python基礎
圖像基礎
- 圖像的主要用途：分類、目标檢測、圖像分割、圖像描述、圖像生成
- 相關的元件：OpenCV、Tensorflow、Keras
- 圖像的預處理：平滑與去噪——高斯濾波、中值濾波、曲率驅動濾波
- 圖像的預處理：圖像銳化
- 圖像的預處理：邊緣檢測算子——Sobel、canny、拉普拉斯
- 圖像的預處理：形态學處理——腐蝕、膨脹、開閉運算、top-hat變換
- 圖像的預處理：頻域分析變換——卷積計算、傅裡葉變換、小波變換
- 圖像特征提取：顔色特征——RBG、HSV、Lab
- 圖像特征提取：幾何特征——Edge、Corner、Blob
- 圖像特征提取：紋理特征——HOG、LBP、Gabor濾波
- 圖像特征提取：局部特征——SIFT、SURF、ORB、FAST
- 應用：基于灰階的圖像分割
- 應用：人臉檢測的Haar-like特征
- 行人檢測的多尺度變形部件
- 目标檢測：R-CNN、Fast/Faster R-CNN、YOLO、
- 圖像分割：FCN、反卷積、DeepLab-DCNN、連接配接CRF
- 圖像生成：GAN、DCGAN
網易雲課堂——2017CS231n 斯坦福李飛飛視覺識别
網易雲課堂——斯坦福李飛飛-深度學習計算機視覺
openCV
OCR
參考
- 業界方案——美團：【AI in 美團】深度學習在OCR中的應用
作者：xingoo
出處：http://www.cnblogs.com/xing901022
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