深度学习入门

因为项目需要，要开始学习深度学习的相关知识，重点是tensorflow，主要参照书籍《实战Google深度学习框架》和慕课课程opencv+tensorflow入门人工智能图像处理。

下面是学习的第一个案例—opencv读取图片：

import tensorflow as tf

hello=tf.constant('hello_tf!')
print(hello)

Tensor("Const:0", shape=(), dtype=string)

sess=tf.Session()
print(sess.run(hello))

b'hello_tf!'

hello="hello"

print(hello)

hello

常量 sess print

打印字符串的时候要用Session，并且在run方法里面写上要打印的字符串，运行后就能成功打印

#测试opencv
import cv2
print("hello opencv")

hello opencv

案例一：图片的读取和展示

1. 引入opencv
2. 要使用的API
3. 程序的暂停stop操作，否则图片展示后很快消失

import cv2

#获取图片
img=cv2.imread('b.png',1)#完成图片的读取
# 第一个参数描述的是图片的名称，第二个参数是读取的类型
# 图片类型：0是灰色图片，，1是彩色图片
# 返回值是获取图片的内容


#展示图片
cv2.imshow('image',img);
# 第一个参数：窗体的名称
#第二个参数：图片的内容，即先前获取的img

#暂停图片
cv2.waitKey(0)

#运行后就可以看见新打开一个窗口，图片展示了出来，名称是image

读取的图片是我女神，表白一下～

这门课程的学习思路和方法

1. 案例驱动
2. 类比方法：用熟悉的知识类比陌生的知识来学习
3. 二八分配原则：合理分配精力和时间，将80%的时间投入到20%的知识学习中