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PyTorch深度学习实战(5)——计算机视觉基础_pytorch计算机视觉

pytorch计算机视觉

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 0255 之间的标量值,0 表示黑色,255 表示白色,介于 0255 之间的值都是灰色值(像素值越小,像素越暗)。
形式上,图像可以描述为 2D 函数 f ( x , y ) f(x, y) <

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