伙計們，這個專欄是作為讀書的記錄，有喜歡的伙伴也可以一起學習哦！我們第一篇就簡要的談一談計算機視覺，
第一篇
- 一、計算機視覺的難點與人工神經網路
- 1、初識計算機視覺
- 2、計算機視覺的基礎與方向
- 二、關于Anaconda的安裝與TensorFlow的安裝
- 1、安裝Pycharm和Anaconda
- 2、在Pycharm中使用虛擬環境
一、計算機視覺的難點與人工神經網路
1、初識計算機視覺
計算機識別有著非常嚴格的限制和規格，也就是說，同一個場景，不同的角度、不同的背景，計算機可能識別成不同的圖片，對于計算機來說，識別兩個獨立的物體容易，但在不同的場景下識別同一個物體則困難的多，
因此計算機視覺的核心在于如何忽略同一個物體內部的差異而強化不同物體之間的分別（簡單的講，就是讓計算機認為同一個物體相似，不同的物體之間有很大區別），
CNN（帶有卷積結構的深度神經網路），被大量應用于計算機視覺之中，這是一種仿照生物視覺的逐層分解演算法，分配不同的層級對影像進行處理，
像這樣一層一層的傳遞接收到的資訊，就可以讓計算機和生物一樣擁有視覺能力、辨識能力，
2、計算機視覺的基礎與方向
“給計算機一個攝像頭，讓計算機描述它看到了什么，”，這是計算機視覺作為一門學科被提出時就決定下來的目標，
但是我們人類可以很輕易的辨別一個實物是小貓還是小狗，計算機卻需要不斷的監督學習，才能達到預期的辨別效果，
也許在不久的將來，我們就可以使用計算機視覺，來做到工廠中精確的焊接部件并檢查缺陷、超市電子秤在稱重時就知道蔬菜的種類，門禁能分辨出是好人拜訪還是壞人敲門，
二、關于Anaconda的安裝與TensorFlow的安裝
1、安裝Pycharm和Anaconda
這個的話，可以直接去官網下載，鏈接如下：
安裝pycharm可以點擊這里，或者B站跟教程學習
pycharm就是一個集成開發環境，
在開始之前，大家可以直接看視頻安裝：
Anaconda全網最詳細安裝教程
我們就不多做介紹，主要是Anaconda的下載與使用，
Anaconda下載鏈接
安裝的時候注意勾選這個：
不勾選這個，環境配置會很麻煩，
當anaconda下載好了，我們就可以win+R打開運行命令框：
之后像我一樣輸入即可：
如果已經下載好了，輸入conda list可以看到很多科學包，
輸入conda info -e可以查看我們有哪些虛擬環境，我們輸入conda create -n name python=x.x來安裝版本為x.x的python，這里的name可以自定義，
那么，這些工具做好之后，我們就可以激活一個環境并查看可安裝的TensorFlow版本：
那么在下載的時候，我們最好使用清華的鏡像，這樣會快一點，
這里如果還是有不太會安裝的，可以直接進入下面的教程進行安裝（非常詳細）：
Anaconda全網最詳細安裝教程
至于安裝的模塊，就不用多說了吧，直接pip install xxx就可以
2、在Pycharm中使用虛擬環境
這樣我們就相當于把環境也給整好了，那么就可以直接使用咱們的TensorFlow了，
注意，如果需要使用外部工具（extern tools），那么我們的路徑必須是虛擬環境的exe檔案，不然容易出錯，
今天的分享就到這里了，主要是先對計算機視覺有一個初步的認識，下一篇我們正式進入學習！
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標籤：AI
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