㈠ 什么是图像识别图像识别的方法。（基于matlab的）
什么是图像识别？这个问题如果乍一问出，很多人可能都会愣一下，但一细想，便能说出很多很多的应用场景，想什么二维码啊，人脸识别啊，网站识图啊之类的。那么又有多少人去真正了解过这项技术呢？今天就让我给您简单介绍一下吧！
计算机识别一张图时会将其转化为数字，通过“训练”计算机可以知道这些数字代表的含义，但早期图像识别技术还不够发达，识别很容易因图像发生微小的变化而失灵。
得益于上世纪80年代提出的卷积神经网络（简称CNN）算法，图像识别技术得到了质的飞跃。要进行图像识别，我们首先依然需要提取图像的特征，提取图像特征也即对其进行数据化分析，这一过程中需要借助的数学方法称为卷积。
以一个最简单的一维图形C为例，计算机在识别任何图像之前都需要将其转化为数字，如下那么计算机是如何做到仅凭那些数字就认出原图像的呢？这里就需要借助“卷积核”进行卷积运算，提取“图像”（即图右的数字化“图像”）的特征。卷积核类似于计算机最初将图像转化成的数字方块，但卷积核一般都是3×3或5×5的方块，3×3方块中有三个方块是有值的（即值为1），卷积核是计算机在学习的过程中，根据所得数据调节卷积核，卷积核可以有很多个。有了卷积核，我们就能通过在图形数字方块与卷积核之间做卷积运算，计算并得到特征图。
第一步卷积完成，得到初步的特征图。之后通过“池化”与“激活”，对特征图进行简化，也即对特征图中有特征部分（即有值部分）进行放大，这一步显然是为精准识别图形特征服务的。
要识别的图形越复杂，特征图得越精准，因此需要多次卷积、池化与激活。经过上述这些步骤，我们可以得到图像在各平面与维度中的特征，也可以得到轮廓、颜色等方面的特征。我们把这些特征信息接入计算机进行训练，就能判断这些众多特征图代表的图形是什么了。
当我们把那些特征信息/数据传输到计算机上，让它通过不断的“机器学习”，不断自行调整卷积核和参数，最终就能分辨出物体。这也是为什么，我们戴着口罩或眼睛，或者盖住一些脸部器官也能被机器所识别，这还是因为计算机早就收集到了我们足够多的面部特征。
科技融入生活，是我们大家都非常喜闻乐见的事情，同时，科技也改变了许多我们的工作生活方式，当然也有不少的科学技术是因为时代的背景应运而生，就好像在疫情期间出现的各种“数字哨兵”人脸识别健康码一体式设备。而汉玛智慧作为人脸识别设备和解决方案的生产厂家，也希望和大家一起努力，让更方便的科技为我们的生活增添色彩！
㈡ 最近做图像识别，想通过MATLAB做手势识别的算法，不知道需要学些什么，做完会是什么样子，求大牛指导
模式识别、机器学习。
一般的做法是：
首先要有一定数量的手势图片；
其次将训练用的手势图片进行人工分类，即“打上标签”
再次将手势图片转换成轮廓图（可以用DFT、DCT、小波变换等计算出边缘，然后对边缘进行“扩张”即可）；
第四是将轮廓图规格化、矢量化，生成向量；
最后以上述向量集来训练学习机（例如：神经网络），直到回归；
获得的结果是能进行手势识别的学习机。
㈢ 图像识别算法研究（用matlab实现的）（关于车牌识别的）至少两种以上的算法（要尽量详细点的）
网上搜搜国外有一些demo程序，方便你入门。
图像边缘提取 常用的边缘检测算子有梯度算子、Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子 不过单用 效果不好 。
不知道你是什么语言的车牌识别，建议用梯度算子。
江苏视图科技专业图像识别，图片识别率高达98%以上。