養花網圖像鑒定的類型有哪些？
圖像識別算法：
1 人臉識別類（Eigenface，Fisherface 算法特別多），人臉檢測類（j-v算法，mtcnn)
2 車牌識別類，車型識別類（cnn）
3 字符識別（cnn)
。。。
。。。
無論什么識別算法：本質都是對圖像（多維度矩陣）的分類或者擬合算法。
那么如何設計一個函數，讓不同的矩陣輸入進去，得到相應的分類結果和擬合結果呢？
一般的方案是，
a 先對圖像做預處理（邊緣檢測，濾波操作，二值化等，圖像縮放，歸一化等）
b 提取特征。（對預處理后的圖像進一步降低起數據維度，比如lbp特征，hog特征等）
c 采用機器學習的方法進行分類或者擬合（svm,bp,邏輯回歸等）
suft算法？
SURF (Speeded Up Robust Features, 加速穩健特征) 是一個穩健的圖像識別和描述算法，首先于2006年發表在ECCV大會上。這個算法可被用于計算機視覺任務，如物件識別和3D重構。他部分的靈感來自于 SIFT 算法。。
SURF標準的版本比SIFT要快數倍，并且其作者聲稱在不同圖像變換方面比SIFT更加穩健
SURF使用海森矩陣（Hessian）的行列式值作特征點響應偵測并用積分圖加速運算；SURF 的描述子基于 2D 離散小波變換響應Harr小波并且有效地利用了積分圖。
SURF算法的概念及步驟均建立在SIFT之上，但詳細的流程略有不同。SURF算法包含：特征點偵測、特征鄰近描述、描述子配對。
算法（Algorithm）是指解題方案的準確而完整的描述，是一系列解決問題的.清晰指令，算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個算法有缺陷，或不適合于某個問題，執行這個算法將不會解決這個問題。不同的算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。
算法中的指令描述的是一個計算，當其運行時能從一個初始狀態和（可能為空的）初始輸入開始，經過一系列有限而清晰定義的狀態，最終產生輸出并停止于一個終態。一個狀態到另一個狀態的轉移不一定是確定的。隨機化算法在內的一些算法，包含了一些隨機輸入。
圖像文字二值化后識別原理
原理：對包含文字的圖像進行處理以便后續進行特征提取、學習。這個過程的主要目的是減少圖像中的無用信息，以便方便后面的處理。在這個步驟通常有：灰度化（如果是彩色圖像）、降噪、二值化、字符切分以及歸一化這些子步驟。經過二值化后，圖像只剩下兩種顏色，即黑和白，其中一個是圖像背景，另一個顏色就是要識別的文字了。降噪在這個階段非常重要，降噪算法的好壞對特征提取的影響很大。字符切分則是將圖像中的文字分割成單個文字——識別的時候是一個字一個字識別的。如果文字行有傾斜的話往往還要進行傾斜校正。歸一化則是將單個的文字圖像規整到同樣的尺寸，在同一個規格下，才能應用統一的算法。
· 特征提取和降維：特征是用來識別文字的關鍵信息，每個不同的文字都能通過特征來和其他文字進行區分。對于數字和英文字母來說，這個特征提取是比較容易的，因為數字只有10個，英文字母只有52個，都是小字符集。對于漢字來說，特征提取比較困難，因為首先漢字是大字符集，國標中光是最常用的第一級漢字就有3755個；第二個漢字結構復雜，形近字多。在確定了使用何種特征后，視情況而定，還有可能要進行特征降維，這種情況就是如果特征的維數太高（特征一般用一個向量表示，維數即該向量的分量數），分類器的效率會受到很大的影響，為了提高識別速率，往往就要進行降維，這個過程也很重要，既要降低維數吧，又得使得減少維數后的特征向量還保留了足夠的信息量（以區分不同的文字）。
· 分類器設計、訓練和實際識別：分類器是用來進行識別的，就是對于第二步，對一個文字圖像，提取出特征給，丟給分類器，分類器就對其進行分類，告訴你這個特征該識別成哪個文字。
· 后處理：后處理是用來對分類結果進行優化的，第一個，分類器的分類有時候不一定是完全正確的（實際上也做不到完全正確），比如對漢字的識別，由于漢字中形近字的存在，很容易將一個字識別成其形近字。后處理中可以去解決這個問題，比如通過語言模型來進行校正——如果分類器將“在哪里”識別成“存哪里”，通過語言模型會發現“存哪里”是錯誤的，然后進行校正。第二個，OCR的識別圖像往往是有大量文字的，而且這些文字存在排版、字體大小等復雜情況，后處理中可以嘗試去對識別結果進行格式化，比如按照圖像中的排版排列什么的，舉個栗子，一張圖像，其左半部分的文字和右半部分的文字毫無關系，而在字符切分過程中，往往是按行切分的，那么識別結果中左半
圖像算法和視覺算法的區別？
視覺算法:機器視覺,專注于機器模擬動物視覺的算法。著重指定圖像識別,分類等視覺人物算法。 圖像算法:專注于圖像類的算法,不強調模擬視覺的功能。著重指圖像增強,人像美化。
圖計算和圖像識別的區別？
圖計算是一種圖像算法
圖像識別是通過圖像算法，對圖片進行識別的一種技術
圖像算法和視覺算法哪個難學？
視覺算法：機器視覺，專注于機器模擬動物視覺的算法。著重指定圖像識別，分類等視覺人物算法。
圖像算法：專注于圖像類的算法，不強調模擬視覺的功能。著重指圖像增強，人像美化，圖像修補，就是 photo shop上的算法。視覺算法由圖像算法和分類和擬合算法組成。所以視覺算法相對來說要求高一些，難度大一些。
三維點云和圖像識別主要涉及哪些數據和算法？
先序，中序和后序。其劃分的依據是視其每個算法中對根結點數據的訪問順序而定。
不僅要熟練掌握三種遍歷的遞歸算法，理解其執行的實際步驟，并且應該熟練掌握三種遍歷的非遞歸算法。
熟練掌握在三種遍歷算法的基礎上改造完成的其它二叉樹算法，比如求葉子個數，求二叉樹結點總數，求度為1或度為2的結點總數，復制二叉樹，建立二叉樹，交換左右子樹，查找值為n的某個指定結點，刪除值為n的某個指定結點，諸如此類等等等等。
圖像識別算法研究屬于光學范疇嗎？
屬于光學范疇。
光學是研究光的行為和性質的物理學科。光是一種電磁波，在物理學中，電磁波由電動力學中的麥克斯韋方程組來描述；同時，光具有波粒二象性，光的粒子性則需要用量子力學來描述。
圖像識別算法是計算機視覺中非常重要且基礎的分支，類似于人類對圖像內容的識別其主要任務是通過對圖像中像素分布及顏色、紋理等特征的統計，將圖像內容所屬類別進行正確的分類。
在深度學習中，圖像識別模型在完成本職任務的同時還充當計算機視覺其他任務的特征提取網絡（Backbone）。
圖像識別算法性能比較？
對圖片識別的三種哈希算法：均值哈希算法，感知哈希算法，差異哈希算法。
性能和準確度，速度和準確性。把dHash與pHash結合起來，我們將兩者兼得。但是即使沒有pHash，dHash相對于aHash依然是非常大的提升，并且沒有任何性能損失。
