数字图像（又称数码图像或数位图像），是二维图像用有限数字数值像素的表示。完成数字图像的识别需要大致经过信息获取图像采集 -> 图像预处理（如二值化、反色等处理方法）得到特征数据 -> 训练过程（分类器涉及和分类决策） -> 识别这几个步骤。 图像识别的过程主要有==图像处理==和==图像识别==两部分图像处理图像采集 图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主
深度学习小白一名，记录第一次神经网络的搭建 我会对所有的代码做解释说明，外加上一些自己的理解和看法 有理解错的部分或者是相关问题欢迎在评论区指出 所有参考代码均来自TensorFlow官网官网基本图像分类由此进1. 库引入首先是最基本的库引入： Tensorflow框架 numpy库 数据图像绘制工具matplotlib.pyplot# TensorFlow and tf.keras
import
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2024-07-13 15:03:48
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图像处理之特征提取：HOG特征简单梳理 HOG 方向梯度直方图，这里分解为方向梯度与直方图。一、方向梯度 梯度：在向量微积分中，标量场的梯度是一个向量场。标量场中某一点上的梯度指向标量场增长最快的方向，梯度的长度是这个最大的变化率。更严格的说，从欧几里得空间Rn到R的函数的梯度是在Rn某一点最佳的线性近似。在这个意义上，梯度是雅可比矩阵的一个特殊情况。 在单变量的实值函数的情况，梯度只是导数
最近，Facebook 提出了一项新技术 Data-efficient image Transformers（DeiT），需要更少的数据和更少的计算资源就能生成高性能的图像分类模型。研究人员仅用一台 8-GPU 的服务器对 DeiT 模型进行 3 天训练，该方法就在 ImageNet 基准测试中达到了 84.2% 的 top-1 准确率，并且训练阶段未使用任何外部数据，该结果可以与顶尖
一个月前，我将kaggle里面的food-101（101000张食物图片），数据包下载下来，想着实现图像识别，做了很长时间，然后自己电脑也带不动，不过好在是最后找各种方法实现出了识别，但是准确率真的非常低，我自己都分辨不出来到底是哪种食物，电脑怎么分的出来呢？在上一篇博客中，我提到了数据的下载处理，然后不断地测试，然后优化代码，反正过程极其复杂，很容易出错。再说下代码流程吧:关于数据集的处理，我上
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2024-07-04 18:19:49
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将树莓派连接入网络我是连在自己家里带无线功能的电信宽带猫上测试的，都是DHCP，简单起见先不讨论固定IP的问题。有线：插入网线无线：类似给手机配无线网络。点击屏幕右上方网络图标，会出来一个列表列出所有被发现的网络，选择需要的点击，输入密码即可。可以在LX终端（黑屏电脑图标）用ping命令确认下网络的联通性，这点和Windows是一样的。确定树莓派当前IP地址确定树莓派当前IP地址最精确的方法就是在
一，光照问题光照问题是机器视觉重的老问题，在人脸识别中的表现尤为明显。目前方法未能达到使用的程度。如何克服光照的影响？二，姿态问题与光照问题类似，姿态问题也是目前人脸识别研究中需要解决的一个技术难点。针对姿态的研究相对比较的少，目前多数的人脸识别算法主要针列正面、准正而人脸图像，当发生俯仰或者左右侧而比较厉害的情况下，人脸识别算法的识别率也将会急剧下降。哭，笑，愤怒、仰头、低头，左侧脸，右侧脸，如
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2024-03-01 15:04:08
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DCNN已经成为图片生成及复原的流行工具，其出色的能力被认为是来自于能够从大量的实际图片数据中学习到一个很好的先验。而在本文中，作者表明仅仅是CNN所组成的生成网络结构，就已经能够很好的捕获图片的低级统计特征。一个随机初始化的网络可以作为一种手工设计的先验，并能很好的用于去噪、超分辨率、图片修复任务。 当然作者也从《Understanding deepearning requires r
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2024-03-28 09:11:40
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作者：yangyaqin图像识别全流程代码实战实验介绍图像分类在我们的日常生活中广泛使用，比如拍照识物，还有手机的AI拍照，在学术界，每年也有很多图像分类的比赛，本实验将会利用一个开源数据集来帮助大家学习如何构建自己的图像识别模型。本实验会使用MindSpore来构建图像识别模型，然后将模型部署到ModelArts上提供在线预测服务。主要介绍部署上线，读者可以根据【实验课程】花卉图像分类实验（&n
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2024-05-10 07:47:00
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伴随着图像处理技术的飞速发展，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分，并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断、汽车交通等等领域中，发挥重要作用。图像识别技术概述图像识别技术的含义图像识别是人工智能的一个重要领域，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一
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2024-02-18 11:56:10
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目录1. 数字图像概念1.1 图像采样和量化1.2 图像存储格式2.图像的直方图2.1 灰度直方图2.1.1 基本概念2.1.2灰度直方图归一化2.1.3 直方图应用3.图像增强3.1 图像增强概念3.2 图像增强方法3.2.1 方法概述3.2.1 空间域增强3.2.1.1 空间域增强（灰度变换）3.2.1.2 空间域增强（代数运算）3.2.1.3 空间域滤波3.2.2 频率域增强 学习自：M
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2024-04-08 22:37:39
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文章目录K最近邻法-KNNN折交叉验证法KNN总结：线性分类器得分函数损失函数（代价函数）损失函数1：hinge loss/支持向量机损失损失函数2：互熵损失（softmax分类器） K最近邻法-KNN现在用的比较少，因为其比较耗费内存，运行速度较慢练习： CIFAR-10数据集 60000张32*32小图片，总共10类，50000张训练和10000测试 下图第一行，左侧为大量的飞机数据，右侧第
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2024-02-24 12:19:23
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模式识别之图像识别笔记图像识别技术的定义为利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别不同模式的目标和对象的技术。图像识别系统可以分为三个部分： 1、图像处理(1) 基本概念① 定义：把输入图像转化为计算机能够接受处理的信号，再进行图像恢复、增强等预处理操作② 目的：为之后的图像特征做准备(2) 主要方法① 图像的数字化：对图
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2024-02-20 11:33:07
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（刚刚转C#，一个项目用到，就分享出来，第一次写博客，有不足之处还请指正，某些编写方式只是习惯使然） 1、首先，在百度AI平台进行注册登录：百度AI 2、然后点开右上角的控制台，找到图像识别，创建应用，然后就可以看到创建的密钥，我们主要获取以下几个参数， API_KEY， SECRET_KEY 3、将对应C#版本的SDK下载后，添加引用到工程文件引用中； 主要是以下两个.dll库，分别是 Aip.
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2023-12-24 18:31:40
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概念框架环境配置data_preparaation.py(作用：摄像头抓拍与保存人脸)import cv2
def CatchPICFromVideo(catch_num, path_name):
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('E:/anaconda/Anaconda3/pkgs/libopencv-3.4.2-h20b85fd_0/Libra
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2024-06-05 13:26:05
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关于图像处理方面的收获：五月中旬的时候接了个细胞检测的活，要求识别白细胞、红细胞、脂肪球、霉菌几种细胞，大致看了客户发给我显微镜上的图片，发现能做，于是就接了下来，客户告诉我最终的程序要是C++的编译成DLL给他们的应用程序调用才可以，本人因为一直做Java，做C++还是12年前毕业设计的时候做了图像相关的东西。从那之后，做项目偶尔也会搞点C++但是基本上就一直停留在Hello World的水平上
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2024-04-17 17:12:04
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整理 | 专知本文主要介绍了一些经典的用于图像识别的深度学习模型，包括AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet、DenseNet的网络结构及创新之处，并展示了其在ImageNet的图像分类效果。这些经典的模型其实在很多博文中早已被介绍过，作者的创新之处在于透过这些经典的模型，讨论未来图像识别的新方向，并提出图像识别无监督学习的趋势，并引出生成对抗网络，以及讨论了加速网络训练的
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2024-05-16 20:05:36
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文章目录一、图像识别＆经典数据集1、Cifar数据集2、 ImageNet二、CNN三、卷积神经网络常用结构1、卷积层2、池化层（２）实现四、经典CNN模型1、LeNet-5 模型（1998）（１）模型（２）代码示例2、CNN模型正则表达3、Inception-v3模型（１）Inception结构（２）Inception模块实现五、ＣＮＮ迁移学习1、迁移学习介绍2、TF实现迁移学习（１）获取数据
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2024-01-11 20:13:54
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一、数据准备 首先要做一些数据准备方面的工作：一是把数据集切分为训练集和验证集， 二是转换为tfrecord 格式。在data_prepare／文件夹中提供了会用到的数据集和代码。首先要将自己的数据集切分为训练集和验证集，训练集用于训练模型， 验证集用来验证模型的准确率。这篇文章已经提供了一个实验用的卫星图片分类数据集，这个数据集一共6个类别， 见下表所示 在data_prepare
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2024-08-08 15:46:22
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