Keras 是深度学习领域最受欢迎的框架之一，其图像处理功能在计算机视觉任务中扮演着核心角色。以下是使用 Keras 进行图像处理的关键要点：
📌 1. 核心图像处理功能
- 数据增强：通过
ImageDataGenerator实现旋转、翻转、缩放等操作 - 预训练模型：直接调用 ResNet、VGG 等经典网络进行迁移学习
- 自定义模型构建：使用
Sequential或Functional API设计网络结构
📚 2. 典型应用场景
| 任务类型 | 示例代码 | 效果 |
|---|---|---|
| 图像分类 | model = Sequential([Conv2D(...), MaxPooling2D(), ...]) |
📈 提高准确率 |
| 目标检测 | from keras.models import Model |
🔍 精准定位 |
| 图像生成 | from keras.datasets import fashion_mnist |
🖼️ 创造新图像 |
🌐 3. 学习资源推荐
- Keras 官方教程：深入理解 API 使用方法
- 计算机视觉项目集：探索更多实战案例
- 图像处理进阶指南：掌握高级技巧
📌 提示：所有图像处理操作均需配合
tf.keras或keras库实现，建议先安装最新版本：pip install tensorflow