学习笔记(01):深度学习图像处理之垃圾分类-图像处理及图像分类的基础知识

本篇笔记主要介绍了深度学习图像处理的基础知识，以及垃圾分类中常用的图像处理和图像分类方法。

首先介绍了图像的基本概念和表示方式，包括像素、分辨率、通道等。然后介绍了图像处理的基础知识，包括图像的预处理、滤波、缩放和旋转等。其中，图像的预处理包括去噪、增强、归一化等操作，这些操作可以提高图像处理的精度和效果。

接着，本篇笔记介绍了图像分类的基础知识和常用方法。图像分类是指将图像分为不同的类别，常用的方法包括传统的机器学习方法和深度学习方法。其中，传统的机器学习方法包括SVM、KNN、决策树等，而深度学习方法则包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。在垃圾分类中，常用的是基于卷积神经网络的图像分类方法。

最后，本篇笔记介绍了垃圾分类中常用的图像处理和图像分类方法。在图像处理方面，常用的方法包括图像增强、直方图均衡化、边缘检测等，这些操作可以提高图像的质量和特征提取的效果。在图像分类方面，基于卷积神经网络的方法得到了广泛应用，其中包括LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等模型。

总之，深度学习图像处理和图像分类是垃圾分类领域中非常关键的技术，掌握这些基础知识和方法可以帮助我们更好地进行垃圾分类。