ShuviDoura 发表于 2024-07-03 18:43
我爱鱼C
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图像特征提取（ ...
哇哦，真是感受到满满的鱼C爱意呀！感谢你的一键三连支持~~~ 现在来聊聊图像特征提取吧，我们就像探险队，对图像进行深度挖掘，发现它们的秘密宝藏！
**1. 颜色特征：**
这部分就像我们看到一张图片时，首先注意到的五彩斑斓的色彩。
- **直方图:** 把图像里的每种颜色都计算出现的次数，你可以想象成数清楚不同颜色的糖果有多少个。
- **平均颜色:** 就像喝混合果汁，把所有颜色均匀混合后得到的整体颜色。
- **Dominant Color:** 最主要的颜色，就像一个班级里最显眼的那位同学。
**2. 纹理特征：**
别看这些小细节不太起眼，它们可是在告诉你图像的“质感”信息哦。
- **灰度共生矩阵（GLCM）:** 它分析相邻像素之间的关系，像是在研究两个好朋友之间的默契程度。
- **LBP（局部二值模式）:** 这方法把周围像素进行比较，给图像上每个像素根据邻居的“投票”结果分配标签，就像选举一般。
**3. 形状特征：**
这是在研究图像里的各种“几何体”，比如「圆滚滚的西瓜」、「长条形的黄瓜」。
- **边缘检测:** 如同用放大镜寻找图像中物体的轮廓，这种方法可以用Sobel、Canny等算法。
- **霍夫变换:** 找出图像中的直线和圆，就像用望远镜逐个辨认星空中的直线和圆形星座。
为了让这些方法更具象一些，代码示例如下：
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# **颜色特征：**
# 计算颜色直方图
hist = cv2.calcHist(, , None, , )
cv2.normalize(hist, hist)
# **纹理特征：**
# 计算灰度共生矩阵(GLCM)
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
glcm = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8)).apply(gray_image)
# **形状特征：**
# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray_image, 100, 200)
# 显示结果
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
这样就完成了图像的颜色、纹理和形状特征提取。是不是有点像成为图像侦探啦？希望你喜欢这个探索过程，如果还有什么问题，不妨再向我发问哦~~~
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FishC 发表于 2024-7-3 18:44
哇哦，真是感受到满满的鱼C爱意呀！感谢你的一键三连支持~~~ 现在来聊聊图像特征提取吧，我们就像探险 ...
我爱鱼C
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读取图像能不能给我改成读取整个文件夹的所有图片，另外显示结果给我保存下来
@FishC
ShuviDoura 发表于 2024-07-03 18:46
我爱鱼C
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读取图像能不能 ...
嘿，鱼油！你要批量处理图片，没问题，我来帮你搞定。不过呢，我们需要用点Python来实现这操作，听起来好像有点复杂，但其实超级简单，就像钓鱼一样，只要抛出钓竿，鱼自己会咬钩！
首先，我们需要用到 `os` 和 `PIL`（Pillow）这两个模块。`os` 模块可以帮助我们读取文件夹中的文件，`PIL` 模块则可以处理图像。先确保你已经安装了Pillow，可以用下面的命令安装：
pip install pillow
然后我们来写代码吧！
import os
from PIL import Image
def process_images(folder_path, save_path):
# 获取文件夹中的所有文件
files = os.listdir(folder_path)
images =
# 创建保存结果的文件夹，如果不存在则创建
if not os.path.exists(save_path):
os.makedirs(save_path)
# 读取和处理每张图片
for image_file in images:
img_path = os.path.join(folder_path, image_file)
img = Image.open(img_path)
# 这里可以对图像进行各种处理，比如转换格式、调整大小等等
# 示例：将图片转换为灰度图并保存
gray_img = img.convert('L')
save_img_path = os.path.join(save_path, image_file)
gray_img.save(save_img_path)
print(f'处理完成，所有图像已保存至 {save_path}')
# 设置文件夹路径
folder_path = '你的图片文件夹路径'
save_path = '处理后图片保存的路径'
process_images(folder_path, save_path)
把上面的代码复制到你的Python脚本中，然后把 `folder_path` 和 `save_path` 替换成你自己的文件夹路径。运行这个脚本，它会读取指定文件夹中的所有图片，进行处理（比如转换为灰度图），然后将处理后的图片保存到另一个文件夹中。
这样，你就可以批量处理文件夹中的所有图片啦！希望这个方法对你有帮助，快去试试吧！如果有问题，随时来找我，FishC的专家永远在这儿等着你！
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图像特征提取（颜色，纹理，形状）要具体怎么做
读取图像能不能给我改成读取整个文件夹的所有图片，另外显示结果给我保存下来
@FishC
ShuviDoura 发表于 2024-07-03 18:50
我爱鱼C
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图像特征提取（ ...
爱FishC的鱼油，你可真是铁杆粉丝！既然如此，咱们就让你这个问题不再成为障碍，让你大展身手！
### 图像特征提取
所谓图像特征提取，其实就是找到图片中的“闪光点”，让计算机能够理解和区分不同的图像。这些闪光点包括颜色、纹理和形状。
- **颜色**：颜色特征可以通过计算图像的颜色直方图来实现。颜色直方图是对图像中每种颜色的分布进行统计的一种方式。
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 转换为HSV颜色空间
hsv_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 计算颜色直方图
hist = cv2.calcHist(, , None, , )
- **纹理**：纹理特征可以通过灰度共生矩阵（GLCM）来提取。它是一种统计纹理分析方法。
from skimage.feature import greycomatrix, greycoprops
# 将图像转换为灰度图
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算灰度共生矩阵
glcm = greycomatrix(gray_img, distances=, angles=, levels=256, symmetric=True, normed=True)
# 提取纹理特征
contrast = greycoprops(glcm, 'contrast')
dissimilarity = greycoprops(glcm, 'dissimilarity')
homogeneity = greycoprops(glcm, 'homogeneity')
energy = greycoprops(glcm, 'energy')
correlation = greycoprops(glcm, 'correlation')
- **形状**：形状特征可以通过边缘检测和轮廓查找来提取。
# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray_img, 100, 200)
# 找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
### 批量读取图像并保存结果
至于如何读取整个文件夹的所有图像并保存结果，大概思路是用Python的 `os` 模块遍历文件夹，并在分析后将结果保存到一个目录里。
下面是示例代码：
import os
import cv2
from skimage.feature import greycomatrix, greycoprops
def process_image(path):
img = cv2.imread(path)
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray_img, 100, 200)
contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 这里可以添加更多特征提取的处理代码
# 创建结果图像，标注轮廓
result_img = img.copy()
cv2.drawContours(result_img, contours, -1, (0, 255, 0), 2)
return result_img
def process_folder(folder_path, output_folder):
if not os.path.exists(output_folder):
os.makedirs(output_folder)
for filename in os.listdir(folder_path):
if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".png"):# 支持更多格式
file_path = os.path.join(folder_path, filename)
result_img = process_image(file_path)
output_path = os.path.join(output_folder, f"processed_{filename}")
cv2.imwrite(output_path, result_img)
# 调用处理函数
input_folder = "path_to_your_folder"
output_folder = "path_to_output_folder"
process_folder(input_folder, output_folder)
这个脚本会遍历指定文件夹中的所有图片，处理每张图片，提取特征并将结果保存到输出文件夹中。你只需要替换 `input_folder` 和 `output_folder` 为实际的路径即可。
我们FishC团队可是全心全意为大家服务，希望这段代码帮助你顺利解决问题！有问题随时来提哦！继续支持我们噢！
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yolov图像识别过程中是否存在卷积操作
@FishC
ShuviDoura 发表于 2024-07-05 11:50
我爱鱼C
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yolov图像识别过 ...
嘿，鱼油！感谢你对鱼C的热爱和支持，一键三连真是让我们心里暖暖的~
来说说你的问题：YoloV图像识别过程中是否存在卷积操作？答案是肯定的！YoloV（You Only Look Once）是一种目标检测算法，而卷积操作是这类算法的基础“必杀技”之一。
卷积操作就像是给图像带上了一副“眼镜”，帮助神经网络聚焦和提取各种特征，比如边缘、纹理和形状，就好比你在玩扫雷游戏时每次都能扫中正确的位置，不是运气，那就是靠好工具！
在YoloV中，通过一层又一层的卷积操作，可以逐步提取出图像中的关键特征，并最终实现对目标的检测，这个过程就像拼豆豆一样，把小小的特征拼成大大的轮廓，最后变成一副完整的作品。
所以，卷积操作在YoloV里面，是妥妥地存在的，而且用得很“6”哦！
希望这个解释有帮到你，如果还有什么其他问题，尽管抛过来，咱一起继续聊！
再一次感谢你的支持，记得常来看我们的视频哟~
传送门：FishC视频链接]https://www.bilibili.com/video/BV13c411i7TT]FishC视频链接
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FishC 发表于 2024-7-5 11:51
嘿，鱼油！感谢你对鱼C的热爱和支持，一键三连真是让我们心里暖暖的~
来说说你的问题：YoloV图像识 ...
我爱鱼C
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他的卷积操作具体在哪一部分，我在train.py中没有找到相关的代码
@FishC
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yolov的卷积操作具体在哪一部分，我在train.py中没有找到相关的代码
@FishC
ShuviDoura 发表于 2024-07-05 11:55
我爱鱼C
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yolov的卷积操作 ...
嘿，鱼油！感谢你的一键三连支持，鱼C永远是你的技术好朋友！
关于你提到的yolov（应该是YOLOv3或者YOLOv4）中的卷积操作，没有在`train.py`中找到相关代码，这个问题让我们来一起查找一下。
YOLO的训练和推理涉及多个文件和模块，卷积操作通常会定义在模型的构建部分，而不是训练逻辑中。一般来说，卷积层的定义会出现在模型配置文件或模型定义脚本里，比如`model.py`、`yolo.py`之类的文件中。
举个例子，如果你在使用YOLOv3，可以看看这些地方：
1. **模型定义文件**：通常在`models.py`或者`darknet.py`等文件中会有模型结构的定义，卷积层也会在这里被定义。
class Darknet(nn.Module):
def __init__(self, cfg, img_size=416):
super(Darknet, self).__init__()
# 这里加载网络结构
self.module_list = self.build_networks(cfg)
def build_networks(self, cfg):
# 在这里，你会看到具体的卷积层定义
return nn.Sequential(*layers)
2. **配置文件**：有些YOLO实现方式会使用配置文件（如`.cfg`），并加载这个配置文件来构建模型。
# yolov3.cfg 中可能包含类似的卷积层配置信息
batch_normalize=1
filters=32
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky
3. **架构类**：某些时候卷积操作被封装成一个类，你可以在诸如`blocks.py`或`layers.py`中找到这些类的定义。
class ConvolutionalLayer(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding):
super(ConvolutionalLayer, self).__init__()
self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding)
self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels)
self.leaky_relu = nn.LeakyReLU(0.1, inplace=True)
def forward(self, x):
return self.leaky_relu(self.bn(self.conv(x)))
所以，小伙伴别担心，只要你耐心打开这些文件，一个个去分析，很快就能发现那些隐匿在代码背后默默工作的卷积运算小兄弟们啦！
如果还有疑问，随时向鱼C提问，我们很高兴帮你解答！一起加油哦～
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什么是图像的特征与特征值，我在进行特征提取的时候需要怎么做，yolov可以完成特征提取吗
@FishC
ShuviDoura 发表于 2024-07-05 12:07
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什么是图像的特 ...
嘿嘿，鱼儿们好！你这问题可真有深度，不过别担心，咱们换个轻松愉快的方式来解答~
### 什么是图像的特征和特征值？
想象一下，你面前有一幅超大号的披萨。嗯，对，就这样！披萨上的各种配料，比如香肠片、蘑菇、橄榄，这些就相当于图像的特征。特征就是用来描述图像某些重要部分的东西。
特征值呢？就类似于这些配料的具体数量和位置。比如：这个披萨上有5片香肠，4个蘑菇，它们分别位于哪些具体位置。这些具体的数值就是特征值。
### 特征提取怎么做？
特征提取其实就是把那些看似杂乱无章的像素点，变成我们能理解的一些“关键信息”。继续用披萨比喻：
1. **选择配料**：首先你得决定你要关注哪些配料（特征），比如说我特别爱吃香肠，那就特别关心香肠片。
2. **统计配料**：然后你可以看看披萨上总共有多少片香肠，或者这些香肠都在什么位置。
在计算机图像处理中，我们通常使用一些算法，比如SIFT、HOG等，来自动完成这些工作。它们能够自动找到图像中的关键点，并生成对应的特征值。
### YoloV可以完成特征提取吗？
YoloV是一种非常流行的目标检测算法，全名叫做“**You Only Look Once (你只需看一眼)**”。它确实可以完成特征提取，而且还非常高效。YoloV会把整张图片切成一个个小格子，然后告诉你每个格子里最可能存在的物体是什么，这些物体的位置信息以及它们的类别。它就像一个超级快的披萨侦探，一眼看过去就能识别出披萨上的所有配料！
所以，YoloV不仅能提取特征，而且还能在很短时间内完成目标检测。如果你要进行图像识别或目标检测，它绝对是你的首选利器。
希望这样一解释，你能更加清晰地理解了吧？如果你还有更多的问题，随时来找我哦！直接关注鱼C，跟我们一起在知识的海洋里畅游吧！（记得一键三连支持哦~~）
传送门：[了解更多YoloV](https://www.bilibili.com/video/BV13c411i7TT)
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FishC 发表于 2024-7-5 12:07
嘿嘿，鱼儿们好！你这问题可真有深度，不过别担心，咱们换个轻松愉快的方式来解答~
### 什么是图像 ...
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那我怎么利用yolov进行特征提取，我要怎么做
@FishC
ShuviDoura 发表于 2024-07-05 12:09
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那我怎么利用yol ...
首先感谢一下你对鱼C的支持，来个三连走起！那我们就来谈谈你提到的 YOLOv 特征提取的问题吧。YOLOv 是一种非常流行的目标检测模型，它的名字是 "You Only Look Once" 的缩写，意思是只需要看一遍就能识别出图像中的物体——就像鱼C君一眼就能认出鱼油们一样。
在YOLOv中，特征提取是关键的一步。下面我会用简单易懂的语言和一点点幽默来解释如何进行特征提取：
### 第一步：安装并配置YOLOv环境
首先，你需要有一个适合跑深度学习的环境。如果你的电脑性能一般，推荐你借助云端服务器或者 GPU。然后，你需要安装一些依赖包，比如 PyTorch、OpenCV 等。
pip install torch opencv-python
你也可以直接从 GitHub 上 clone YOLOv 的代码库，比如：
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5# 克隆YOLOv5项目
cd yolov5
pip install -r requirements.txt# 安装依赖
### 第二步：加载预训练模型
YOLOv 提供了预训练模型，可以直接拿来用。这样，你就不用从零开始训练，这就好比鱼儿已经被养得肥肥的，你只需要享受美味。
import torch
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')# 加载小型预训练模型
### 第三步：利用YOLOv进行特征提取
在有了模型之后，你就可以开始将图像输入到模型中，进行特征提取。模型会返回检测结果，其中包括各种特征信息。你可以用 OpenCV 来处理图像。
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('your_image.jpg')
# 使用模型推断
results = model(img)
# 打印结果
results.print()
### 第四步：提取特定层的特征
如果你想要很具体的特征，比如某一层的输出，那么就需要动动刀子砍一砍模型。YOLOv 是基于卷积神经网络的，每一层都会提取不同层次的特征。
# 获取模型的某一层，例如第10层
layer_output = model.model(results)
print(layer_output)
到这一步，你就成功从 YOLOv 中提取出特征了。这些特征可以用于进一步的任务，比如分类、聚类等。
---
总结一下：
1. 安装配置环境。
2. 加载预训练模型。
3. 进行推断。
4. 提取具体层的特征。
希望这个解答对你有所帮助，祝你在计算机视觉的海洋中畅游愉快！记住，学机器学习有时候就像钓鱼，需要耐心和持之以恒。加油，鱼油！
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FishC 发表于 2024-7-5 12:09
首先感谢一下你对鱼C的支持，来个三连走起！那我们就来谈谈你提到的 YOLOv 特征提取的问题吧。YOLOv 是 ...
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那么我这样特征提取之后得到的是什么东西，这些东西有什么用
@FishC
ShuviDoura 发表于 2024-07-05 12:11
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那么我这样特征 ...
哇，你这波"一键三连"操作简直给我满满的动力啊！感谢支持鱼C！咱们赶紧来解答你的问题吧。
你提到的“特征提取”听起来高大上，但别担心，我给你通俗解释一下，保证你看完后能轻松明白。
就像你要参加一场“鱼类选美比赛”，你需要找出那些让你与众不同的特点（特征），比如闪亮的鱼鳞、炯炯有神的鱼眼、水中飘逸的泳姿等等。特征提取就是这样一个过程，从大量的信息里找出最重要、最能代表数据本质的部分。
在技术领域，比如机器学习或数据分析，当我们进行特征提取时，我们其实是在从原始数据中提炼出有用的信息。这些信息可以帮助计算机更好地理解和处理数据。举个例子，如果我们要训练一个识别猫咪和狗狗的模型，我们就得告诉它“耳朵是尖的还是圆的？毛发是长的还是短的？”这些特点，就相当于特征。
让我们再幽默一点儿。如果数据是一个菜市场的大妈，那么特征提取就是从她的话语中把重点挑出来。大妈可能会说一堆“今天青菜便宜”“猪肉涨价啦”“昨天谁家孩子又调皮了”，但你只需要知道“哪种菜最便宜”这个对你做饭最有用的信息。
那么，这些提取出来的特征有什么用呢？简单来说，有了这些特征，我们的算法和模型就能更聪明、更高效。比如预测股价、识别人脸、翻译语言等等，都离不开优秀的特征提取。
希望这个解释让你更加明白特征提取是什么以及它的用途啦！如果还有不清楚的地方，尽管@FishC，我们随时为你解答！
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常用的图像识别算法有哪些，各有什么优缺点
@FishC
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常用的图像识别算法有哪些，各有什么优缺点
@FishC
ShuviDoura 发表于 2024-07-05 12:21
我爱鱼C
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常用的图像识别 ...
哟，爱鱼C的粉丝啊！来，咱们一起聊聊那些图像识别算法，看看它们都有哪些“神技”和“槽点”。
### 1. 卷积神经网络（CNN）
**优点：**
- **刷脸专家:** 它最适合处理图像数据，比如人脸识别、物体检测等。
- **自动特征提取:** 不需要手动去找那些复杂的特征，它自己就能搞定。
- **高准确率:** 在多个图像识别任务上表现出色。
**缺点：**
- **需要大量数据:** 训练CNN需要很多样本数据，不然效果不灵。
- **计算资源吃紧:** 训练起来对硬件要求比较高，显卡、内存不能少。
- **调参复杂:** 超参数多，调错了，效果就“凉凉”了。
### 2. 支持向量机（SVM）
**优点：**
- **理论强大:** 在理论上有很好的保证，可以找到最佳分割超平面。
- **不错的小样本学习能力:** 数据少的情况下也能有不错的表现。
- **适用范围广:** 不仅仅限于图像，还可以用在文本分类等其他领域。
**缺点：**
- **扩展性差:** 对大规模数据集不太友好，尤其是上百万张图片的时候。
- **难以处理多类别:** SVM本质上是二分类，需要很多技巧才能扩展到多类别分类。
### 3. K-最近邻算法（KNN）
**优点：**
- **简单易懂:** 不需要什么背景知识，直接看最邻近的K个点就行。
- **无训练时间:** 直接拿数据做测试，不需要“苦哈哈”地训练模型。
**缺点：**
- **效率低下:** 测试阶段计算量相当大，尤其是数据量大的时候。
- **对噪声敏感:** 容易被噪声数据影响，导致结果不稳定。
- **高维灾难:** 随着特征维度的增加，效果急剧下降。
### 4. 随机森林（Random Forest）
**优点：**
- **鲁棒性强:** 对各种数据类型和缺失值都不敏感，表现稳定。
- **并行计算:** 可以并行处理，提高运算速度。
- **特征重要度评估:** 自带特征选择功能，能评估各个特征的重要性。
**缺点：**
- **训练速度慢:** 在大数据集上训练时间较长。
- **预测时间长:** 因为是集成方法，需要同时调用多个决策树进行预测。
### 5. YOLO（You Only Look Once）
**优点：**
- **实时性高:** 很适合实时对象检测，一次前向传播就能完成检测。
- **端到端:** 从输入到输出不用经过繁琐的中间步骤。
- **高效:** 相比其他对象检测方法，YOLO速度快且精度不错。
**缺点：**
- **小物体检测难:** 对图像中较小的物体检测能力有限。
- **锚框设计:** 锚框的设计需要仔细调整，不同场景下效果差异大。
所以呢，各种算法各有所长也各有所短。就像咱们家里那条黄花鱼，煎炒蒸煮啥都行，但就是离了水环境就“懵”了——算法也是同理，找准自己的 “最佳用途” 才能发挥“神技”！希望这些回答对你有所帮助，祝你在图像识别的海洋里畅游愉快！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
FishC 发表于 2024-7-5 12:21
哟，爱鱼C的粉丝啊！来，咱们一起聊聊那些图像识别算法，看看它们都有哪些“神技”和“槽点”。
### ...
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有没有结合人工智能ai 的图像识别算法，他又有什么优缺点
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