一、影象識別流程：
1、影象識別的流程：
影象識別流程
2、根據本人的理解，使用人工智慧進行影象識別主要分兩階段：
1）樣例訓練階段：對樣例圖片進行影象預處理à分割à特徵提取à生成識別模型。識別模型是這個階段的最終成果，也是後續模型應用的基礎。
2）應用階段：對於要使用上述模型進行識別的圖片，同樣需要對圖片進行影象預處理、分割、特徵提取流程。根據提取的特徵，選擇適當的分類器，如KNN，貝葉斯、CNN等，使用上述識別模型對圖片進行分類等。
二、影象預處理
1、預處理的主要目的：
1）增強有用資訊的可檢測性：消除影象中無關的資訊（去噪音），恢復有用的真實資訊，增強有用資訊的可檢測性。
2）提升處理效率：最大限度地簡化資料，從而改進特徵抽取、
影象分割
、匹配和識別的可靠性。
2、預處理的方法：
1）灰度化：
在
RGB
模型中，如果R=G=B時，則彩色表示一種灰度顏色，其中R=G=B的值叫
灰度值
。因此，灰度影象每個畫素只需一個位元組存放灰度值（又稱強度值、亮度值）。對彩色影象進行處理時，我們往往需要對三個通道依次進行處理，時間開銷將會很大。因此，為了達到提高整個應用系統的處理速度的目的，需要減少所需處理的資料量。
常用的灰度化演算法：
u 分量法
u 最大值法
u 平均值法
u 加權平均法
2）幾何變換
：
影象幾何變換又稱為影象空間變換，透過
平移、轉置、映象、旋轉、縮放
等幾何變換對採集的影象進行處理，用於改正影象採集系統的系統誤差和儀器位置（成像角度、透視關係乃至鏡頭自身原因）的隨機誤差。
常用的幾何變換演算法：
u 灰度插值演算法
u 最近鄰插值
u 雙線性插值
u 雙三次插值。
3）影象增強
增強影象中的有用資訊，它可以是一個失真的過程，其目的是要改善影象的視覺效果，將原來不清晰的影象變得清晰或強調某些感興趣的特徵，擴大影象中不同物體特徵之間的差別，抑制不感興趣的特徵，使之改善影象質量、豐富資訊量，加強影象判讀和識別效果。
3、 影象增強演算法可分成兩大類：
1）空間域法：
空間域法是一種直接影象增強演算法，分為
點運算演算法
和
鄰域去噪演算法。
點運算演算法即
灰度級校正、灰度變換（又叫對比度拉伸）和直方圖修正
等。鄰域增強演算法分為
影象平滑
和
銳化
兩種。平滑常用演算法有
均值濾波、中值濾波、空域濾波。
銳化常用演算法有
梯度運算元法、二階導數運算元法、高通濾波、掩模匹配法
等。
2）頻率域法：
頻率域法是一種間接影象增強演算法，常用的頻域增強方法有
低通濾波器
和
高通濾波器。
低頻濾波器有
理想低通濾波器、巴特沃斯低通濾波器、高斯低通濾波器、指數濾波器
等
。
高通濾波器有
理想高通濾波器、巴特沃斯高通濾波器、高斯高通濾波器、指數濾波器。
三、影象分割：
1、影象分割就是把
影象
分成若干個特定的、具有獨特性質的區域並提出感興趣目標的技術和過程。影象分割的過程也是一個標記過程，即把屬於同一區域的畫素賦予相同的編號。
它是由影象處理到影象分析
的關鍵步驟。
影象分割前後
2、常用的影象分割方法主要分以下幾類：
1）基於
閾值
的分割方法。
2）基於區域的分割方法。
3）基於邊緣的分割方法。
4）基於特定理論的分割方法，如直方圖法等。
影象分割是影象識別和計算機視覺至關重要的預處理。沒有正確的分割就不可能有正確的識別。
四、影象特徵提取：
1、定義：
1）特徵是一個
數字影象
中“有趣”的部分，它是許多計算機影象分析演算法的起點。因此一個演算法是否成功往往由它使用和定義的特徵決定。因此特徵提取最重要的一個特性是“可重複性”：同一場景的不同影象所提取的特徵應該是相同的。
2）特徵提取：將原始特徵轉換為一組具有明顯物理意義（Gabor、幾何特徵［角點、不變數］、紋理［LBP HOG］）或者統計意義或核的特徵。
3）特徵選擇：從特徵集合中挑選一組最具統計意義的特徵，達到降維的目的。
2、特徵型別：
1）邊緣：
是組成兩個影象區域之間邊界（或邊緣）的畫素。
2）角：
是影象中點似的特徵，在區域性它有兩維結構。
3）區域：描寫一個影象中的一個區域性的結構，但是區域也可能僅由一個畫素組成
。
4）脊：長條形的物體被稱為脊。
3、特徵提取常用演算法：
1）SIFT（尺度不變特徵變換）
2）HOG（方向梯度直方圖）
3）神經網路
4） 其他傳統特徵提取的方法（SURF、ORB、LBP、HAAR）
參考資料：
1。
https：//baike。baidu。com/item/%E5%9B%BE%E5%83%8F%E9%A2%84%E5%A4%84%E7%90%86/5786684？fr=aladdin
2。
https：//baike。baidu。com/item/%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%88%86%E5%89%B2/10986705？fr=aladdin
3。
https：//baike。baidu。com/item/%E7%89%B9%E5%BE%81%E6%8F%90%E5%8F%96/8827539？fr=Aladdin
4。
https：//blog。csdn。net/joaming/article/details/82146604
