图像识别开发需要哪些设备

⑴ 在图像识别这一块，目前有没有可以移植到嵌入式设备的深度学习算法

图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。文字识别的研究是从 1950年开始的，一般是识别字母、数字和符号，从印刷文字识别到手写文字识别， 应用非常广泛。
数字图像处理和识别的研究开始于1965年。数字图像与模拟图像相比具有存储，传输方便可压缩、传输过程中不易失真、处理方便等巨大优势，这些都为图像识别技术的发展提供了强大的动力。物体的识别主要指的是对三维世界的客体及环境的感知和认识，属于高级的计算机视觉范畴。它是以数字图像处理与识别为基础的结合人工智能、系统学等学科的研究方向，其研究成果被广泛应用在各种工业及探测机器人上。现代图像识别技术的一个不足就是自适应性能差，一旦目标图像被较强的噪声污染或是目标图像有较大残缺往往就得不出理想的结果。
图像识别问题的数学本质属于模式空间到类别空间的映射问题。目前，在图像识别的发展中，主要有三种识别方法：统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别。图像分割是图像处理中的一项关键技术，自20世纪70年代，其研究已经有几十年的历史，一直都受到人们的高度重视，至今借助于各种理论提出了数以千计的分割算法，而且这方面的研究仍然在积极地进行着。
现有的图像分割的方法有许多种，有阈值分割方法，边缘检测方法，区域提取方法，结合特定理论工具的分割方法等。从图像的类型来分有：灰度图像分割、彩色图像分割和纹理图像分割等。早在1965年就有人提出了检测边缘算子，使得边缘检测产生了不少经典算法。但在近二十年间，随着基于直方图和小波变换的图像分割方法的研究计算技术、VLSI技术的迅速发展，有关图像处理方面的研究取得了很大的进展。图像分割方法结合了一些特定理论、 方法和工具，如基于数学形态学的图像分割、基于小波变换的分割、基于遗传算法的分割等。

⑵ 求推荐图像识别处理方面的开发板

template<classT>
voidSelectSort(Ta[],intlen)
{

	Ttemp;
	intnIndex=0;

	//每次抄循环只进行一次交换最多进行len-1次循环，因此总体上，比冒泡进行交换的次数少
	for(inti=0;i<len-1;i++)
	{
		//第i次排序时，已经进行了i次大循环，因此已经排好了i个元素
		//已排好序的元素0，,...,i-2,i-1
		//待排元素为i,i+1,...,len-1


		nIndex=i;
		for(intj=i+1;j<len;j++)
		{
			if(a[j]<a[nIndex])
			{
				nIndex=j;		
			}

		}

		//交换
		if(nIndex!=i)
		{
			temp=a[i];
			a[i]=a[nIndex];
			a[nIndex]=temp;
		}


	}

}

⑶ 工业自动化设备设计需要。从零开始学电脑编程。需要用到图像识别mark点。有经验的烦给点建议

用VC语言吧！我见过一个朋友就用VC语言做的上位机程序画面在电脑上连接PLC ，用来控制各种动作。个人意见，仅供参考。

⑷ 机器视觉图像识别过程

机器视觉图像识抄别过程，采用的袭是一种对数据进行降维处理方式，目的是找到待识别目标在图像中的典型特征，并通过计算机算法及数据结构描述图像中特征，进而通过特征描述判断特征是否匹配，判断当前图像中是否存在待识别目标，以及待识别目标在图像中位置。

⑸ 学习图像识别技术要哪些基础

您好：
我觉得最基本的图像处理的图像，你应该有图像处理等知识有一定的了回解（包括图像平滑去噪答，图像增强，图像分割和图像变换）应该是的基础上，模式识别这个我建议你看到的图像处理冈萨雷斯这本书，用于模式识别，迪达写道，“模式分类”这本权威的书，我觉得模式识别领域仍然有很多的东西可以挖掘，毕竟他做到了没有完美的常规固定经典物理学理论，这本书是很多理论都有自己的缺点加以改进，你先学这本书呈现（如贝叶斯决策理论，参数和非参数估计的基本理论，等），要学会去研究这些理论这些问题。有一个数学基础，相关的数学图形识别的基础上，应该有：高等数学，线性代数，概率论，随机过程优化方法，等等。你有数学基础，科学这些应该不是难事。
希望对你有用！

⑹ 嵌入式设备的图像识别及视觉系统有哪些

还加个嵌入式啊。最大的优点就是好听。图像处理应该是DSP更好点但是嵌入式的：应该系统化，流程化，更加好操作啊，移植啊。功能多样化啊

⑺ 想组建图像处理与模式识别实验室，请问都需要购置什么设备大概70万元

都七十万了还上网络问个喘喘啊，你自己直接去看不是更好，更实在？

⑻ android的图像识别开发主要用什么技术

你可以搜一下opencv在android上面的运用，有个专门的框架的。

⑼ 做图像识别需要哪方面知识和软件具体流程是什么

图像识别重要的是图片的算法问题。开发工具最好找自己擅长的，

你去网络或者谷歌上搜索回图像识别算法，答会有很多，对于刚进行的最好用常用的普通识别算法。如果需要特别的方面，例如：人脸识别，指纹识别、医学X光片图像及细胞识别、高速及道路车辆识别。都是不一样的环境，各种算法都有自己适合的优略特点。越精细的，相应的效率就越低。这个还需要你自己看你自己的需求。
我一般用VC++，来弄。现在用VC#。都行

⑽ 图像处理与模式识别算法工程师需要哪些基础

图像处理 模式识别 智能信息处理 视频信息处理 信号与系统分析 软件开发 数据库 VC++ matlab