图像识别四大图像库
1.OpenCV库
OpenCV功能十分的强大，而且支持目前先进的图像处理技术，体系十分完善，操作手册很详细，手册首先给大家补计算机视觉的知识，几乎涵盖了近10年内的主流算法；
然后将图像格式和矩阵运算，然后将各个算法的实现函数。用它来做了一个Harris角点检测器和Canny边缘检测器，一个小时（第一次用OpenCV）就可以搞定。而且该库显示图像极其方便，两句话就可以。
http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/
2.CxImage库
该库完全开放源代码，图像封装为一个类，功能极为强大，与Windows、MFC支持极好，支持图像的多种操作（线性滤波、中值滤波、直方图操作、旋转缩放、区域选取、阈值处理、膨胀腐蚀、alpha混合等等），支持从文件、内存或者win32api定义的位图图像格式中读取图像，支持将图像显示在任意窗口，功能可谓很强大了，而且对像素的操作很方便，另外还有一个界面很强的demo，可以直接在上面进行二次开发！
http://www.xdp.it/cximage.htm
3. CImg库
就一个.h文件所以用起来很简明，但感觉功能上不如CxImage。可以与CxImage配合使用，因为CImg提供了基于lapack的矩阵运算函数和完善的线性滤波卷积函数，同时CImg做像素运算还是很方便的。另外，
介绍用于图像识别的五大最佳编程语言！
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重磅干货，第一时间送达这段时间垃圾分类相关小程序、APP的上线，让图像识别又一次进入人们的视线，我国图像识别技术在全世界都排在前列。
再此之前，就已经有很多技术运用到了图像识别，支付宝的刷脸支付、酒店刷脸进门、淘宝拍图识别购物等，随着人工智能的普及，未来图像识别将越来越受欢迎。
另外，图像识别工程师的薪资也让非常多人眼红，想要转行拿高薪，却不知该如何入门！
小卓君认为，这些都属于IT行业的技术，最好的入门方向就是先学习一门适合图像识别的编程语言。
编程语言那么多，最适合图像识别的是哪种呢？
1.Python
目前，Python被认为一种目前最流行的编程语言。其简单性和多功能性是许多程序员喜欢使用它的一些原因。尽管很简单，但Python是一种可以依赖于执行复杂任务的语言。它可用于创建图像处理和识别功能。
Python的普及使其资源非常丰富。它包含几个功能所需的库，其中包括图像识别。最强大和最有效的库之一是Scikit-Learn机器学习库。除了图像识别，这些库还可用于更智能的功能，如人脸识别和运动检测。
2.Matlab
Matlab是一种独立的编程语言，它有自己的框架和集成开发环境(IDE)，具有更强大的工作空间。该编程语言提供了广泛的工具，你可以使用它们轻松处理更多技术编程任务。图像识别和面部处理是Matlab可以处理的一些任务。
Matlab提供了一系列用于矩阵计算的内置工具。必须注意的是，图像识别和矩阵计算是齐头并进的。Matlab中可用的一些工具可以执行复杂的图像处理任务，例如裁剪、旋转、掩蔽等。
还有一个专用的Matlab代码，用于调用和实现面部识别功能。这个代码使用AT&T数据库。因此，你应该在使用这个代码之前下载AT&T数据库。最先进的人脸识别应用程序是用Matlab编写的。
3.C/C++/C#
在C系列编程语言方面，你永远不会出错。它们功能强大，可以做任何事情，包括创建图像处理和识别功能。C系列编程语言提供了两种创建图像处理功能的选项。你可以选择从头开始对所有代码进行编码，从而手动编写代码。第二种选择是使用专为这些编程语言设计的现有库。这些库包括OpenGL、EmguCV、OpenCV等等。它们具有用于图像识别的智能图像处理功能。
4.Java
像C和C++一样，永远不要低估Java编程语言的强大功能。这种语言足以执行复杂的功能。它可用于创建图像处理和图像识别的应用程序。
5.OpenCV工具
开源计算机视觉(OpenCV)是一种用于实时处理的高级工具。它也是一种跨平台工具，因此可以集成到任何编程语言中，以执行图像处理和识别功能。它可以与C、C++、Java、Python和Android编程语言集成。
OpenCV提供无专利算法，你可以在没有任何法律限制的情况下使用。它可用于商业和学术目的。它有一个专门的脸部识别器类，你可以用它来试验图像识别功能的能力，没有任何麻烦。该课程附有一个信息丰富的文档，将向你展示如何实现图像识别功能。总体而言，无论使用何种编程语言，OpenCV都是图像识别的首选工具。
你还可以使用其他几种编程语言来开发图像识别功能。在开始使用任何语言之前，请学习如何处理矩阵，因为它是图像识别编程的构建块。
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AI中的图像识别技术的原理及过程
来自“ITPUB博客”，链接：http://blog.itpub.net/69946223/viewspace-2665619/
2019-11-2516:23:31伴随着图像处理技术的飞速发展，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分，并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中，发挥重要作用。
这也给学生思考课题给了更多的空间，今天小编就来浅谈热门课题方向中图像识别技术，希望给学生更多的启发！
图像识别技术的含义图像识别是人工智能的一个重要领域，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理。
在具体应用实践中，特别识别除了要弄清识别的对象具有是什么样的物体外，还应该明确其所在的的位置和姿态。当前图像识别已经被广泛应用到各个领域中，例如交通领域中的车牌号识别、交通标志识别、军事领域中的飞行物识别、地形勘察、安全领域中的指纹识别、人脸识别等。
图像识别技术的原理图像识别原理主要是需处理具有一定复杂性的信息，处理技术并不是随意出现在计算机中，主要是根据一些医学研究人员的实践，结合计算机程序对相关内容模拟并予以实现。该技术的计算机实现与人类对图像识别的基本原理基本类似，在人类感觉及视觉等方面只是计算机不会受到任何因素的影响。人类不只是结合储存在脑海中的图像记忆进行识别，而是利用图像特征对其分类，再利用各类别特征识别出图片。计算机也采用同样的图像识别原理，采用对图像重要特征的分类和提取，并有效排除无用的多余特征，进而使图像识别得以实现。有时计算机对上述特征的提取比较明显，有时就比较普通，这将对计算机图像识别的效率产生较大影响。
图像识别技术的过程由于图像识别技术的产生是基于人工智能的基础上，所以计算机图像识别的过程与人脑识别图像的过程大体一致，归纳起来，该过程主要包括4个步骤：
1是获取信息，主要是指将声音和光等信息通过传感器向电信号转换，也就是对识别对象的基本信息进行获取，并将其向计算机可识别的信息转换；
2是信息预处理，主要是指采用去噪、变换及平滑等操作对图像进行处理，基于此使图像的重要特点提高；
3是抽取及选择特征，主要是指在模式识别中，抽取及选择图像特征，概括而言就是识别图像具有种类多样的特点，如采用一定方式分离，就要识别图像的特征，获取特征也被称为特征抽取；
4是设计分类器及分类决策，其中设计分类器就是根据训练对识别规则进行制定，基于此识别规则能够得到特征的主要种类，进而使图像识别的不断提高辨识率，此后再通过识别特殊特征，最终实现对图像的评价和确认。
图像识别技术的常见形式首先图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。
文字识别的研究是从1950年开始的，一般是识别字母、数字和符号，从印刷文字识别到手写文字识别，应用非常广泛。
数字图像处理和识别的研究开始于1965年。数字图像与模拟图像相比具有存储，传输方便可压缩、传输过程中不易失真、处理方便等巨大优势，这些都为图像识别技术的发展提供了强大的动力。
物体的识别主要指的是对三维世界的客体及环境的感知和认识，属于高级的计算机视觉范畴。它是以数字图像处理与识别为基础的结合人工智能、系统学等学科的研究方向，其研究成果被广泛应用在各种工业及探测机器人上。
随着计算机及信息技术的迅速发展，图像识别技术的应用逐渐扩大到诸多领域，尤其是在面部及指纹识别、卫星云图识别及临床医疗诊断等多个领域日益发挥着重要作用。通常图像识别技术主要是指采用计算机按照既定目标对捕获的系统前端图片进行处理，在日常生活中图像识别技术的应用也十分普遍，比如车牌捕捉、商品条码识别及手写识别等。随着该技术的逐渐发展并不断完善，未来将具有更加广泛的应用领域。
基于神经网络的图像识别技术目前，基于神经网络的图像识别是一种比较新型的技术，是以传统图像识别方式为基础，有效融合神经网络算法。在此，神经网络主要是指人工神经网络，换而言之就是本文中的神经网络不是动物体的神经网络，而主要是指人类采用人工模拟动物神经网络方式的一种神经网络。针对基于神经网络的图像识别技术，目前，在基于神经网络的图像识别技术中，遗传算法有效结合BP神经网络是最经典的一种模型，该模型可在诸多领域中进行应用。诸如智能汽车监控中采用的拍照识别技术，若有汽车从该位置经过时，检测设备将产生相应的反应，检测设备启动图像采集装置，获取汽车正反面的特征图像，在对车牌字符进行识别的过程中，就采用了基于神经网络和模糊匹配的两类算法。
基于非线性降维的图像识别技术采用计算机识别图像是基于高维形式的一种识别技术，不管原始图片的分辨率如何，该图片产生的数据通常都具有多维性特征，这在一定程度上增大了计算机识别的难度。为使计算机的图像识别性能更为高效，采用随图像降维方法就是一种最直接而有效的方法。一般情况下，可对降维划分为非线性降维与线性降维两类，比如最普遍的线性降维方式就是主成分分与线性奇异分析等，该方式的特点是简单、理解更容易等，再对数据集合采用线性降维方式处理求解的投影图像使该数据集合的低维最优。
在信息技术中作为近年来新兴的图像识别技术已广泛应用于众多应用领域，随着信息技术的日新月异，图像识别技术也得到十分迅猛的发展。在众多社会领域中，有效应用图像识别技术将使社会与经济价值得到充分发挥。
https://www.toutiao.com/a6763157058641461771/
图像识别技术，目前主要应用于哪些领域
主要应用领域
图像识别技术可能是以图像的主要特征为基础的，每个图像都有它的特征。在人类图像识别系统中，对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。图像识别技术是立体视觉、运动分析、数据融合等实用技术的基础，在导航、地图与地形配准、自然资源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究等许多领域可广泛应用。
遥感图像识别
航空遥感和卫星遥感图像通常用图像识别技术进行加工以便提取有用的信息。该技术目前主要用于地形地质探查，森林、水利、海洋、农业等资源调查，灾害预测，环境污染监测，气象卫星云图处理以及地面军事目标识别等。
军事刑侦
图像识别技术在军事、公安刑侦方面的应用很广泛，例如军事目标的侦察、制导和警戒系统；自动灭火器的控制及反伪装；公安部门的现场照片、指纹、手迹、印章、人像等的处理和辨识；历史文字和图片档案的修复和管理等等。
生物医学
图像识别在现代医学中的应用非常广泛，它具有直观、无创伤、安全方便等特点。在临床诊断和病理研究中广泛借助图像识别技术，例如CT(ComputedTomography)技术等。
机器视觉
作为智能机器人的重要感觉器官，机器视觉主要进行3D图像的理解和识别，该技术也是目前研究的热门课题之一。
机器视觉的应用领域也十分广泛，例如用于军事侦察、危险环境的自主机器人，邮政、医院和家庭服务的智能机器人。此外机器视觉还可用于工业生产中的工件识别和定位，太空机器人的自动操作等。
总结：人工智能前景不可限量，图像识别作为AI技术的支撑，是一种强有力的识别方式，随着AI在场景上的深入，图像识别应用领域会越来越广。人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文：AI可以识别图像，但它能理解标题吗？http://www.duozhishidai.com/article-10635-1.html图像识别是什么，卷积神经网络如何进行图像识别的？http://www.duozhishidai.com/article-1957-1.html图像识别技术是什么，应用于智能家居哪些领域http://www.duozhishidai.com/article-133-1.html
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