《图形与图像处理技术》是2011年清华大学出版社出版的图书，作者是张枝军。
是用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。可以说是包括了PS。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。
从事深度学习研究两年，谈一谈个人经历及感受。
传统图像处理方法：特征提取主要依赖人工设计的特征提取器，需要有专业知识及复杂的调参过程，同时每个方法都是针对具体应用，泛化能力及鲁棒性较差。传统图像算法能解决某些特定场景的、可人工定义、设计、理解的图像任务。特定场景效果好，但普遍泛化性弱，可解释性更强，性能一般更好，但调参依赖专业知识和经验。目前在某些极端低算力场景、特定海量处理场景仍有一定应用价值。
深度学习方法：主要基于数据驱动进行特征提取，根据大量样本的学习能够得到深层的、数据集特定的特征表示，其对数据集的表达更高效和准确，所提取的抽象特征鲁棒性更强，泛化能力更好，并且可以是端到端的。缺点是样本集影响较大，算力要求较高。深度学习能够解决更多高级的、语义级别的、只能抽象描述的图像识别、检测、风格、创造性的问题。优点是效果优异、泛化更好、可端到端训练、无需复杂调参，仍处于蓬勃发展的时期；但算力、数据消耗大，可解释性目前很弱。
综上所述，深度学习方法逐渐成为主流，传统方法依然有用武之地。
GIS与虚拟现实技术的结合可以实现数字地球的构建，让人们在虚拟环境中快速、直观地获取地理信息，提高决策效率。
此外，基于GIS数据的高精度三维模型与虚拟现实技术结合，可以实现真实的虚拟漫游、模拟城市建设、灾害预警等应用。
这种结合还可以实现实时互动需求，如地理信息的间接互动，以及通过增强现实技术实现的现实世界GIS数据可视化和操作。
图像处理技术是指使用计算机和数字信号处理技术来对图像进行分析、处理和改善的一种技术。其主要包括以下内容：
图像获取和预处理：通过相机、扫描仪、无人机等设备获取图像，对其进行去噪、几何校正、颜色校正、分割等处理，使其适合于后续的处理和分析。
图像增强：对图像进行增强操作，如对比度调整、灰度变换、滤波、锐化等，以改善图像质量。
图像压缩与编码：对图像进行压缩，以减少存储和传输所需的空间和时间，并进行编码以便于后续的解码和处理。
特征提取和识别：从图像中提取有用的特征，如边缘、纹理、形状等，以便于后续的目标检测、物体识别、人脸识别等。
目标检测和跟踪：识别和跟踪图像中的特定目标，如人、车、动物等。
图像处理是计算机技术专业。是用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。图像处理技术一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。常见的处理方法有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为，应用广泛，多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。
随着计算机视觉和人工智能的发展，图像处理在日常生活中的应用越来越广泛。其中，图像识别和文字提取是图像处理中的重要任务之一。Python作为一种强大的编程语言，在图像处理领域也得到了广泛应用。本文将介绍Python图像处理技术中的图像识别和文字提取两个主要方面。
图像识别是将图像中的对象进行识别和分类的过程。Python提供了多个图像处理库，如OpenCV和PIL，可以辅助实现图像识别功能。在图像识别中，通常使用机器学习和深度学习算法，比如卷积神经网络（CNN），来进行图像特征提取和分类。对于大规模图像数据集，Python的并行计算能力和丰富的机器学习库使得图像识别训练和预测更加高效和准确。
文字提取是从图像中提取出文字内容的过程。在很多应用场景，如文字识别、车牌识别和文档扫描等，文字提取都是必不可少的操作。Python提供了多个文字提取库和工具，如Tesseract和OCRopus，可以辅助实现文字提取功能。这些库使用了各种强大的文字识别算法，包括基于模板匹配、统计学习和深度学习的方法，可以有效地从图像中提取出文字信息。
图像识别和文字提取在许多领域都有广泛应用。
Python图像处理技术的图像识别和文字提取功能为各行各业提供了便利和创新。利用Python强大的图像处理库和算法，开发人员可以快速实现图像识别和文字提取的需求。无论是在安防监控、医学影像分析、自动驾驶还是文档处理等领域，Python的图像处理技术都发挥着重要作用。
感谢您阅读本文，希望通过本文的���绍，您对Python图像处理技术中的图像识别和文字提取有了更深入的理解。
数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。
1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT（Computer Tomograph）。CT的基核方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。
1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979年，这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。与此同时，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着图像处理技术的深入发展，从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展，但它本身是一个比较难的研究领域，存在不少困难，因人类本身对自己的视觉过程还了解甚少，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。
数字图像处理在国民经济的许多领域已经得到广泛的应用。农林部门通过遥感图像了解植物生长情况，进行估产，监视病虫害发展及治理。水利部门通过遥感图像分析，获取水害灾情的变化。气象部门用以分析气象云图，提高预报的准确程度。国防及测绘部门，使用航测或卫星获得地域地貌及地面设施等资料。机械部门可以使用图像处理技术，自动进行金相图分析识别。医疗部门采用各种数字图像技术对各种疾病进行自动诊断。
数字图像处理在通信领域有特殊的用途及应用前景。传真通信、可视电话、会议电视、多媒体通信，以及宽带综合业务数字网（B-ISDN）和高清晰度电视（HDTV）都采用了数字图像处理技术。
图像处理技术的应用与推广，使得为机器人配备视觉的科学预想转为现实。计算机视觉或机器视觉迅速发展。计算机视觉实际上就是图像处理加图像识别，要求采用十分复杂的处理技术，需要设计高速的专用硬件。
数字图像处理技术在国内外发展十分迅速，应用也非常广泛，但是就其学科建设来说，还不成熟，还没有广泛适用的研究模型和齐全的质量评价体系指标，多数方法的适用性都随分析处理对象而各异。数字图像处理的研究方向是建立完整的理论体系。
医学图像更多的三维重建(体绘制和面绘制)，分割，配准，识别等。视频应该就是目标跟踪，检测之类的吧。技术上有交叉，也有区别，像三维重建就属于图形学的内容，不完全属于视觉的内容
基于三维GIS技术的虚拟现实技术，也就是VRGIS技术，随着GIS应用的深入,人们越来越多地要求从真三维空间来处理问题。在应用要求较为强烈的部门如采矿、地质、石油、规划等领域已率先发展专用的具有部分功能的VRGIS。
VRGIS是GIS技术、可视化技术和虚拟现实技术结合而形成的新一代虚拟现实系统。该系统在提供较强的多维数据建模能力和多维空间数据管理能力的同时，更能支持复杂虚拟图形空间的生成和支持用户采用多种交互设备与图形空间进行交互。
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