AI圖像處理需要學什么？

AI圖像處理需要學習的技術如下:

1、OpenCV

OpenCV是一個基于BSD許可(開源)發行的跨平臺計算機視覺庫，可以運行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系統上。它輕量級而且高效--由一系列 C 函數和少量 C++ 類構成，同時提供了Python、Ruby、MATLAB等語言的接口，實現了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法。

OpenCV能夠做什么呢？

(1)圖像顯示

(2)圖像腐蝕和膨脹

腐蝕，即用圖像中的暗色部分“腐蝕”掉圖像中的高亮部分; 膨脹，和腐蝕相反，從圖像直觀來看，就是將圖像光亮部分放大，黑暗部分縮小

(3) 圖像模糊

模糊，對圖像進行均值濾波處理，然后就把圖像模糊了

(4) 圖像濾波操作(方框濾波、均值濾波、高斯濾波、中值濾波)

(5) 圖像開運算

主要是上面幾種功能，其他功能不再累贅

2、Python

Python是目前最火的語言了，沒有之一，特別是在AI方面，基本都會用到它。在圖像處理中，PIL是python中的圖像處理類庫，為python提供了基本的圖像處理和基本操作。而PIL中最重要的就是Image模塊

3、TensorFlow

TensorFlow 是一個用于人工智能的開源神器。TensorFlow是一個采用數據流圖(data flow graphs),用于數值計算的開源軟件庫。要說Python和Tensorflow之間的關系，我們可以把它簡單類比成Javascript和HTML。Javascript是一種用途廣泛的編程語言，我們可以用它實現很多東西。而HTML是一個框架，可以表示一些抽象計算（比如描述網頁上呈現的內容）。當用戶打開一個網頁時，Javascript的作用是使他看到HTML對象，并且在網頁迭代時用新的HTML對象代替舊的對象。

和HTML類似，Tensorflow也是一個用于表示抽象計算的框架。當我們用Python操作Tensorflow時，代碼做的第一件事是組裝計算圖，第二件事是和計算圖進行交互（Tensorflow里的會話sessions）。但計算圖不在變量內部，而在全局名稱空間中。（有點類似python是一條章魚，tensorflow就是其中的一種觸手）

TensorFlow提供了一整套圖像預處理以及數據生成的機制，我們實現了一個簡單的常用的數據處理框架，總結為三步 1. 獲取所有圖片的路徑 2. 寫好預處理的代碼(parse_data) 3. 定義好數據生成器 基于以上的流程，稍微加以修改就能夠應對大部分訓練要求

4、C++

OpenCV用C++語言編寫，所有新的開發和算法都是用C++接口，自然要求掌握C++了