图像识别可视化通用平台 General platform for image recognition visualization
主要代码识别过程如下：
预处理：1.图片变换、2.图像增强、3.灰度化变换、4.降噪
效果图如下：
1.
分别为test（原图）、Gray1、RGB1、RGB2（HSV）
2.图像增强，采用了七种增强算法，后续会修改，选主流
分别为： # 直方图均衡增强 # 拉普拉斯算法增强 # LoG对象算法增强 # 伽马变换
# CLAHE # retinex_ssr # retinex_msr # test（原图）
3.灰度化变换，采用了主流的三种算法
分别为：#最大值法 #均值法 #加权均值法
4.
在降噪中我们选择采用中值滤波和高斯滤波算法，具体特点如上，效果图如下：
卷积神经网络中涉及的训练参数与超参数
-
输入图像大小:在数据集处理中将图像尺寸调整到固定大小，使不同输入图像获得相同规格的输出。
-
卷积层超参数:卷积核尺寸、卷积核数量、卷积的步长
filter：滤波器，也就是卷积核。
kernel_size：卷积核大小。卷积核一般为奇数。卷积核的大小. 取决于要提取的特征分布和区分度.如果本身要提取的特征很小那卷积核也应该很小,卷积核太大比如16x16 vs 4x4这样的差异可能导致丢失一些局部特征。
stride：步长。每次卷积核做卷积时移动的距离。
padding：填充。padding参数有两项：valid | same，valid表示无填充，same表示有填充。
卷积核尺寸:经典的网络如LeNet-5、VGG-19、Inception 网络使用3×3、5×5甚至1×x1结构，而在实践中最常用的尺寸为3×3、5x5。
卷积的步长:主要用于控制输出分辨率，如果填充操作使图像大小不变，步长为2的卷积输出为输入的1/4（长宽皆为1/2），对于一些需要降分辨率操作非常有效。
- 池化层超参数
池化层一般没有参与运算的参数，它的超参数主要是池化核尺寸、池化步长及池化方式。
池化的目的是保留大的响应值并降低分辨率，与卷积层类似，池化核尺寸一般也设定为此较小的值，如2×2、3×3等，常用的是尺寸为2x2、步长为2。此外，池化方式也是可选超参数，
“用的有最大池化（Mx Poling）、平均池化（Avamge Pooling）、K-iMax Poling等。
ReKU激活函数的作用： 是为了增加神经网络模型的非线性。否则你想想，没有激活函数的每层都相当于矩阵相乘。就算你叠加了若干层之后，无非还是个矩阵相乘罢了。所以你没有非线性结构的话，根本就算不上什么神经网络。
1.图像格式RGB/HSV/YUV https://zhuanlan.zhihu.com/p/95952096
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