1.配置开发环境Anaconda(1)打开Anaconda Prompt，将网址替换为清华镜像，这样下载各种依赖会快一些：conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes(2)打开Anaconda
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2024-03-04 12:35:25
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我按照here的说明成功添加了OpenCV.但是我已经尝试将tesseract添加到Android.mk中,现在已经有几天了,而且还无法做到.我有一个使用tesseract的android.cpp所以我必须在我的Android.mk中包含依赖项.我发现this post几乎是确切的问题,他解决了它将libtess.so和liblept.so文件导入Android.mk,但没有解释如何做到这一点,所
Keras对人工智能来说，是一款比较好的入门框架。它是一个高级的Python神经网络框架，已经被添加到TensorFlow中，成为其默认的框架，为TensorFlow提供更高级的API。如果将TensorFlow比喻为编程界的Java或者C++，那么Keras就是编程界的Python，它作为TensorFlow的高层封装，可以与TensorFlow联合使用，用它可以快速搭建模型。并且Keras是T
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2024-08-09 16:55:51
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相关库的介绍及安装相关库的简介tensorflow库TensorFlow是谷歌2015年开源的一个人工智能学习系统。主要目的是方便研究人员开展机器学习和深度神经网络方面的研究，目前这个系统更具有通用性，也可广泛用于其他计算领域。Tensorflow支持多种前端语言，包括Python（Python也是tensorflow支持最好的前端语言），因此一般大家利用python实现对tensorflow的调
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2024-05-08 10:46:45
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opencv与tensorflow入门前言安装Anaconda(windows)图片的读取和写入图片的像素操作tensorflow入门numpy和matplotlib使用人工神经网络实现股票收盘价格逼近 前言在入门计算机视觉和深度学习之前，opencv是必须要学会的一个软件库，不仅要学习它的使用，还要理解它的基本原理。本文将从基础的环境搭建一步步进行CV入门之路。安装Anaconda(windo
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2024-02-23 22:47:26
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最近为了让机器人更加聪慧而善解人意，准备在英伟达的TX2上开发一下视觉目标检测与速度预判，需要一种比较好的方案，因此选择了Retinanet（Resnet）残差网络进行图像的识别。它需要配置TensorFlow1.4.0以上级别的框架，以及Python3.5，于是乎步入了血海深坑至今酸爽不已。接下来是需要注意的坑（对于菜狗来说，很多都是坑，让大神见笑了）：一、ARM内核与X86内核是不同的，在我们
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2024-04-13 00:48:43
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工具选择我们将会学习使用图片分类器和合适的GUI界面，GUI界面使用QT，选择一个camera 或者一个视频文件作为输入进行分类，这里是实时进行分类，qt本身是一个跨平台的GUI设计工具，同时我们使用Tensorflow 和 opencv 去进行分类工作。opencv 本身具有一个深度学习推理模块，名字叫做dnn， 3.4.1 以上opencv版本， 使用dnn模块，我们可以加载和使用深度学习模型
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2024-05-10 22:31:06
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Opencv调用tensorflow训练自己的数据集生成的模型要实现opencv调用tensorflow训练的模型，主要分为两步，第一步是训练模型，将模型保存成model.pb格式，然后利用opencv的readNetFromTensorflow方法调用model.pb 一、训练生成模型： 训练生成模型的关键点： 1.将图片生成自己的数据集 2.将标签转换成独热编码 3.利用cnn训练模型，要获取
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2024-02-21 16:29:07
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正式进入TensorFlow2.0模块TensorFlow2.0 基础部分TensorFlow2.0 数值类型TensorFlow2.0 的张量类型有：标量（单个实数） 如1、2、3 等 维度数（秩）为0，shape为[]向量（n个实数的有序集合）通过中括号包裹 如[1,2] 维度数为1，长度不定，shape为[n]矩阵 n行m列实数的有序集合，如[[1,2],[3,4]]，维度数为2，shape
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2024-05-29 20:23:20
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基于tensorflow+opencv+python的人脸识别项目最近在用到一个功能，人脸识别用于会议场景，即如何实现人脸签到。想预研一下将人脸识别功能落地Android A311D采集数据采集数据使用的是一个USB摄像头，通过控制摄像头进行图像采集，当采集到的图像包含人脸的时候，就读取其中的人脸部分，并且将图像保存下来。这里采集的图像做了最初步的筛选，即确认是脸部照片了才采集，而且，为了保证后续
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2024-08-08 16:41:00
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环境win10，jupyter notebook，python3.7，tensorflow2，cpusklearn datasets数据集先用一个sklearn自带的数据集做一个简单的人脸识别测试。from sklearn import datasets
from matplotlib import pyplot as plt
import tensorflow.keras as keras
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2024-03-28 09:31:05
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安装一、anaconda+tensorflow+opencv+spyder二、python+tensorflow+opencv+pycharm三、python3.5+tensorflow-gpu1.3+cuda8.0+cudnn6.0这两种方式我都尝试过了，第一种方式推荐一个博主的，写的很详细，能走通，但是要的时间很长，需要下很多东西，所以我用的第二种，因为时间比较赶ananconda+tenso
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2024-03-04 17:02:25
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一、概述TensorFlow 是 Google 开源深度学习框架，可以用于机器学习、语音识别、目标检测等多种人工智能算法的开发。TensorFlow Object Detection API 是 TensorFlow 框架中专门用于目标检测应用的深度学习框架，使用该框架可以快速训练出不同种类的深度学习目标检测模型。如图 1 所示。 本文基于 TensorFlow Object Detection
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2024-05-21 12:57:08
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简单人脸识别环境说明python与tensorflow版本安装环境1.创建py环境2.安装tensorflow3.安装本文用到的库实现步骤采集人脸数据处理与网络搭建，训练数据处理网络搭建与训练使用网络进行预测简单总结 环境说明前文博客有讲到如何安装anaconda,这是一个非常好用的环境管理工具。在这里我将使用他来快速构建环境。为了提升下载速度，建议为anaconda换清华源，操作步骤请阅读官网
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2024-04-16 19:01:33
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【日常修改更新中…】 一、anaconda+tensorflow+opencv: 如下是网易云的体验课程里面有讲 https://mooc.study.163.com/course/2001390003?tid=2402974000&trace_c_p_k2=d6f2ddca4b2e45dd9797065ab2c84ca4#/info 下面是我自己的一些经验anaconda 进入ana
参考以下两篇文章: 1.hikey970学习-011 hikey970上安装opencv 2.添加链hikey 970 debian 镜像（有opencl 和 tensorflow）1.安装带有tensorflow的系统 之前自己也装过好几次系统，但是到了安装tensorflow的时候就会出现很多问题，最终放弃自己安装tensorflow，改为预装tensorflow的系统，发现用起来挺好的，今天
套索工具（套索工具亦可以进行布尔运算，即选区的加减）①消除锯齿：一般抠图要勾选 ②宽度：（套索工具离图形边界的距离）该值决定了以光标中心为基准，以设置的数值为半径，其整个圆周围有多少个像素能够被工具检测到，来进行自动识别边界。边界清晰时可以设置数值高一点。 ③对比度：（图形边界颜色之间的对比，边界颜色越清晰，设置的对比度要越高，如果边界有两种相近的颜色，即边界不清晰，需要设置低一点的对比度，这样它
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2024-09-18 14:12:48
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Tensorflow和Pytorch的区别：PyTorch 和 TensorFlow 都是开源机器学习库，但两者之间存在一些关键差异：1 易用性：PyTorch 被认为更易于使用且具有更直观的界面，而 TensorFlow 更复杂且学习曲线更陡峭。2 动态计算图：PyTorch 使用动态计算图，这允许更大的灵活性和更快的开发，而 TensorFlow 使用需要在模型运行之前定义的静态计算图。3 性
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2023-08-10 18:21:48
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2018.6.8更新现tensorflow新版本不支持cuda8了(虽然文档上没有说)，请安装cuda9和对应的新版cudnn，tensorflow安装请移步官网，推荐在conda中创建虚拟环境安装本文记录了本辣鸡在win10+anacoda环境下的opencv和win原生tensorflow（cpu版本，gpu版本会在后续更新）的安装过程，细节方面会尽可能说清楚，希望能给和po一样的小白提供帮助
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2024-01-28 19:00:37
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OpenCV DNN模块Deep Neural Network - DNN 是OpenCV中的深度神经网络模块，支持基于深度学习模块前馈网络运行、实现图像与视频场景中的图像分类对象检测图像分割其模型导入与加载的相关API支持以下深度学习框架• tensorflow - readNetFromTensorflow
• caffe - readNetFromCaffe
• pytorch - read
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2024-03-06 14:04:43
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