文章目录1 前言2 开发简介3 识别原理3.1 传统图像识别原理3.2 深度学习水果识别4 数据集5 部分关键代码5.1 处理训练集的数据结构5.2 模型网络结构5.3 训练模型6 识别效果7 最后 1 前言? Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！? 对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大… 毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是
本项目的目标是构建一个基于YOLO模型的水果识别系统，用户可以通过UI界面上传水果图片，系统将自动识别图片中的水果种类并返
原创
2024-07-25 10:39:08
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????传统图像识别原理传统的水果图像识别系统的一般过程如下图所示，主要工作集中在图像预处理和特征提取阶段在大多数的识别任务中， 实验所用图像往往是在严格
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2022-12-26 14:25:40
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水果图像的识别与分类1 数据获取与数据集介绍数据来源：公开水果数据集fruit-360，包含几十种水果的彩色图片，图片格式为100*100像素，训练集中，每种水果都有上百张各种角度拍摄的照片。可以通过对图像的预处理、特征提取，并构建分类器对于水果照片进行分类。数据集可从Github上下载：https://github.com/Horea94/Fruit-Images-Dataset2 预处理与特征
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2024-05-08 14:59:55
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文章目录一、获取数据集1、提取数据2、划分数据二、计算信息增益1、信息熵2、计算信息增益三、绘制决策树四、分类预测 一、获取数据集水果中苹果和杨桃外部特征比较鲜明，例如下面两张苹果、杨桃图片，苹果颜色为红色、形状大致为椭圆形、表面光滑没有棱角、带叶子，杨桃则是黄色、五角星形、带有棱角、没叶子。 利用上述特征统计一些苹果和杨桃数据：颜色： 1-红色 0-黄色形状： 1-椭圆形 0-五角星形棱角：
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2024-04-23 20:25:55
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一、系统介绍
水果识别系统。本项目使用Python作为主要编程语言Q，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，通过对收集到的5种常见的水果(芒果、苹果、香蕉）等图片数据集进行训练，最终得到一个识别精度较高的模型文件。然后使用Django搭建Web网页端操作界面，实现用户上传一张水果图片识别其名称。
在本项目中，基于人工智能和深度学习的水果识别系统旨在实现对常见水果的自动识别。随着计算机视
原创
2024-09-24 19:09:09
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首先申明，这篇博客是用于记录我第一次完全从头到尾跑通一个算法，我会在此博客详细写出我的具体过程，以供大家参考，可能会和炮哥博客有些重合，没办法毕竟我就是用他的博客来训练模型的。但这篇博客我会结合炮哥的博客和我自己训练过程中的一些问题和心得来写，所以还是会有所不的！！！ 博主其实也是个深度学习的小菜鸟hhh。 能跑通这个算法主要还是依靠炮哥，在此感谢。一、必要的环境依赖和项目克隆1.1环境的安装这块
感谢阅读数据集的相关问题下载地址说明自己爬取数据的工具2.1 数据爬取项目背景正式启航数据预处理图片格式统一数据清洗提取嘴唇区域 数据集的相关问题下载地址点我下载说明img_type_test：放置了不同后缀名的图片，在图片格式统一 将会使用到 face_detect_model：放置了人脸检测所需要的模型，在数据清洗、提取嘴唇区域 将会使用到 face_det_img：放置了一些包含人脸的图片
我国幅员辽阔，横跨三个温度带，加上六种气候类型，培育了多种多样的水果。平时到南方水果市场上一逛，总能发现许多未曾见过的水果，实在是大开眼界，作为社恐人士的我，实在是好奇这些水果是什么，这个时候我朋友会在手机上拿出那些神通广大的水果识别软件进行识别，然后帮我解答出来，实在太惊奇了。大家是不是想知道这水果软件有哪些呢？想知道的跟着看接下来我的介绍。推荐软件一：快识别软件简介：快识别这款软件如同它的名字
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2024-08-08 16:59:25
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一.简介： 通过摄像头读取含有一个水果九宫格的图像，含八个苹果和一个香蕉，判断出香蕉的位置（1~9）。场景如图：二.计算准备 1.下载安装opencv并配置到visual studio中。 2.读取图像，代码如下： VideoCapture cc;//初始化一个VideoCapture对象
cc.open(“C:\Users\…vedio.mp4”);//读取该地址上的视频
cc.open(0)
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2024-05-02 15:56:34
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首发于
自动驾驶的挑战和发展
写文章
基于摄像头的车道线检测方法一览
黄浴
自动驾驶话题
ASR听觉训练 #0 导入nemo工具库及asr工具类[1]import nemoimport nemo.collections.asr as nemo_asr#1.1 加载自动语音识别模型[3]quartznet = nemo_asr.models.EncDecCTCModel.restore_from("st
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2024-07-10 14:22:18
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⛄ 内容介绍针对传统图像分类算法在泛化能力等方面存在的不足,结合当前的深度学习算法,提出一种基于卷积神经网络与SVM的图像识别方法.对此,文章首先以深度学习算法中比较典型的卷积神经网络进行介绍,并重点对原理和训练过程进行介绍;然后构建卷积神经网络结构和SVM分类器,最后以水果图像为例,通过MATLAB对上述模型进行编程仿真.结果表明本文提出的算法在识别的错误率方面都要明显优于单一的算法,进而验证了
# 深度学习图片识别系统实现流程
## 1. 数据准备
在实现深度学习图片识别系统之前，我们首先需要准备好数据集。数据集是训练模型和评估模型性能的基础。可以从公开的数据集中获取，也可以自己收集和标注。
## 2. 数据预处理
数据预处理是为了使数据适应于深度学习模型的训练要求。常见的数据预处理操作包括：图像缩放、归一化、增强等。
## 3. 构建模型
构建深度学习模型是实现图片识别的关键步骤
原创
2023-07-18 08:53:34
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系列文章手把手教你：图像识别的垃圾分类系统手把手教你：人脸识别考勤系统手把手教你：基于粒子群优化算法（PSO）优化卷积神经网络（CNN）的文本分类 目录系列文章一、项目简介二、水果分类结果预测三、环境安装1.环境要求2.环境安装示例四、重要代码介绍1.数据预处理2.分类模型构建3.模型训练五、训练自己的数据1.项目目录如下2.分类模型训练六、完整代码地址 一、项目简介本文主要介绍如何使用pytho
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2024-08-08 16:01:21
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在本文中，板载手势传感器将用于收集对象识别数据，这些数据将用于创建TensorFlow Lite模型，该模型可用于识别特定对象。 电路板的接近传感器功能将用于识别物体何时靠近电路板，而RGB传感器用于首先收集物体的颜色数据，然后正确识别物体。 这是一个简单的示例，但确实显示了在小型设备上运行TinyML的潜力以及传感器丰富的Arduino蓝牙传感器的强大功能。硬件水果Arduino IDE准备安装
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2024-03-15 05:37:37
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普适计算技术和可穿戴设备的快速发展为自然的手势识别技术提出了新的挑战：应能使用户尽可能摆脱对环境和输入设备的束缚，与环境进行自然而有效的手势交互。凌空手势（mid-air gestures）识别是应对新挑战的一类有效的手势识别技术。本文首先对凌空手势的定义进行了描述，然后分析和总结了现有的基于计算机视觉、超声波和电磁信号的三大类凌空手势识别技术，并指出了凌空手势识别技术的应用领域、开放性问题及未来
首先，根据水果与背景的差异选择合适的阈值，对图像进行去噪和对比度增强，然后进行二值化处理。一幅图像包含目标物体、背景还有噪声，要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体，最经常使用的方法就是设定一个全局的阈值 T，用 T 将图像的数据分成两部分：大于 T 的像素群和小于 T 的像素群。同理，该值越比1大，说明水果越不像圆
9.7. 视觉识别03人脸检测9.7. 简介在前些年智能手机的拍照功能中非常流行一个功能就是，当你拍照的时候，可以预测你的年龄，预测年龄这个功能看是简单，实际运用了人工智能才能得到准确的答案，通过你的脸上皮肤的光滑度、皱纹、肤色、斑点等等...本节我们对人脸进行性别，年龄等等进行检测9.7. 实验条件安装好Kittenblock畅顺的网络USB摄像头(型号没有限制)(除此外，您无需购买小喵任何硬件
# 深度学习答题卡识别系统开发指南
## 一、项目流程概述
在构建一个深度学习答题卡识别系统时，可根据以下步骤进行规划和实施。以下是整个项目的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 收集数据 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 模型选择与构建 |
| 4 | 模型训练 |
| 5 | 模型评估 |
| 6 |
