python人工智能图像识别原理？

一、python人工智能图像识别原理？

大概的技术方向吧：

Python调用ffmpeg 或者opencv 读取媒体的帧。

然后针对每一帧，或者自己定义关键帧来提取特征值(SIFT), 用OpenCV来处理。这一段可以存到数据库或者其它别的方向。

任何一帧提取后，计算 SIFT 去上面的数据库匹配。

总结一下就是你要懂OpenCV也就是一定的图像处理能力，然后就是个特征匹配或者图像检索问题。

人工智能是图像识别。

图像识别，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象的技术，是应用深度学习算法的一种实践应用。现阶段图像识别技术一般分为人脸识别与商品识别。

图像的传统识别流程分为四个步骤：图像采集→图像预处理→特征提取→图像识别。图像识别软件国外代表的有康耐视等，国内代表的有图智能、海深科技等。另外在地理学中指将遥感图像进行分类的技术。

AI图像识别的原理是利用人工智能技术检测、识别和分析图像中特定物体或局部细节的技术。它可以自动检测目标物体的形状及特征，从而达到识别、定位的目的。AI成像技术主要包括图像识别、图像分类、计算机视觉和分析等多种技术，可以有效地检测和识别图像中的特征，用于多种应用场景。

图像识别是人工智能的一个重要领域。它是指对图像进行对象识别，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。

图像识别是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有它的特征，如字母A有个尖，P有个圈、而Y的中心有个锐角等。

对图像识别时眼动的研究表明，视线总是集中在图像的主要特征上，也就是集中在图像轮廓曲度最大或轮廓方向突然改变的地方，这些地方的信息量最大。

而且眼睛的扫描路线也总是依次从一个特征转到另一个特征上。

由此可见，在图像识别过程中，知觉机制必须排除输入的多余信息，抽出关键的信息。

同时，在大脑里必定有一个负责整合信息的机制，它能把分阶段获得的信息整理成一个完整的知觉映象。

图像识别的应用场景：

1、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。

2、通讯领域的应用：

包括图像传输、电视电话、电视会议等。

3、军事、公安刑侦等领域的应用：

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防伪装；

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。

4、生物医学图像识别：

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技术、深度残差收缩网络等。

5、机器视觉领域的应用：

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。

图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。

简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。

从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。