PyTorch深度学习实战（5）——计算机视觉基础

PyTorch深度学习实战（5）——计算机视觉基础

• • 0. 前言
  • 1. 图像表示
  • 2. 将图像转换为结构化数组
  • • 2.1 灰度图像表示
    • 2.2 彩色图像表示
  • 3 利用神经网络进行图像分析的优势
  • 小结
  • 系列链接

0. 前言

计算机视觉是指通过计算机系统对图像和视频进行处理和分析，利用计算机算法和方法，使计算机能够模拟和理解人类的视觉系统。通过计算机视觉技术，计算机可以从图像和视频中提取有用的信息，实现对环境的感知和理解，从而帮助人们解决各种问题和提高效率。本节中，将介绍计算机中的图像表示，并介绍如何利用神经网络进行图像分析，为计算机视觉的高级任务和应用奠定基础。

1. 图像表示

数字图像文件(通常扩展名为“JPEG”或“PNG”)由像素数组组成，像素是图像的最小构成元素。在灰度图像中，每个像素都是 0 到 255 之间的标量值，0 表示黑色，255 表示白色，介于 0 到 2

来源地址：https://blog.csdn.net/LOVEmy134611/article/details/131507391