深度学习三大领域：大数据与数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理；在计算机视觉中，卷积神经网络（CNN）扮演着重要角色，用来提取图像的特征；卷积神经网络是深度学习中极其重要的神经网络模型，在此基础上发展成计算机视觉领域，目前计算机神经有图像分类、目标检测、图像分割等分支，其落地项目也很多。其中大部分算法都是在卷积神经网络的基础上进行改进而成，想学习好卷积神经网络需要配合各种网络模型图去理解。

作用：通过 waitKey() 可以获取键盘输入。实现键盘输入1，将图像转为灰度图输出；键盘输入2，将图像转为HSV图输出；实现键盘输入3，将图像增加亮度输出；delay：等待时间(毫秒)

CNN卷积神经网络之LeNet-5原理与实战

标量是 0 维空间中的一个点`，向量是 一维空间中的一条线，矩阵是 二维空间的一个面，三维张量 是三维空间中的一个体。也就是说，向量是由标量组成的，矩阵是向量组成的，张量是矩阵组成的

全连接神经网络是学习深度学习的基础，其中最重要的原因是，全连接神经网络利用了反向传播算法进行参数更新，使得神经网络可以通过不断喂给数据进行参数更新达到不断学习的目的，反向传播算法是梯度下降法在深度神经网络上的具体实现方式。反向传播算法其原理就是利用梯度下降法来不断更新神经网络的参数，目前几乎所有的神经网络参数的更新的方式都是利用的梯度下降法或者经过优化的梯度下降法。

1、视觉成像部分：包含几个典型组件：光源，镜头，工业相机。2、图像处理部分（这块才是初学者学习的重点）

的时候，该方法才会被调用。该方法的目的是创建一个安全的 HTTP 请求工厂，使我们可以通过 HTTPS 连接到另一个 URL。该方法接收一个请求对象，从中获取上下文路径、Servlet 路径和路径信息，并将它们组合成完整的 URL 路径并返回。该方法接收一个请求对象，从中获取请求体（如果有），将其转换为字符串，并返回该字符串。来实现信任所有证书，并将其设置为请求工厂中的 SSL 套接字工厂，然后返

CNN卷积神经网络之LeNet-5原理与实战

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全连接神经网络是学习深度学习的基础，其中最重要的原因是，全连接神经网络利用了反向传播算法进行参数更新，使得神经网络可以通过不断喂给数据进行参数更新达到不断学习的目的，反向传播算法是梯度下降法在深度神经网络上的具体实现方式。反向传播算法其原理就是利用梯度下降法来不断更新神经网络的参数，目前几乎所有的神经网络参数的更新的方式都是利用的梯度下降法或者经过优化的梯度下降法。