养花网图像鉴定的类型有哪些？
图像识别算法：
1 人脸识别类（Eigenface，Fisherface 算法特别多），人脸检测类（j-v算法，mtcnn)
2 车牌识别类，车型识别类（cnn）
3 字符识别（cnn)
。。。
。。。
无论什么识别算法：本质都是对图像（多维度矩阵）的分类或者拟合算法。
那么如何设计一个函数，让不同的矩阵输入进去，得到相应的分类结果和拟合结果呢？
一般的方案是，
a 先对图像做预处理（边缘检测，滤波操作，二值化等，图像缩放，归一化等）
b 提取特征。（对预处理后的图像进一步降低起数据维度，比如lbp特征，hog特征等）
c 采用机器学习的方法进行分类或者拟合（svm,bp,逻辑回归等）
suft算法？
SURF (Speeded Up Robust Features, 加速稳健特征) 是一个稳健的图像识别和描述算法，首先于2006年发表在ECCV大会上。这个算法可被用于计算机视觉任务，如物件识别和3D重构。他部分的灵感来自于 SIFT 算法。。
SURF标准的版本比SIFT要快数倍，并且其作者声称在不同图像变换方面比SIFT更加稳健
SURF使用海森矩阵（Hessian）的行列式值作特征点响应侦测并用积分图加速运算；SURF 的描述子基于 2D 离散小波变换响应Harr小波并且有效地利用了积分图。
SURF算法的概念及步骤均建立在SIFT之上，但详细的流程略有不同。SURF算法包含：特征点侦测、特征邻近描述、描述子配对。
算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的.清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法，包含了一些随机输入。
图像文字二值化后识别原理
原理：对包含文字的图像进行处理以便后续进行特征提取、学习。这个过程的主要目的是减少图像中的无用信息，以便方便后面的处理。在这个步骤通常有：灰度化（如果是彩色图像）、降噪、二值化、字符切分以及归一化这些子步骤。经过二值化后，图像只剩下两种颜色，即黑和白，其中一个是图像背景，另一个颜色就是要识别的文字了。降噪在这个阶段非常重要，降噪算法的好坏对特征提取的影响很大。字符切分则是将图像中的文字分割成单个文字——识别的时候是一个字一个字识别的。如果文字行有倾斜的话往往还要进行倾斜校正。归一化则是将单个的文字图像规整到同样的尺寸，在同一个规格下，才能应用统一的算法。
· 特征提取和降维：特征是用来识别文字的关键信息，每个不同的文字都能通过特征来和其他文字进行区分。对于数字和英文字母来说，这个特征提取是比较容易的，因为数字只有10个，英文字母只有52个，都是小字符集。对于汉字来说，特征提取比较困难，因为首先汉字是大字符集，国标中光是最常用的第一级汉字就有3755个；第二个汉字结构复杂，形近字多。在确定了使用何种特征后，视情况而定，还有可能要进行特征降维，这种情况就是如果特征的维数太高（特征一般用一个向量表示，维数即该向量的分量数），分类器的效率会受到很大的影响，为了提高识别速率，往往就要进行降维，这个过程也很重要，既要降低维数吧，又得使得减少维数后的特征向量还保留了足够的信息量（以区分不同的文字）。
· 分类器设计、训练和实际识别：分类器是用来进行识别的，就是对于第二步，对一个文字图像，提取出特征给，丢给分类器，分类器就对其进行分类，告诉你这个特征该识别成哪个文字。
· 后处理：后处理是用来对分类结果进行优化的，第一个，分类器的分类有时候不一定是完全正确的（实际上也做不到完全正确），比如对汉字的识别，由于汉字中形近字的存在，很容易将一个字识别成其形近字。后处理中可以去解决这个问题，比如通过语言模型来进行校正——如果分类器将“在哪里”识别成“存哪里”，通过语言模型会发现“存哪里”是错误的，然后进行校正。第二个，OCR的识别图像往往是有大量文字的，而且这些文字存在排版、字体大小等复杂情况，后处理中可以尝试去对识别结果进行格式化，比如按照图像中的排版排列什么的，举个栗子，一张图像，其左半部分的文字和右半部分的文字毫无关系，而在字符切分过程中，往往是按行切分的，那么识别结果中左半
图像算法和视觉算法的区别？
视觉算法:机器视觉,专注于机器模拟动物视觉的算法。着重指定图像识别,分类等视觉人物算法。 图像算法:专注于图像类的算法,不强调模拟视觉的功能。着重指图像增强,人像美化。
图计算和图像识别的区别？
图计算是一种图像算法
图像识别是通过图像算法，对图片进行识别的一种技术
图像算法和视觉算法哪个难学？
视觉算法：机器视觉，专注于机器模拟动物视觉的算法。着重指定图像识别，分类等视觉人物算法。
图像算法：专注于图像类的算法，不强调模拟视觉的功能。着重指图像增强，人像美化，图像修补，就是 photo shop上的算法。视觉算法由图像算法和分类和拟合算法组成。所以视觉算法相对来说要求高一些，难度大一些。
三维点云和图像识别主要涉及哪些数据和算法？
先序，中序和后序。其划分的依据是视其每个算法中对根结点数据的访问顺序而定。
不仅要熟练掌握三种遍历的递归算法，理解其执行的实际步骤，并且应该熟练掌握三种遍历的非递归算法。
熟练掌握在三种遍历算法的基础上改造完成的其它二叉树算法，比如求叶子个数，求二叉树结点总数，求度为1或度为2的结点总数，复制二叉树，建立二叉树，交换左右子树，查找值为n的某个指定结点，删除值为n的某个指定结点，诸如此类等等等等。
图像识别算法研究属于光学范畴吗？
属于光学范畴。
光学是研究光的行为和性质的物理学科。光是一种电磁波，在物理学中，电磁波由电动力学中的麦克斯韦方程组来描述；同时，光具有波粒二象性，光的粒子性则需要用量子力学来描述。
图像识别算法是计算机视觉中非常重要且基础的分支，类似于人类对图像内容的识别其主要任务是通过对图像中像素分布及颜色、纹理等特征的统计，将图像内容所属类别进行正确的分类。
在深度学习中，图像识别模型在完成本职任务的同时还充当计算机视觉其他任务的特征提取网络（Backbone）。
图像识别算法性能比较？
对图片识别的三种哈希算法：均值哈希算法，感知哈希算法，差异哈希算法。
性能和准确度，速度和准确性。把dHash与pHash结合起来，我们将两者兼得。但是即使没有pHash，dHash相对于aHash依然是非常大的提升，并且没有任何性能损失。
