《人工智能技术与应用》课件 6.1 认识图像识别

ARTIFICIAL认识图像识别人工智能技术与应用项目化教程计算机视觉计算机视觉：让机器像人一样“能看会认”的技术运算智能能存会算感知智能能听会说，能看会认认知智能能理解会思考1.图像的构成-像素计算机中的图像是由像素组成的。图片被放大后呈现的小方格即是像素。1.图像的构成-分辨率

在图像中，单位面积所包含的像素点的数目被称为图像分辨率。分辨率越高，像素点越密集，图像越逼真。你知道自己电脑的分辨率吗2.图像的构成-视频

视频是由一系列图像构成，我们把一张静止的图像称为一帧，当许多张静止的图像按照一定的频率进行刷新时，由于人眼的视觉暂留效应，就形成了视频。2.图像的构成-帧频一秒显示的帧或图像的数量称为帧频。帧频越高，视频越清晰。3.计算机处理图像的方式-RGB计算机中，任何数据都需要转化为数字形式进行存储和处理，图像也不例外。可以把一副图像抽象为红、绿、蓝三层叠加，每一层的像素都用0~255表示。我们眼中的图像[这是一只猫]计算机眼中的图像[这是一堆在0-255间的数字]3.计算机处理图像的方式-RGB彩色图灰度图二值/黑白图3.计算机处理图像的方式-编码可以把图像想象为一层层的像素点“叠加”而成。这些RGB信息加上一些如拍摄时间、大小等信息就构成了图像的信息。但是如果直接存储RGB像素点信息，图像往往很大，因此需要重新编码。不同编码方式的图片，其文件后缀不同。1.主要内容一Beautifulsoup库基础二Beautifulsoup库提取数据高级数据提取与处理三反爬机制与应对策略1.主要内容数字化时代数据的重要性在数字化时代，数据成为企业决策和科研探索的关键资源。通过数据爬取技术，可以快速获取并分析大量信息，为市场调研和学术研究提供支持。网络数据爬取技术的应用案例，如电商公司通过爬取竞争对手数据来制定营销策略，展示了数据在商业竞争中的作用。2.课程模块定位本模块在课程体系中的地位和作用本模块在《python

爬虫数据分析》课程中起着桥梁作用，连接了环境配置与数据分析，强调了数据爬取在数据分析流程中的基础地位。3.学习目标与价值引领价值引领课程旨在培养学生的数据意识、创新思维和团队合作精神，同时引导学生树立正确的数据价值观，尊重数据隐私和版权。3.学习目标与价值引领知识目标了解网页的结构和组成元素；掌握网络数据爬取的基本原理和流程；熟练掌握网页数据获取和解析的常用技术和工具；了解反爬机制和应对策略；掌握数据存储的方法和技巧；学会将爬取到的数据存储到本地文件，如CSV、JSON等格式3.学习目标与价值引领技能目标能够独立完成简单网页的数据爬取任务能够对爬取到的数据进行初步的清洗和处理，确保数据的质量和准确性。能够分析和解决网络数据爬取过程中遇到的问题能够将网络数据爬取技术应用到实际项目中案例分析-爬取影评网站数据04030201将数据存储为CSV格式，以便后续分析第四步存储用正则表达式或bs库提取出所需数据第三步解析并精确提取数据requests库获取网页源代码第二步爬取数据分析网页结构，找到评分和评论所在的标签第一步分析页面4.学习方法和建议理论与实践相结