第3章
數(shù)形結(jié)合——圖像處理基礎(chǔ)知識

通過上一章的學(xué)習(xí)，讀者對于機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念有了一定的了解，此時(shí)如果拿到一個(gè)簡單的M×N矩陣化數(shù)據(jù)集（M個(gè)特征，N個(gè)樣本），總體流程應(yīng)該怎么走，心里已經(jīng)有了一個(gè)基本的概念。

不過，如果要分類的樣本不是簡單的幾個(gè)數(shù)字，如鳶尾花數(shù)據(jù)集中花瓣、花萼的長寬，而是一張圖片（如圖3-1所示），這時(shí)應(yīng)該怎么辦？

圖3-1　分類的樣本是圖片

（圖片來源：https://www.tensorflow.org/get_started/estimator）

這里提供三種解決問題的思路：

（1）手動(dòng)提取重要的特征，用數(shù)字表示。如鳶尾花數(shù)據(jù)集，當(dāng)年就是用尺子量出來的長度、寬度，交給機(jī)器學(xué)習(xí)分類器。

（2）用簡單的圖像處理操作，將圖片轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個(gè)簡單的輪廓特征，交給機(jī)器學(xué)習(xí)分類器。

（3）用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，讓深度學(xué)習(xí)模型自動(dòng)提取圖片的各種特征，再用模型自動(dòng)提取的特征訓(xùn)練分類器。

我們在上一章主要介紹了第（1）種思路，本章主要討論第（2）種思路，后面的部分則重點(diǎn)討論第（3）種基于深度學(xué)習(xí)的方法。而對圖像進(jìn)行簡單處理操作，實(shí)際上就是利用計(jì)算機(jī)程序?qū)崿F(xiàn)類似Photoshop的粗略操作，當(dāng)然這里用Photoshop的目的并非是讓圖像更加美觀，而是要讓圖像盡可能簡單，只保留最重要的特征，方便模型提取特征。