机器学习，图像的预处理

文章目录

• 前言
• 一、图像预处理
• 总结

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前言

机器学习，为什么要做图像预处理？什么叫图像的预处理？

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一、图像预处理

图像预处理，是将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别，这一过程称为图像预处理。在图像分析中，对输入图像进行特征抽取、分割和匹配前所进行的处理。图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据，从而改进特征抽取、图像分割、匹配和识别的可靠性。

         在我们开发时，我们要让电脑读懂、识别图像，就要对图像进行预处理，让图像与电脑进行特定的符号化交流，进行格式之间的转换，例如：将小批量图像转换至pytorch需要的格式：（Batch, c, h, w），且值介于（0,1）的32位浮点数

        预处理是指处于最低抽象层次的图像上所进行的操作，这时处理的输入和输出都是亮度图像。预处理并不会增加图像的信息量预处理有助于抑制与特殊的图像处理或分析任务无关的信息。因此预处理的目的是改善图像数据，抑制不需要的变形或者增强某些对于后续处理重要的图像特征。

为什么使用图像预处理？

a、图像的亮度、对比度等属性对图像的影响是非常大的，相同物体在不同的亮度，对比度下差别非常大。在图像识别的问题中，我们经常会遇到阴影、强曝光之类的图片，这些因素都不应该影响最后的识别结果，所以我们要对图像进行预处理，使得得到的神经网络模型尽可能小的被无关因素所影响。

b、在我们遇到图像样本过少，或者不均衡时，也可以使用图像预处理，增加样本数量。

c、有时物体拍摄的角度不同，也会有很大的差异，所以刻意将图像进行随机的翻转，可以提高模型健壮性。

        所以,进行机器学习前，对图像预处理是必不可少的，它占有一定的重要地位。

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总结

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1、 Windows10安装NCS2环境_Openvino＜一＞：http://t.csdn.cn/RCj23

2、NCS2+Openvino进行模型推理与转换＜二＞：http://t.csdn.cn/9xwWd

3、耐能KL520 AI 芯片应用开发技能 ＜Part-005＞：http://t.csdn.cn/Nuegm

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