图像由像素值矩阵组成。黑白图像是单个像素矩阵，而彩色图像则为每个颜色通道（如红色、绿色和蓝色）拥有一个单独的像素值数组。像素值通常是介于 0 到 255 之间的无符号整数。尽管这些像素值可以 [...]

在开发图像数据的预测模型之前，您必须学习如何加载和处理图像和照片。在 Python 中，用于加载和处理图像数据最流行且事实上的标准库是 Pillow。Pillow 是 Python 图像库 PIL 的更新版本，支持 [...]

斯坦福大学的计算机视觉深度学习课程可能是该领域最广为人知的课程。这并不奇怪，因为该课程已经运行了四年，由该领域的顶尖学者和研究人员授课，并且课程讲座和笔记都是免费提供的。这是 [...]

计算机视觉（Computer Vision），通常缩写为 CV，被定义为一个研究领域，致力于开发帮助计算机“看到”并理解数字图像内容（如照片和视频）的技术。计算机视觉问题看起来很简单，因为人们，甚至很小的孩子都能轻松解决。尽管如此，它在很大程度上 [...]

Andrew Ng 以其在 Coursera 上提供的斯坦福机器学习课程而闻名。2017 年，他在 Coursera 上发布了一个为期五部分的深度学习课程，题为“深度学习专项课程”，其中包含一个关于计算机视觉深度学习的模块，题为“卷积神经网络”。该课程为深度学习方法提供了极佳的介绍 [...]

计算机视觉是人工智能的一个子领域，它关注理解数字图像（如照片和视频）的内容。深度学习在具有挑战性的计算机视觉任务上取得了令人瞩目的进展，并有望带来进一步的进步。在深入研究深度学习技术在计算机视觉中的应用之前，了解 [...] 可能很有帮助。

计算机视觉领域正从统计方法转向深度学习神经网络方法。在计算机视觉中仍然有许多具有挑战性的问题需要解决。尽管如此，深度学习方法在一些特定问题上正在取得最先进的结果。不仅仅是深度学习模型在基准问题上的表现最为 [...]

计算机视觉可能是受深度学习发展影响最大的领域之一。要在计算机视觉领域解决问题时，既要开发又要展示能力可能都很难。不清楚如何开始，哪些是最重要的技术，以及 [...] 的类型。