图像编程魔法门(By C#) 目录
第一部 初阶(图像处理)
第一回 万物资始乃统天——图像处理的基本数据结构
第二回 斗转星移海化田——图像的变换与变形
第三回 要识庐山真面目——图像局部处理与增强
第四回 经络棱角记心间——图像的骨骼、边缘和角点
第五回 北雁南飞西风紧——数学形态学图像处理
第六回 同在方寸不相连——图像分割
第七回 半纸瑟瑟半纸红——彩色图像处理
第八回 逆旅过客弹指还——视频处理
第二部 中阶(图像分析)
第一回 须弥芥子亦大千——图像中的Scale
第二回 碎线入微步履难——图像处理中的线条与形状
第三回 星辰傀儡漫点缀——基于统计的图像处理
第四回 点睛一笔龙跃渊——图像处理中的KeyPoint
第五回 细纹繁叶知何似——纹理分析
第六回 曲直方圆皆落盘——图像识别
第七回 画图省识春风面——图像理解
第八回 众里寻她一指牵——图像检索
外篇(3D计算机图形学)
第三部 高阶(计算机视觉)
本文转自xiaotie博客园博客,原文链接http://www.cnblogs.com/xiaotie/archive/2010/01/20/1652010.html如需转载请自行联系原作者
xiaotie 集异璧实验室(GEBLAB)

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人工智能发展史-从图灵测试到大数据
我一直很好奇人工智能是如何提出来的,它背后有什么样的故事,在人工智能发展的这60年的时间中,又经历了什么?为什么现在才是人工智能的爆发点,未来人工智能又将走向何处?带着这样的问题我读了吴军博士的《智能时代》这本书,打开了我对人工智能的了解,这篇文章主要内容也来自于这本书。 我们这代人对人工智能的关注,来自于2016年AlphaGo大战世界著名围棋选手李世民,在比赛之前各方关注度非常高,国内各方媒体争相报道,预测这场比赛的结果,人们好奇人工智能现在智能到什么程度以及计算机如何和人下围棋,最终AlphaGo以4:1胜了李世明,大家都在感慨人工智能时代即将来临。仅仅过了一年,2017年5月27日AlphaGo的2.0版本3:0战胜围棋世界排名第一的柯洁九段,从此在AlphaGo面前已无人类对手。 计算机之所以能够战胜人类,是因为机器获得智能的方式和人类不同,它不是靠逻辑推理,而是靠大数据和算法。Google使用了几十万盘围棋高手之间的对弈的数据来训练AlphaGo,这是它获得所谓“智能”的原因。在计算方面,Google使用了几十万台服务器来训练AlphaGo下棋模型,并让不同的AlphaGo...
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Windows下如何配置TensorFlow?这有个简单明了的教程(支持GPU哦)
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域。 下面是在windows系统下安装TensorFlow深度学习工具箱的教程,作者为Jeff Heaton,主要研究方向是机器学习、预测建模以及这些方面的应用。 TensorFlow现在可以用于Windows系统,同样也适用于Mac和Linux。而这并非总是如此。对于大多数TensorFlow存在的第一年,Windows支持的唯一方式是虚拟机,通常是通过Docker。即使没有GPU支持,这对我来说也是个好消息。我教的深度学习研究生课程对于仅运行Windows的学生而言是很困难的。 使用GPU进行深度学习被广泛告知为高度有效。显然,非常高端的GPU集群可以通过深度学习做一些惊人的事情。然而,...
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