CNN卷积神经网络的学习笔记
目录
1.分类与回归问题的认识
2.基本原理
3.卷积的过程，提取特征的方法
4.图像识别，实践
分类与回归问题的认识
机器学习是对计算机数据进行学习，然后对一些数据进行预测。机器学习的其中一种学习方法为监督学习，而监督学习通常用于分类与回归。
分类是给一个样本预测离散型类别标签的问题。
回归是给一个样本预测连续输出量的问题。
分类就像在做选择题，从已知选项中找到答案。
回归就像填空题，根据题目(输入)，找到答案，注回归问题得到的答案并不准确，只是某个范围内的值。
比如说人脸识别
计算机根据数据识别人脸（计算机识别有可能为人脸的区域为回归），找到区域后，可设定一个具体的数值，超过75％可识别为人脸。对超过75％，小于75％这个问题的选择就是分类。
基本原理
将输入的图像数据通过CNN卷积神经网络的处理，提取其特征达到图像识别的效果。提供以下两个网站，易于理解。
CNN ExplainerCNN解释器网站，从“卷积”、到“图像卷积操作”、再到“卷积神经网络”，“卷积”意义的3次改变_哔哩哔哩_bilibilij
卷积是怎样的过程，怎么提取特征，如图所示
具体是怎么计算的呢
将卷积核与图片矩阵对齐，根据步长（步长或称步幅stride，表示采样间隔）当前步长为一，由左上角向右向下移动，根据计算结果形成新的矩形特征图（feature map）新矩阵能反映原图像的部分特征，设置不同的卷积核就能提取出不同的图像特征，整个卷积过程就起到了提取特征的作用。
池化层也有类似的功能，后面会讲到。下图反映了计算过程。
注 feature map表示方法【b,h,w,c】b张照片，h行，w列，c个通道，比如输入RGB图像，就有R,G,B三个通道。当前得到feature map是下一层的输入，通过卷积又形成新的feature，在这个过程中通道数会不断增加。
从这幅图可以看到，蓝色方形外围补了一圈零，为什么要这样做呢
因为不补充零的时候，图片边界的像素点不会处在卷积核的中心，没有被检测到，造成数据丢失。
补零不会对原图数据造成影响。
另一个起提取特征作用的是池化层pooling
常见的有平均池化和最大池化
池化可以大量减少参数
最后是全连接层，将提取的特征集合到一起，给出最后图片可能是什么的概率。
实践：
使用前需装备好VScode,python,opencv。
lolikonloli的博客_CSDN博客-深度学习,人工智能,环境搭建领域博主可以查看VScode的安装方法，Python可以在VScode的商店里下载。
win+r ，输入cmd，输入pip install opencv-python -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com，如出现下图，就是下载完成
开始：
import cv2
img=cv2.imread('C:/Users/admin/Desktop/20191027-Pyhton+OpenCV/a/1.jpg')#绝对路径（推荐），也可以是相对路径
cv2.imshow('text',img)#imshow指读取图片
cv2.imshow('text1',img)
cv2.waitKey(0)#没有这句话，图片将会一闪而过
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原文链接：https://blog.csdn.net/qq_45603919/article/details/102829891第一行是导入库
第二行imread就是image read，是读取图片的函数。C:/Users/admin/Desktop/20191027-Pyhton+OpenCV/a/1.jpg的文件路径需要替换（路径可以用鼠标右键点击文件，点击属性，在安全里找到文件名称，注意：复制文件名称后使用英文输入法把“\”换成“/”或“\\”）
第三行test是显示窗口的名字，也是可以替换的。
cv2.imshow('text',img)#imshow指读取图片
cv2.imshow('text1',img)如果输入两个窗口，就会像这样。
cv2.waitKey(0)中的0可以换成其他数字，图像显示的时长会有所变化。