# 利用Python训练AI生成图片 在当今数字化时代,人工智能技术的发展已经深入到各个领域,其中一项非常引人注目的技术就是利用AI生成图片。通过训练神经网络,我们可以让计算机学会识别图像,从而生成逼真的图片。本文将介绍如何使用Python训练AI生成图片。 ## 神经网络训练训练AI生成图片的过程中,我们通常会使用深度学习中的生成对抗网络(GANs)。GANs由两个神经网络组成:生成
原创 2024-06-10 04:40:24
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Generative Adversarial Networks,简称GAN)是当前人工智能学界最为重要的研究热点之一。其突出的生成能力不仅可用于生成各类图像和自然语言数据,还启发和推动了各类半监督学习和无监督学习任务的发展。   2014年,还在蒙特利尔读博士的Ian Goodfellow发表了论文《Generative Adversarial Networks》 (网址:https://arxi
作者 | Brandon Skerritt译者 | 王天宇、琥珀编辑 | 琥珀 本文,你会了解到什么是函数式编程,以及如何用 Python 进行函数式编程。你还会了解到列表解析和其他形式的解析。 ▌编程式函数 在命令式编程中,你需要给计算机一系列任务,然后计算机会一一执行。在执行过程中,计算机可以改变其状态。举个例子,假设你将 A 的初始值设为 5,接下来你还可以改变
系统准备Python3.7、电脑安装OpenCV(需要用到软件自带的人脸检测库)步骤:一、准备训练数据:新建目录\face\,face目录下新建一系列以0开头的数字目录,要训练多少个人就建多少个数字目录,数字目录里面放每个人的头像图片,最好不同角度不同表情都有,准确率与训练图片的量正相关。我这里准备了四个人的图片。二、批量处理训练图片生成标准化的人脸与标签对,代码如下:# 本函数将读取所有的训练
importosimportrandomimportshutilfrom shutil importcopy2"""os.listdir会将文件夹下的文件名集合成一个列表并返回""" defgetDir(filepath): pathlist=os.listdir(filepath)returnpathlist"""制作五类图像总的训练集,验证集和测试集所需要的文件夹,例如训练集的文件夹中装有五个
转载 2024-05-27 20:42:00
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呕心沥血用14张思维导图将 Python 编程的核心知识总结出来 ,现分享给大家。按顺序依次展示了以下内容的一系列思维导图: 基础知识,数据类型(数字,字符串,列表,元组,字典,集合),条件&循环,文件对象,错误&异常,函数,模块,面向对象编程。 总览 14张思维导图 第1张图 基础知识图一包括了基本规则、Python语言特点
通常,大家的需求都是将PPT转化为PDF,无论是Word还是WPS都已经实现了这些功能。偶尔也会需要把PDF转为PPT。原则上来说,可以利用python的一些库解析PDF,但是这显然比较麻烦。最好的办法就是先转化为图片,然后再插入PPT。而这个过程只需要使用python-pptx的基本功能,以及pdf2image和PIL库来处理。正好在github上有一个项目已经做了这件事。phasedOut/p
torchvision.utils.save_image(tensor类型的图片,保存的图片路径) 具体代码如下:# 如果文件夹不存在,就建一个文件夹 if not os.path.isdir(valid_save_path ): os.makedirs(valid_save_path ) # 确定图片的保存路径以及图片名称
转载 2022-12-24 15:53:21
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背景在外实习的时候接到了公司给的毕业设计题目,其中数据由我们组老大帮忙爬取并存入数据库中,我负责做聚类算法分析。花了24h将所有图片下载完成后,我提取其中200份(现阶段先运行一遍后可能会增加一些)并使用labellmg为图片打上标签,作为训练集。前置需求1、首先安装配置好TensorFlow2、TensorFlow模型源码通过pip安装pillow,jupyter,matplotlib,lxml
目录1.读取原始图像2.网格划分,将图像划分为m*n块2.1分块后图像的存储问题2.2图像的裁剪2.3图像长宽的整除问题方法一:四舍五入法方法二:图像缩放法方法三:非均分方法3.显示分块后的图像4.分块图像的还原5.参考文献   基本思路:根据图像尺寸创建一个 个均匀的网格顶点坐标,对于图像块来说每个图像块的左上角和右下角可以唯一确定一个图像块,这样就可以利用网格顶点坐标对原始图像进行裁剪。
# 图片识别训练 Python 在当今的数字化时代,图片识别技术越来越受到人们的关注和重视。通过图片识别技术,计算机可以识别和理解图像内容,从而实现自动化、智能化的应用。Python是一种功能强大的编程语言,在图片识别训练领域也有着广泛的应用。 ## 图片识别训练的基本原理 图片识别训练的基本原理是利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)来对图片
原创 2024-06-24 04:06:29
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# Python训练生成模型的科普文章 生成模型是一种通过学习数据的分布来生成新数据的模型。与传统的判别模型不同,生成模型不仅仅是对已知数据进行分类或回归,它能够模拟和生成训练数据相似的新样本。本文将介绍生成模型的基本概念、主要类型,以及如何使用Python训练一个简单的生成对抗网络(GAN)。 ## 生成模型的基本概念 生成模型的目标是捕捉训练数据的分布,并能够生成与这些数据相似的新数据
原创 2024-10-18 06:27:57
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如何利用tensorflow的object_detection api开源框架训练基于自己数据集的模型(Windows10系统)一、环境配置1. Python3.7.x(注:我用的是3.7.3。安装好后把python.exe的路径加入到全局环境变量path中,方便后续命令)2. Tensorflow1.13.1(注:目前暂时还不能用tensorflow2.x,因为开源社区还没有针对Windows1
在命令行使用PIP安装库: pip install pillow 按下win+R,弹出界面输入cmd回车,然后输入上面命令等待安装完成即可直接上代码: 加了两个功能:拼接图片 和 分割图片 拼接图片暂时只能拼接两个大小相同的图片 分割图片 可以生成 四宫格 和 九宫格的图片#图片处理.py from PIL import Image def yasuo(way): x, y = im.s
python自动化】搭建个人图床,批量上传图片生成外链简介注册七牛云新建空间域名查看密钥查看python自动化脚本安装七牛云三方库登陆七牛云遍历找出文件夹中的所有图片批量上传图片完整代码运行效果 简介使用七牛云搭建个人图床,并使用python脚本实现自动化批量上传图片,并生成图片的外链。注册七牛云首先在七牛云官网注册个人账号,并进行实名认证。 七牛云有10G免费的永久存储空间,就算超出10G也
< python PIL - 批量图像处理 - 生成自定义大小图像 >直接用python自带的PIL图像库,对一个文件夹下所有jpg/png的图像进行自定义像素变换from PIL import Image import os.path import glob def convertjpg(jpgfile,outdir,width=48,height=48):
转载 2023-05-29 16:44:46
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文章目录Pyecharts可视化Map世界地图柱状图、饼图Pyecharts组合图表 ECharts是由百度开源的基于JS的商业级数据图表库,有很多现成的图表类型和实例,而Pyecharts则是为了方便我们使用Python实现ECharts的绘图。使用Pyecharts制作可视化大屏,可以分为两步: 1、使用分别Pyecharts分别制作各类图形;2、使用Pyecharts中的组合图表功能,将
转载 2024-01-23 17:29:42
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JPEG 编码知识JPEG 是 Joint Photographic Exports Group 的英文缩写,中文称之为联合图像专家小组。该小组隶属于 ISO 国际标准化组织,主要负责定制静态数字图像的编码方法,即所谓的 JPEG 算法。JPEG 专家组开发了两种基本的压缩算法、两种熵编码方法、四种编码模式。如下所示:压缩算法:有损的离散余弦变换 DCT(Discrete Cosine Trans
实现效果通过源图片,在当前工作目录的/img目录下生成1000张,分别从1*1到1000*1000像素的图片。效果如下:目录结构实现示例# -*- coding: utf-8 -*- import threading from PIL import Image image_size = range(1,1001) def start(): for size in image_size: t = t
# Python生成图片Python中,我们可以使用各种库和工具来生成图像。无论是绘制简单的图形还是生成复杂的图像,Python都提供了丰富的功能和工具。本文将介绍几种常用的Python库和方法来生成图片。 ## 使用Matplotlib库生成图片 Matplotlib是一个强大的用于绘制图表和图形的Python库。它可以用于生成各种类型的图像,包括线图、散点图、柱状图等。以下是一个使用
原创 2023-08-01 16:59:09
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