写这篇文章，并不是要挑战学术泰斗，更不是要在这里炫耀和说教知识。只是前不久有个朋友问我能不能搞人脸识别，我说回来试试。想不到这里头的东西还挺多，不是三两天就能做完的。就在这里把我的实现思路写出来，以表心迹。图像识别，一直是计算机领域研究的热门，随着大数据的兴起，更是让图像识别中的特殊分支人脸识别如鱼得水，使得运算和样本数据不再成为系统的掣肘。那么具体来说，一个现代人脸识别系统(例如face++)
最近在尝试学习使用卷积神经网络对猫狗进行识别，准备猫、狗图片各500张图片，图片是大小不一的彩色图片。大致的实现思路：各准备猫、狗500张图片，并对其命名“cat.XXX.jpg”、“dog.XXX.jpg”，计划20%猫、20%狗作为验证，剩下做训练；图片大小归一化：使用OpenCV3把图片归一为64*64的彩色图片；读取图片内容（numpy数组，batchszie*64*64*3）、标签值（0
基于opencv实现人脸猫脸图像检测（python）目录基于opencv实现人脸猫脸图像检测（python）1、方法流程如下2 、导入相关库3、 导入级联分类器4、调整图像大小 5、彩色图像灰度化6、图像面部识别7、绘制脸部矩形区域完整Code： 致谢1、方法流程如下2 、导入相关库这里我们只用到了opencv，所以只需要导入相关的库即可。安装相关库方法pip install
一篇文章带你了解Python实现猫脸识别本文将向您展示如何编写一个简单的猫脸检测程序。
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2021-07-15 13:34:48
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挑战猫脸，就差你了！今天这个比赛，得从一个做程序猿的铲屎官开始说起......话说，有一天「铲屎猿」早起之后，发现猫主子竟然没了身影；他找啊找啊，找了好久，可仍然到处都没找到猫主子。这时，客厅突然传来了一声猫叫，铲屎猿循声而至，只见沙发上躺着一个难以辨识的，「东西」？这东西似猫又非猫，似狗又非狗，铲屎猿眉头一皱，发现事情并不简单！难道这就是喵星人统治世界的第一步：隐藏身份，安...
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2019-12-26 21:57:58
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在这篇文章中，我将向你展示如何编写一个检测猫脸的简单程序。在我的人脸检测帖子中，我演示了如何使用Python检测人脸。当我用图像测试代码时，我发现其中有些图像中有动物，但是我们创建的人脸检测模型并不能识别动物的面部，所以我想知道是否有一种方法可以在图像中检测动物的脸，于是我在互联网上做了一点研究，发现这是可能的，而且在Kaggle上找到了很多免费的数据集，里面有几百张图片。Kaggle是一个寻找免
原创
2021-01-06 14:18:53
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案例分析：下载猫狗图片，进行分类。对数据进行分类，训练集和测试集。 训练集和测试集都进行命名规范，把猫标记为1，狗标记为0。 处理流程： 数据处理，把数据处理为64X64大小的格式，参数初始化分被初试化 各层权重 W 和 偏置 b，（一般情况下W进行随机赋值，b赋值为1），前向传播，确定激活函数（浅层选择tanh函数，深层选择ReLu），交叉熵损失，反向传播（梯度下降），更新参数，构建神经网络，训
图像识别猫狗大战——初学代码之随笔训练集：12500张猫，12500张狗 1. 读取数据标签 item_label = item.split('.')[0] # 文件名形如 cat.0.jpg, 只需要取第一个。 # 将item以字符'.'为分割方式截取子串，存入字符串向量，获取向量的第[0]个元素。 # 如item='cat.0.jpg', 则item.split('.
之前写过一篇关于实现人脸识别的文章，里面用到的技术是通过调用百度 API 实现的，本次将借助于 dlib 程序包实现人脸区域检测、特征点提取等功能，dlib 封装了许多优秀的机器学习算法， 可实现人脸识别、检测、识别，视频目标追逐等功能，是由由 C++开发的一个开源程序库，目前也提供了 Python 接口，可供我们直接调用。1，dilb 安装dlib 程序包的安装方式也是用 pip 来
苹果最新发布的Iphone X具有一个全新的功能叫做刷脸认证，背后的技术其实是生物密码的更新，通过人脸识别取代了传统的指纹识别，大家肯定对这种新技术非常感兴趣，下面我们通过这篇文章为大家介绍人脸识别的一些技术原理。 随着深度学习、神经网络和人工智能等技术的发展，生物识别技术逐渐成熟。所谓生物识别技术就是利用人体固有的、具有唯一性的先天生物生理特
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2023-07-27 19:48:02
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作业是：【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第二周作业 本文对作业程序进行全面测试。#为测试内容，前面的#后为测试程序，后面的#后为测试结果。总结和感悟：通过此次作业，我发现w刚开始是一个空壳，将它定义成：w.T与X可以相乘（符合矩阵乘法），w.T的shape为(1,像素总数)，X的shape为（像素总数，图片数），两者乘积的shape
目录1.项目数据及源码2.任务介绍3.数据预处理4.图像可视化5.建立模型6.进行训练 1.项目数据及源码可在github下载：https://github.com/chenshunpeng/Cat-dog-recognition-based-on-CNN2.任务介绍数据结构为：big_data
├── train
│ └── cat
│ └── XXX.jpg
【导读】 十年前，研究人员认为让计算机来区分猫和狗几乎是不可能的。如今，计算机视觉识别的准确率已超过99%。Joseph Redmon通过一个叫YOLO的开源目标检测方法，可以迅速识别图像和视频中的目标。10年前，计算机视觉研究者认为，要让一台电脑去分辨出一只猫和狗的不同之处，这几乎是不可能的，即便是在当时人工智能已经取得了重大突破的情况下。从猫狗不分到实时识别准确率超99%，计算机图像是如何做到
## Python识别猫的流程
要实现Python识别猫，我们可以使用深度学习技术和图像识别算法。以下是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 收集猫的图像数据集 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 训练模型 |
| 4 | 测试模型 |
| 5 | 部署模型 |
下面我们将详细说明每个步骤需要做什么，以及涉及的代码。
### 1. 收集猫
原创
2023-08-31 04:47:11
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这篇文章中我放弃了以往的model.fit()训练方法，改用model.train_on_batch方法。两种方法的比较：
model.fit()：用起来十分简单，对新手非常友好
model.train_on_batch()：封装程度更低，可以玩更多花样。此外我也引入了进度条的显示方式，更加方便我们及时查看模型训练过程中的情况，可以及时打印各项指标。? 我的环境：语言环境：Python3.6.5编
前言前面用CNN卷积神经网络对猫狗数据集进行了分类，可以看出一个层数比较低的CNN在做分类的时候效果达不到特别好，前面的CNN只能达到75%-80%的正确率，但是那是由于我们的CNN结构比较简单，所以要想分类效果更好，我们需要用更加复杂的模型，这里我就采用更加复杂的深度残差神经网络(ResNet)对猫狗数据集进行训练分类。我们可以直接采用预训练模型ResNet50进行模型训练，如果不知道预训练是什
一、导入库glob 和 os 都是Python的标准库模块，也就是说它们随Python一起安装，无需额外安装即可使用。
glob 模块提供了一个在目录中使用通配符搜索创建文件列表的函数，例如，可以使用 glob.glob('*.txt') 来查找当前目录下所有的 .txt 文件。
os 模块提供了与操作系统交互的接口，包括文件和目录操作、进程管理、系统环境变量等。这两个模块都是Python自带的，
注意：这是一个完整的项目，建议您按照完整的博客顺序阅读。目录二、CNN模型分析1、输入层的数据输出2、卷积池化层的数据输出A、卷积操作B、池化操作3、扁平层的数据输出4、全连接层的数据输出二、CNN模型分析在该阶段我们将使用TensorFlow搭建一个CNN模型，这个CNN模型的结构如下图：1、输入层的数据输出经过数据预处理部分，我们的输入数据是一个shape=(batch_size,image_
（一）数据负责实现读取数据，生成批次（batch）import tensorflow as tf import numpy as np import osos模块包含操作系统相关的功能，可以处理文件和目录这些我们日常手动需要做的操作。因为我们需要获取test目录下的文件，所以要导入os模块。数据构成，在训练数据中，There are 12500 cat,There are 12500 dogs
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2023-09-04 13:29:21
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CV之IC之AlexNet：基于tensorflow框架采用CNN卷积神经网络算法(改进的AlexNet,训练/评估/推理)实现猫狗分类识别案例应用目录基于tensorflow框架采用CNN(改进的AlexNet,训练/评估/推理)卷积神经网络算法实现猫狗图像分类识别数据集介绍输出结果使用model.ckpt-6000模型预测 预测错误的只有一个案例，如下所示训练结果核心代码基于tens
