图像识别教程 🖼️

图像识别是人工智能领域的重要技术，广泛应用于人脸识别、物体检测、医学影像分析等场景。本教程将带你从基础到实战掌握核心概念与工具。

🌱 学习路径推荐

1. 基础理论

   • 了解卷积神经网络（CNN）原理
   • 学习特征提取与分类算法
   • 掌握数据增强与标注技巧

2. 工具实践

   • 使用 Python 编程语言 进行图像处理
   • 搭建 TensorFlow/PyTorch 深度学习框架环境
   • 实战项目：手写数字识别（MNIST 数据集）

3. 进阶应用

   • 探索目标检测与图像分割技术
   • 学习迁移学习与模型优化
   • 案例分析：工业质检中的图像识别应用

🚀 实战项目示例

• 入门级：使用 OpenCV 实现图像灰度化与边缘检测
• 进阶级：基于 YOLO 的实时物体检测系统
• 挑战级：构建医疗影像分类模型（需标注数据集）

📚 扩展阅读

• 图像识别与深度学习入门指南
• 计算机视觉经典论文解析
• OpenCV 官方中文文档

💡 小贴士

• 使用 matplotlib 可视化训练过程
• 定期清理训练数据中的噪声
• 参与 Kaggle 图像识别竞赛 提升实战能力

如需更详细的课程大纲或实验代码，可访问 课程详情页 获取。