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通过将snake适配到图像的特征来实现主动轮廓。支持单通道和多通道2D图像。snake可以是周期性的（用于分割）或具有固定和/或自由端。输出snake具有与输入边界相同的长度。
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图像分割 图像分割是标记图像中感兴趣对象的像素的任务。 在本教程中，我们将看到如何从背景中分割对象。我们使用coins来自的图像skimage.data。此图显示了几个硬币在较暗的背景下绘制。
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这个倒数第二层已经被训练输出一组值，这些值足以让分类器用来区分它被要求识别的所有类。这意味着它必须是对图像有意义和有影响力的总结，因为它必须包含足够的信息才能为分类器在很小的一组值上作出好的选择。
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关于图像，容器和存储驱动程序 要有效地使用存储驱动程序，您必须了解Docker如何构建和存储图像。然后，您需要了解容器如何使用这些图像。最后，您需要简单介绍启用图像和容器操作的技术。
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<fedisplacementmap> <feDisplacementMap>SVG过滤器原语从使用来自图像的像素值in2在空间上置换从图像in。
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生成的图像是基于浅色的RGBA图像。照明计算遵循Phong照明模型的标准镜面组件。生成的图像取决于输入凹凸贴图的浅色，浅色位置和表面几何形状。照明计算的结果被添加。
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卷积将输入图像中的像素与相邻像素结合以产生最终的图像。通过卷积可以实现各种各样的成像操作，包括模糊，边缘检测，锐化，压花和斜切。
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<fediffuselighting> <feDiffuseLighting>SVG滤波器原始灯使用alpha通道作为凹凸贴图的图像。
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卷积神经网络 注意：本教程面向TensorFlow的高级用户，并假设具备机器学习方面的专业知识和经验。 概述 CIFAR-10分类是机器学习中常见的基准问题。
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语法 一般结构 type/subtype MIME类型的结构非常简单;它由一个类型和一个子类型组成，两个字符串由'/'分隔。没有空间是允许的。该类型代表类别，可以是离散类型或多部分类型。
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给定图像及其初始分割，该方法构造相应的区域邻接图（RAG）。RAG中的每个节点代表一组内image具有相同标签的像素labels。
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<feturbulence> <feTurbulence>SVG滤波器原始创建使用图像Perlin的湍流功能。它可以合成像云彩或大理石这样的人造纹理。生成的图像将填充整个滤镜原始分区。
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Google内部和外部的研究人员发表了描述所有这些模型的论文，但结果仍然难以重现。我们现在正在通过发布我们最新型号Inception-v3上运行图像识别的代码来进行下一步。
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每个拆分包含一个用于图像的numpy数组（其形状为sample_size，784），另一个用于标签（形状为sample_size，1）。
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