它包括有关如何识别 3 形状 （矩形、 三角形和圆） 使用一种神经网络。

资 源 简 介

它包括有关如何识别 3 形状 （矩形、 三角形和圆） 使用一种神经网络。

详 情 说 明

使用神经网络进行基本形状识别是计算机视觉中的经典入门案例。我们以识别矩形、三角形和圆形三种几何形状为例，分析其实现思路。

基础训练阶段只需要9张样本图像（每类3张），采用简单的全连接神经网络架构即可。输入层接收图像像素数据，经过若干隐藏层后输出三类概率值。网络通过学习不同形状的像素分布模式来建立识别能力。

训练过程重点在于图像预处理：将所有样本统一调整为相同尺寸，进行灰度化处理以降低计算复杂度，并归一化像素值到0-1范围。损失函数通常选择交叉熵损失，配合反向传播算法调整网络参数。

推理阶段对新图像进行相同预处理后输入网络，输出层最大概率值对应的类别即为识别结果。值得注意的是，这种基础实现对图像位置、大小和角度敏感，实际应用中需要数据增强或更复杂的网络结构来提高鲁棒性。

该案例虽然简单，但完整展示了机器学习解决图像分类问题的核心流程：数据准备、模型构建、训练优化和预测推理，是理解深度学习计算机视觉应用的理想起点。