机器视觉入门必看_苏州机器视觉培训_苏州机器视觉软件开发培训
（一）图像处理的应用
- 身份认证
- 21 世纪，人脸识别技术的应用日益广泛。以银行系统为例，重庆的部分银行已采用人脸识别验证系统进行辅助认证。在门禁领域，过去主要采用指纹和虹膜识别，虽准确性高，但采集和验证过程具有一定的侵犯性，易让用户产生不适感。相比之下，人脸识别只需拍摄照片即可采集信息，更为便捷。此外，在监控领域，一个摄像头可记录众多人员信息，人工辨认难度大，而系统自动判别人员信息将极大提高办案效率。
- 监控安防
- 安防监控是图像处理极具潜力的应用领域。当前，各城市大量安装监控摄像头，但后端处理未能及时跟上。后端处理主要指监控录像的视频处理，包括行人检测、异常检测、显著性检测、协同跟踪等。其中，行人异常检测在图像处理中具有独特魅力。目前，大部分监控视频分析处理由人工完成，工程量巨大。因此，智能监控的需求极为迫切。当前技术水平下，视频分析程序能够实现行人检测、人脸定位、人脸识别、表情识别和动作检测等功能，为监控安防提供有力支持。
- 深度学习（Deep Learning）
- “图像处理是深度学习应用的天堂”。苏州深度学习作为新一代人工智能的基础，在图像处理领域有着广泛应用。例如，谷歌大脑项目通过大规模计算节点训练人工智能模型，能够自主识别猫脸图像；ImageNet 竞赛在千万张图像数据库上比拼识别率，深度学习模型尤其是卷积神经网络屡获佳绩。中国的汤晓鸥教授提出的 DeepID 人脸识别算法在大规模人脸数据库上正确率高达 99.75%，展示了深度学习在图像识别领域的强大威力。
（二）图像处理研究工具
- Matlab
- MathWork 公司的 Matlab 软件是算法研究的利器，其强大的矩阵运算和图形仿真能力备受青睐。Matlab 高度封装，简洁性和封装性优于其他语言，但也损失了部分灵活性。对于算法研究人员，尤其是高校硕士博士，Matlab 是首选工具。全世界的算法大牛和精英教授通常会首先公布 Matlab 源码，然后改写成其他语言进行实际应用。因此，掌握并熟练使用 Matlab 对于图像处理研究至关重要。对于初学者，推荐《MATLAB 图像处理实例详解（附光盘）》这本书，有助于快速入门。在学习过程中，应避免死记硬背工具函数，而是根据实际情况快速翻阅工具书，找出有实际意义的源码进行练习，以建立自信和成就感。
- OpenCV
- OpenCV 是 Intel 公司开发的 C++ 图像处理工具包，可视为 C++ 版的 Matlab。其面向开发，稳定性好，异常处理机制周全。但需注意，由于 苏州OpenCV培训是开源的，在项目中直接调用其 API 意味着项目也必须开源。因此，在实际产品开发中，往往需要从 OpenCV 库中挖掘代码而非直接调用。深度学习领域的 Caffe 框架是基于 C++ 和 OpenCV 的典型深度学习框架，由谷歌深度学习团队成员贾扬清编写并公布源码，被广泛应用于深度学习研究。推荐两本 OpenCV 教程：毛星云的《OpenCV3 编程入门》，内容详细，代码通俗易懂，适合初学者；《图像识别与项目实践――VC++、MATLAB 技术实现》，偏向工程应用，提供了很多有新意的代码。
- Python
- Python 在图像处理算法方面得益于 Numpy 和 Theano 两个重要类库。Numpy 是 Python 的线性代数库，支持矩阵运算和机器学习算法开发仿真；Theano 是 Python 的机器学习库，方便实现深度学习算法。虽然 Python 在图像处理领域的应用不如 Matlab 和 OpenCV 广泛，但作为通用脚本语言，值得程序员了解。推荐《机器学习实战》这本书，介绍了多种机器学习经典算法的 Python 实现。
（三）图像处理研究方法
- 基础概念
- 图像处理的基础概念包括图像、像素、彩色图像等基本知识。冈萨雷斯编写、阮秋琦翻译的《数字图像处理》是必读经典教材，涵盖了图像处理的基础知识。建议尽早阅读这本书，尤其是研究生在进入课题之前阅读，以便为后续研究打下坚实基础。
- 基本思想
- 图像处理的基本思想应立足于图像本身，理解图像的多种表现形式和本质属性。例如，在模式识别中，将图像想象成高维空间中的一个点是判断入门的标准之一。在目标跟踪的经典算法粒子滤波中，将小图像块看做粒子；在子空间理论中，将一系列图像构建成成分主空间。总之，要深度理解图像，思维灵活，多思考、多总结，主动钻研才能领悟图像处理的基本思想。
- 算法研究
- 算法研究是图像处理的核心工作。图像处理算法离不开数学，建议图像处理硕士学习《泛函分析》和《最优化算法》两门课程。矩阵运算也是图像处理的关键，图像即矩阵，熟练操作矩阵对于算法研究至关重要。掌握《矩阵分析》课程中的知识，有助于更好地进行图像处理算法研究。
