深度学习机器视觉

深度学习机器视觉（Deep Learning Computer Vision）是利用计算机视觉和深度学习技术，从图像或视频数据中提取有用的信息和特征。它是一项广泛应用于人工智能领域的技术，可以用于面部识别、车辆识别、动态检测、医学影像处理等许多领域。本文将介绍深度学习机器视觉的主要技术和应用，并提供 Python 代码示例。

1. 深度学习机器视觉的主要技术

1.1 卷积神经网络（Convolutional Neural Network）

卷积神经网络是深度学习机器视觉中最常用的技术之一。它通过多层卷积和池化操作来提取图像中的高层次特征，并将其映射到输出层。卷积神经网络可以自动学习图像中的模式和特征，并具有较好的鲁棒性和泛化能力。

以下是使用 Keras 搭建一个简单的卷积神经网络模型的示例代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 创建一个卷积神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

该模型包含三个卷积层、两个池化层和两个全连接层，用于识别 MNIST 手写数字数据集中的数字。

1.2 目标检测（Object Detection）

目标检测是深度学习机器视