Keras 是一个高级神经网络 API，可以运行在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 后端之上。在这个教程中，我们将探讨如何使用 Keras 进行电脑视觉任务。

电脑视觉基础

电脑视觉是人工智能的一个分支，它使计算机能够从图像或视频中提取信息。以下是一些电脑视觉的基础概念：

  • 图像处理：对图像进行操作，如滤波、边缘检测等。
  • 特征提取：从图像中提取有用的信息，如颜色、形状等。
  • 目标检测：识别图像中的对象并定位它们的位置。

Keras 电脑视觉示例

以下是一个简单的示例，展示如何使用 Keras 进行图像分类：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

扩展阅读

想要了解更多关于 Keras 和电脑视觉的知识，可以阅读以下教程：

图片示例

以下是一些电脑视觉相关的图片示例：

  • 图像处理
  • 目标检测
  • 特征提取

希望这个教程能帮助你入门 Keras 电脑视觉！