图像分类是给定一幅测试图像，利用训练好的分类器判定它所属的类别，而分类器是利用带类别标签的训练数据训练出来的。
二、图像识别
图像识别是指计算机对图像进行处理、分析和处理，以识别各种不同模式的目标和对象的技术(百度百科给出的定义)。与图像分类对比的话，可以理解为给定一幅测试图像，识别其中所含目标的类别及其位置(即目标检测和分类)。
三、图像检索
图像检索(指基于内容的图像检索，即以图搜图)则是给定一幅查询图像，搜索与之相似（视觉或语义上）的图像。图像检索一般是提取图像特征后直接基于相似性（距离）度量标准计算查询图特征和数据库中图像特征之间的相似性，然后根据相似性大小排序输出结果。
四、三者的联系
图像识别包含图像分类，当图像检索中数据库图像带类别标签且查询时只取top1结果的话，也可实现图像分类和识别。
五、三者的区别
图像分类和识别必须是监督的，而图像检索可以是无监督的。还有一点，图像检索是相对于图像的某些属性或特征（颜色、形状、纹理等），而图像分类和识别是相对于图像和其中对象的类别。
六、人脸检测
人脸检测就是在一副图像或一序列图像（比如视频）中判断是否有人脸，若有则返回人脸的大小、位置等信息。
七、人脸识别
人脸识别则是在假设图像或者图像序列中有人脸的情况下，根据人脸的特征判断人的身份等信息。
在早期，人脸检测是作为人脸识别的一个过程出现的。但现在人脸检测的应用范围已经远远超出了人脸识别，人脸检测在数码相机，监控网络，机器视觉、模式识别等领域都有重要的实践与理论意义。
目录一、图像分类二、图像识别三、图像检索四、三者的联系五、三者的区别六、人脸检测七、人脸识别一、图像分类 图像分类是给定一幅测试图像，利用训练好的分类器判定它所属的类别，而分类器是利用带类别标签的训练数据训练出来的。二、图像识别 图像识别是指计算机对图像进行处理、分析和处理，以识别各种不同模式的目标和对象的技术(百度百科给出...
最近看深度学习和
图像
处理，认为
分类
和
识别
的概念很容易混淆，故特意查询资料，探索下它们之间的
区别
。
首先从汉语词典的释义出发：
分类
是按照种类、等级或者性质进行归类的过程；
识别
则是归类并且定性的过程。
原来，我们之所以觉得
分类
和
识别
概念相近，是因为它们有一个共同的主要流程：『归类』。
那么
区别
在哪里呢？
我看了另一篇博文：
分类
与
识别
，认为他给出的观点正是基于二者的概念出发的。
正是因为
识别
比
分类
多了【定性】的步骤，所以，
分类
的『归类』是有目的、有目标的，提前知道了有哪些种类，然后把数据划分到已知的类中。而识
1.
图像
分类
：一种用于对
图像
中特定的对象类别进行
分类
或预测的技术，该技术的主要目的是准确
识别
图像
中的特征。主要是将图中的各个物体进行
分类
，如：这个
图像
的内容是属于猫，还是狗。
如：我们常使用的MNIST手写体数字
识别
，Fashion MNIST 10种不同类型的衣服，鞋子，包等灰度图，CIFAR10 包含10类飞机，汽车，鸟，猫等彩色
图像
分类
。
2.
图像
识别
：
识别
图中的物体是什么，如：这个
图像
中的猫是哪个猫，狗是哪个狗。
3.目标检测：目标检测的问题定义是确定目标在给定
图像
中的位置，如目标定位，以及每个目标
图像
检索
图像
检索
(指基于内容的
图像
检索
，即以图搜图)则是给定一幅查询
图像
，搜索与之相似（视觉或语义上）的
图像
。
图像
检索
一般是提取
图像
特征后直接基于相似性（距离）度量标准计算查询图特征和数据库中
图像
特征之间的相似性，然后根据相似性大小排序输出结果。
就是以图找图
这次分享的为一个很理想的情况下的目标
识别
与
分类
，对象为螺丝、螺帽、圆环这三个东西，其实就是图一乐呵，为什么说理想化呢？看一下本文使用的实验图片。
可以看到，
图像
中三个目标非常清楚，因为该图背景非常单一，这张图为在我床单上拍的。最近也还在补充
图像
处理相关的数学基础理论，要达到能在复杂背景下的目标检测与
识别
，需要学习的地方还很多。
图像
预处理，包括去噪、去除背景、阈值化
图像
分割
机器
分类
学习
下面根据该顺序具体介绍相关代码以及效果。
1.
图像
预处理
首先是去除噪声，本文使用
分类
和
检索
的
区别
我感觉
图像
分类
和
图像
检索
都可以分为两部分：
图像
分类
分为特征学习+
分类
器学习，
图像
检索
分为特征学习+度量学习。最初的
图像
分类
可能是自己设计认为对区
分类
别有帮助的
特征，然后用
分类
器去
分类
，通过调整
分类
器的参数对
图像
进行
分类
。后来，也可以学习特
征，也就是根据
分类
器的性能学习好的特征表示，同时也可实现对
图像
更好的
分类
。而
图像
其实我的理解是，
分类
是类间的问题，
识别
是类内的问题。
而面试官给的答案是，
分类
是有目的的去做，知道有多少个类，然后去分。
识别
是无目标的去做，训练的时候，并非能用到目标数据集去训练，也就是说
识别
训练是
识别
能力。
基于
图像
的
分类
问题中，x一般指的是输入
图像
数据，而y指的是对
图像
进行
分类
的标签或类别。
在
图像
分类
问题中，x通常由
图像
的像素值组成，可以表示为一个矩阵或张量。这个输入数据中包含了
图像
中每个像素点的灰度值或颜色信息。x的维度通常取决于所使用的
图像
数据集的大小和
图像
的分辨率。
而y表示的是对输入
图像
进行
分类
的标签或类别。在
图像
分类
问题中，通常有多个预定义的类别，每个类别对应一种
图像
类型或对象。例如，一个
图像
分类
问题可能包含猫、狗和鸟这三个类别，y的取值可以是0、1和2分别代表这三个类别。
目标是根据输入
图像
的特征，通过算法或模型来自动对其进行
分类
，并得出预测的类别标签。输入x经过
图像
分类
模型的处理，输出为对应的类别标签y。通过训练模型，让其能够根据
图像
内容准确地判断
图像
所属的类别。
基于
图像
的
分类
问题在计算机视觉领域中具有广泛的应用，如
图像
检索
、物体
识别
、人脸
识别
等。通过
图像
分类
技术，可以实现对大量
图像
数据的快速分析和准确
分类
，为
图像
处理和
图像
识别
任务提供有力支持。
weixin_53653621:
c++ 判断数组为空
看看我的看看你的:
python报错关于ipywidgets更新的问题
萝卜头479:
