的不同可将图像模式识别方法大致归纳为两类:统计模式(决策理论)识别方法和句法(结构)模式识别方法。此外，近些年随着对模式识别技术研究的进一步深入，公司模糊模式识别方法和神经网络模式识别方法也开始得到广泛的应用。江苏视图科技算法提供商。

‘叁’ 图像识别算法

图像虽好，盘子太大啊。 以前一直对用的算法不太满意，前天晚上居然发现以前算法里面的一个错误。可惜这是我最得意自认为最完美的算法，结果盯着看了十来个小时也没有发现算法的漏 洞，但结果就是不对。最终还是没有找出自己算法的bug，无奈之下换了一个很简单的算法，虽然速度慢不那么精确但基本够用-_- show一下我的处理结果，嘿嘿。基本驱除所有的其他区域，真是干净啊。识别率也有快100%了。并且不需要用户调整任何参数。我就非常暴力地隐藏了所有参数，鲁棒性似乎还很高。不管了，用户说要傻瓜化的，这下够傻瓜了。 目的就是识别我贴在电梯限速器试验台上的四个标志，求四个标志之间连线的锐角（夹角随着速度而变化），目的就是求出张角随速度的变化规律。 限速器在以一定的加速度旋转，图像是通过旋转编码器的脉冲控制外触发来进行图像采集的。最快大约200fps。限速器节圆速度大约最快2m/s

‘肆’ 身份证图像识别算法是什么样的

以云脉身份证识别为例，它的识别过程包括图像预处理，图像分割，特征提取和图像分类。
云脉身份证识别是利用光学字符识别，属于图像识别中的一个分支。
在整个过程设计中，有一些算法，包括灰度直方图，灰度统计，图像阀值分割，中值滤波，定位分割，列分割，细分割，归一化等等算法。

‘伍’ 有没有什么针对图像识别分类的机器算法

图像方面尤其是识别方面的算法现在已经非常成熟了。
InterceptionV3. 这种太多了，自己训练也不过30行代码。 网络之类的大公司也有开放的接口。

‘陆’ 在图像处理中有哪些算法

1、图像变换：

由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，可减少计算量，获得更有效的处理。它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。

2、图像编码压缩：

图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量，以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。

压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。

编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。

3、图像增强和复原：

图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。

图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。

4、图像分割：

图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。

图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。

5、图像描述：

图像描述是图像识别和理解的必要前提。

一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。

6、图像分类：

图像分类属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。

图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法模式分类。

(6)图像识别的算法扩展阅读：

图像处理主要应用在摄影及印刷、卫星图像处理、医学图像处理、面孔识别、特征识别、显微图像处理和汽车障碍识别等。

数字图像处理技术源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，采用了数字压缩技术。

数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界，人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息，而图像、图形又是所有视觉信息的载体，尽管人眼的鉴别力很高，可以识别上千种颜色，

但很多情况下，图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的，通过图象增强技术，可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。

‘柒’ 数字图像处理的基本算法及要解决的主要问题

图像处理，是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。

图像处理是信号处理的子类，另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。

传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上，比如降噪、量化等。然而，图像属于二维信号，和一维信号相比，它有自己特殊的一面，处理的方式和角度也有所不同。
目录
[隐藏]

* 1 解决方案
* 2 常用的信号处理技术
o 2.1 从一维信号处理扩展来的技术和概念
o 2.2 专用于二维（或更高维）的技术和概念
* 3 典型问题
* 4 应用
* 5 相关相近领域
* 6 参见

[编辑] 解决方案

几十年前，图像处理大多数由光学设备在模拟模式下进行。由于这些光学方法本身所具有的并行特性，至今他们仍然在很多应用领域占有核心地位，例如 全息摄影。但是由于计算机速度的大幅度提高，这些技术正在迅速的被数字图像处理方法所替代。

从通常意义上讲，数字图像处理技术更加普适、可靠和准确。比起模拟方法，它们也更容易实现。专用的硬件被用于数字图像处理，例如，基于流水线的计算机体系结构在这方面取得了巨大的商业成功。今天，硬件解决方案被广泛的用于视频处理系统，但商业化的图像处理任务基本上仍以软件形式实现，运行在通用个人电脑上。

[编辑] 常用的信号处理技术

大多数用于一维信号处理的概念都有其在二维图像信号领域的延伸，它们中的一部分在二维情形下变得十分复杂。同时图像处理也具有自身一些新的概念，例如，连通性、旋转不变性，等等。这些概念仅对二维或更高维的情况下才有非平凡的意义。

图像处理中常用到快速傅立叶变换，因为它可以减小数据处理量和处理时间。

[编辑] 从一维信号处理扩展来的技术和概念

* 分辨率(Image resolution|Resolution)
* 动态范围(Dynamic range)
* 带宽(Bandwidth)
* 滤波器设计(Filter (signal processing)|Filtering)
* 微分算子(Differential operators)
* 边缘检测(Edge detection)
* Domain molation
* 降噪(Noise rection)

[编辑] 专用于二维（或更高维）的技术和概念

* 连通性(Connectedness|Connectivity)
* 旋转不变性(Rotational invariance)

[编辑] 典型问题

* 几何变换（geometric transformations）：包括放大、缩小、旋转等。
* 颜色处理（color）：颜色空间的转化、亮度以及对比度的调节、颜色修正等。
* 图像合成（image composite）：多个图像的加、减、组合、拼接。
* 降噪（image denoising）：研究各种针对二维图像的去噪滤波器或者信号处理技术。
* 边缘检测（edge detection）：进行边缘或者其他局部特征提取。
* 分割（image segmentation）：依据不同标准，把二维图像分割成不同区域。
* 图像制作（image editing）：和计算机图形学有一定交叉。
* 图像配准（image registration）：比较或集成不同条件下获取的图像。
* 图像增强（image enhancement）：
* 图像数字水印（image watermarking）：研究图像域的数据隐藏、加密、或认证。
* 图像压缩（image compression）：研究图像压缩。

[编辑] 应用

* 摄影及印刷 (Photography and printing)
* 卫星图像处理 (Satellite image processing)
* 医学图像处理 (Medical image processing)
* 面孔识别, 特征识别 (Face detection, feature detection, face identification)
* 显微图像处理 (Microscope image processing)
* 汽车障碍识别 (Car barrier detection)

[编辑] 相关相近领域

* 分类（Classification）
* 特征提取（Feature extraction）
* 模式识别（Pattern recognition）
* 投影（Projection）
* 多尺度信号分析（Multi-scale signal analysis）
* 离散余弦变换（The Discrete Cosine Transform）

‘捌’ 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)