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
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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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
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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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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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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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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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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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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
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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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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# Android TensorFlow 集成指南
随着机器学习的快速发展，TensorFlow 已成为开发智能应用的重要工具。本文将为初学者提供 Android 上集成 TensorFlow 的详细步骤。通过这篇文章，您将了解整个流程并掌握实现过程中的每一步。
## 整体流程
以下是集成 TensorFlow 到 Android 项目的步骤：
| 步骤 | 描述
# 教你实现Spark TensorFlow集成
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(准备环境)
B --> C(导入数据)
C --> D(数据预处理)
D --> E(构建模型)
E --> F(训练模型)
F --> G(模型评估)
G --> H(结束)
```
## 2.
原创
2024-07-04 03:46:29
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本篇文章中软件的下载需要科学上网支持。 主要参考资料为这篇文章，但是原文章涉及的TF版本已经过旧，有些小坑，例如android工程几个项目文件的修改，已经完全不同了。 TensorFlow的一个很突出的优势是跨平台，但是这方面的资料还比较少。 不过最近随着1.0版本的发布，文档的逐渐完善，在移动端的应用也越来越都多，并且官方增加了两个demo。其实应用在移动端还是比较容易的，只是因为官方的文档还是
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2023-09-28 23:15:27
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由于opencv处理图片有着大量的库，所以决定安装一下，方便做一些图片处理。安装步骤如下：activate tensorflowpip install opencv-python 之后如下图：************************ 耐心等待中*****************安装成功之后调用，发现找不到模块 但是在安装目录里面可以找到安装的包...
原创
2021-07-09 10:22:08
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TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数据计算的开源软件库。什么是数据流图？TensorFlow的数据流图是由“节点”（nodes）和“线”（edges）组成的有向无环图来描述数学计算。“节点”一般用来表示施加的数学操作，但也可以表示数据输入（feed in）的起点/输出（push out）的终点，或者是读取/写入持久变量（persistent varia
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2024-09-09 20:41:08
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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
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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# OpenCV 与 TensorFlow 和 PyTorch 的集成指南
作为一名开发者，当你需要将 OpenCV 与 TensorFlow 或 PyTorch 集成时，你可能会面临一些挑战。本文将为你提供一个详细的指南，帮助你理解整个流程，并提供代码示例。
## 流程概览
首先，让我们通过一个流程图来了解整个集成过程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始]
原创
2024-07-27 03:36:55
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