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
转载
2024-08-09 16:55:51
99阅读
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
转载
2024-03-04 12:35:25
85阅读
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
转载
2024-04-16 19:01:33
19阅读
用深度学习方法搞图像处理方面的学习和研究，环境配置是非常重要的一环对初学者来说也是也是非常麻烦的，巴拉巴拉的一堆东西，以win10系统为例。默默记个笔记，正所谓“好记性不如烂笔头”。（没准以后要重装呢）一、安装Anaconda为什么使用Anaconda？ Anaconda是一个开源的python发行版本，特别适用于数据处理和科学计算。因为其中内置了很多常用于数据处理的第三方库。 通俗来说就是内置了
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
转载
2024-05-08 10:46:45
477阅读
1.1.1 Anaconda介绍 Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项，其中也包含TensorFlow框架、OpenCV库、以及Python常用的库（Numpy、matplotlib）等，因此使用anaconda搭建开发环境是非常方便的。1.1.2 Anaconda安装及环境的搭建 Anaconda支持Windows、L
转载
2023-10-08 15:13:23
78阅读
# 实现 PyTorch 和 TensorFlow 与 OpenCV 的整合
在机器学习领域，PyTorch 和 TensorFlow 是两个流行的深度学习框架，而 OpenCV 是一个广泛使用的计算机视觉库。将这三者结合起来，可以实现图像处理和深度学习模型的高效开发。本文将为你概述整个实现流程，并提供详细的步骤和代码示例。
## 实现流程
以下是实现 PyTorch / TensorFlo
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
转载
2024-04-13 00:48:43
102阅读
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
转载
2024-02-23 22:47:26
24阅读
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
转载
2024-02-21 16:29:07
120阅读
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
转载
2024-03-04 17:02:25
53阅读
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
转载
2024-08-08 16:41:00
47阅读
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
i
转载
2024-03-28 09:31:05
178阅读
Yolov3血泪史——踩坑实录跑通预训练模型材料准备下载模型安装环境运行模型训练自己的模型数据集制作自定义训练类别开始训练结语 跑通预训练模型这是一篇记录自己花费三（半）天三（半）夜时间跑通keras-yolov3的开山之作，自此作者踏上了深度学习的不归路。江湖上关于yolov3的传说由来已久，各位大虾们也早已各显神通，一时间风云四起硝烟弥漫（讲这个的博客是真的多…我在部署的过程中看到了不下数百
一，前言本人是机械专业在读硕士，在完成暑假实践的时候接触到了人脸识别，对这一实现很感兴趣，所以花了大概十天时间做出了自己的人脸识别。这篇文章应该是很详细的了所以帮你实现人脸识别应该没什么问题。先说本博文的最终要达到的效果：通过一系列操作，在摄像头的视频流中识别特定人的人脸，并且予以标记。 关于这个思路的人脸识别网上资料很多，但是有很多细节没有提到，我在实践的过程中菜过了无数的坑，希望我这
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
转载
2024-05-21 12:57:08
56阅读
机器视觉与机器学习环境搭建：首先，关于Tensorflow的搭建，众所周知，对硬件要求比较高；目前，有两种环境可搭建使用， 第一种就是只用CPU的（并不是所有CPU都可以任意版本运行，有的老的处理器不能够使用新的tensorflow运算，所以安装时若果报一些莫名奇怪的错误，可以往这方面考虑一下）； 并且安装CPU版的有的老的CPU运算模块的DLL可能比较旧，AVX2和AVX1的差别吧，可以去研究一
转载
2024-09-08 13:43:40
151阅读
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
转载
2024-09-18 14:12:48
61阅读
使用Tensorflow和OpenCV实现疫情期间的口罩检测
原创
2021-07-15 10:04:38
549阅读
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
转载
2024-05-29 20:23:20
35阅读
