深度学习，就是通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征（或属性类别）。例如，在计算机视觉领域，深度学习算法从原始图像去学习得到一个低层次表达，例如边缘检测器、小波滤波器等，然后在这些低层次表达的基础上，通过线性或者非线性组合，来获得一个高层次的表达。此外，不仅图像存在这个规律，声音也是类似的。

学习深度学习，我们必须知道的图像处理的概念与基本操作。

像素：画面中最小的点

 灰度；灰度值与光学三原色（RGB）：红、绿、蓝(靛蓝)。光学三原色混合后，组成像素点的显示颜色，三原色同时相加为白色，白色属于无色系（黑白灰）中的一种。

分辨率=画面水平方向的像素值 * 画面垂直方向的像素值
屏幕分辨率  图像分辨率

图像的基本概念
常见图片格式：jpg、png、gif、psd、tiff、bmp等

使用OpenCV加载并保存图片
加载图片，显示图片，保存图片
OpenCV函数：cv2.imread(), cv2.imshow(), cv2.imwrite()