图像识别算法,有什么好的图像识别教程，主要是讲原理的？

图像的组成：图像由什么组成的，这个问题不是通常意义上的概念，它不是指图片里面有什么我们可以看到的东西，而是图像的光学组成概念。即图像是由很多具备色彩种类、亮度等级等信息的基本像素点所组成的。 图像的识别：计算机初始状态只能识别像素点上的基本信息，这个和生物的视觉是一样的，生物之所以可以分辨物体是由于生物神经系统对原始图像处理后的结果。而计算机的图像识别也是一个将原始光学信息进行逻辑分类处理的过程。 【图为大脑神经元】 图像识别的要点： 图像识别编程就是对原始图像点信息的综合处理，图像识别通常有轮廓识别、特征识别、色彩识别、材质识别、物体识别等等。一般根据颜色、亮度等信息得出物体的轮廓，依据轮廓所对应的数据来确定轮廓的内容是什么物体或是什么特征，及特征及物体的判断离不开轮廓及对应逻辑数据的处理。而材质识别的特点是根据问题的反光程度来识别，其同样离不开轮廓的识别及逻辑数据的判断。因此在图像识别中，轮廓识别是重中之重。 图像识别编程的要点：图像识别编程时务必将通常的图像概念刻意淡化而侧重为视觉数据的逻辑化，并通宵人类识别数据是的依据。即人脑识别图像的逻辑判断依据从而得出正确的逻辑编程思路。 5 图片编程的注意事项：图片编程时不要将简单的处理繁杂化，同时明确要识别图像的目的及可以忽略细节的程度。尽量避免非逻辑必备信息的参杂，这个对于需要高速识别内容的项目尤为重要。 END 注意事项 有概念不清晰的请至网上自行查阅。 文中内容纯属个人经验，对借鉴此产生的后果概不负责。

1、图像变换： 由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，可减少计算量，获得更有效的处理。它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。 2、图像编码压缩： 图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量，以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。 压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。 编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。 3、图像增强和复原： 图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。 图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。 4、图像分割： 图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。 图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。 5、图像描述： 图像描述是图像识别和理解的必要前提。 一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。 6、图像分类： 图像分类属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。 图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法模式分类。 扩展资料：图像处理主要应用在摄影及印刷、卫星图像处理、医学图像处理、面孔识别、特征识别、显微图像处理和汽车障碍识别等。 数字图像处理技术源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，采用了数字压缩技术。 数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界，人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息，而图像、图形又是所有视觉信息的载体，尽管人眼的鉴别力很高，可以识别上千种颜色， 但很多情况下，图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的，通过图象增强技术，可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。 参考资料来源：百度百科-图像处理

太多了，去找本书看看吧！给个大概的介绍好了
图像处理主要分为两大部分：
1、图像增强
空域方法有 直方图均衡化
灰度线性变化
线性灰度变化
分段线性灰度变化
非线性灰度变化（对数扩展
指数扩展）

图像平滑
领域平均法（加权平均法
非加权领域平均法）
中值滤波
图像锐化
Roberts算子
Sobel算子
拉普拉斯算子

频域方法有
低通滤波
理想低通滤波
巴特沃斯低通滤波
指数低通滤波
梯形低通滤波
高通滤波
理想高通滤波
巴特沃斯高通滤波
指数高通滤波
梯形高通滤波
彩色图像增强（真彩色、假彩色、伪彩色增强）
2、图像模糊处理
图像模糊处理
运动模糊（维纳滤波
最小均方滤波
盲卷积
……
）

高斯模糊（维纳滤波
最小均方滤波
盲卷积
……
）
图像去噪处理
高斯噪声
（维纳滤波
样条插值
低通滤波
……
）
椒盐噪声
（中值滤波
……
）

确定物体个数和中心的话，利用颜色值进行连通性分析，应该能确定一块相同颜色的区域，找到这块区域就能确定质心点了。要是还要判断形状还得先提取出每个形状的特征。
1.识别静态的整个人体较难；即使识别出来结果也不可靠，所以现在主要以手势/人脸识别为主；这是因为手和脸上面有比较独特的特征点。你说的滤波归根结底还是要找出具有灰度跳变的高频部分作为人体；这除非背景中除了人以外没有其他突出的物体；否则光凭滤波二值法检测人体是不太现实。

2 两张图片中人要是产生相对运动，检测起来就容易多了；利用帧间差分找到图像中灰度相差大的部分（你用的滤波也是一种手段）；然后二值化区域连通；要是图像中没有其他移动物体计算连通区域的变动方向就是人的运动方向。

先建立起静态背景的模型（或者直接在没人的时候拍张）；然后不断的与这个背景做差，原理和帧间差分一样。建议你先从典型的帧间差分例程开始下手（比如移动车辆的检测，这个比较多）。

在二值化之后加上一个区域连通的步骤；即使用膨胀或者闭运算；这样轮廓就是连续的了；用matlab的话bwlabel可以统计连通区域里面像素的个数也就是人体面积大小。质心就是横竖坐标的平均值；取所有人体点的横竖坐标分别累加；除以坐标总数得到的x和y平均值；这个就是质心了。

这是一个比较大的话题，但用一句话说就是找到图像的特征进行比较匹配识别。其流程一般为：
1) 对图像进行预处理,如滤波等，目的是使图像特征突出和便于以后处理。
2) 提取要识别的图像
3) 提取图像特征，包括频域特征、形态特征等等。
4) 根据特征进行分类识别（根据特征库）
在此之前还需要对样本图片进行训练，获得特征库，用于第四步的识别。

部署模式一般有两种，一种是“前端智能分析”的方式，另一种是“后端智能分析”的方式。
前端智能分析也就是在摄像机内部进行智能分析（相当于边缘计算），向后端推送分析结果，优点是成本低，便于大规模部署。
后端智能分析也就是基于服务器进行智能分析，接入普通视频监控视频，在服务器内部进行分析（相当于云计算），直接在服务器上输出结果和处理，优点是运算能力强，部署灵活（可以根据需求，将任意一个普通安防摄像机接入到服务器来进行分析），缺点是成本高、适合小规模或者需要灵活变换的需求。

图像处理软件是用于处理图像信息的各种应用软件的总称，专业图象处理软件有ps系列、基于应用的处理管理、处理软件picasa、彩影、、美图秀秀、UleadGIFAnimator、gifmoviegear等等。
主要功能如下所示：
1、Photoshop简体中文软件类别：在修饰和处理摄影作品和绘画作品时,具有非常强大的功能。
AdobeIllustratorCSv11AdobeIllustrator是一套被设计用来作输出及网页制作双方面用途、功能强大且完善的绘图软件包，这个专业的绘图程序整合了功能强大的向量绘图工具、完整的PostScript输出，并和Photoshop或其它Adobe家族的软件紧密地结合。
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2、应用管理软件
picasaGoogle的免费图片管理工具，可以通过简单的单次点击式修正来进行高级修改，让您只需动动指尖即可获得震撼效果。
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3、彩影

在当前图像处理领域，要么一些软件过于大型专业，让初学者望而却步，让专业人士效率不高；要么就是过于傻瓜，功能太过简单，创意难以得到有效发挥，产品品质和处理速度也良莠不齐。彩影的推出完美化解了这种“鱼和熊掌不可兼得”的矛盾。
彩影是中国第一图像处理软件，是国内功能最强大、使用最人性化的全新一代高画质、高速度数字图像处理软件。
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4、动态图片处理软件
UleadGIFAnimatorUleadGifAnimator是一个简单、快速、灵活，功能强大的GIF动画编辑软件。

作为Photoshop的插件使用，丰富而强大的内制动画选项，让我们更方便地制作符合要求的GIF动画。

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