文章目录0 简介1 背景意义2 数据集3 数据探索4 数据增广(数据集补充)5 垃圾图像分类5.1 迁移学习5.1.1 什么是迁移学习?5.1.2 为什么要迁移学习?5.2 模型选择5.3 训练环境5.3.1 硬件配置5.3.2 软件配置5.4 训练过程5.5 模型分类效果(PC端)6 构建垃圾分类小程序6.1 小程序功能6.2 分类测试6.3 垃圾分类小提示6.4 答题模块7 关键代码8 最后
文章目录K最近邻法-KNNN折交叉验证法KNN总结:线性分类器得分函数损失函数(代价函数)损失函数1:hinge loss/支持向量机损失损失函数2:互熵损失(softmax分类器) K最近邻法-KNN现在用的比较少,因为其比较耗费内存,运行速度较慢练习: CIFAR-10数据集 60000张32*32小图片,总共10类,50000张训练和10000测试 下图第一行,左侧为大量的飞机数据,右侧第
图像识别过程分为图像处理和图像识别两个部分。图像处理部分内容参考此篇:图像识别过程(以下图像识别内容同样参考本篇)图像识别图像处理得到的图像进行特征提取和分类。识别方法中基本的也是常用的方法有统计法(或决策理论法)、句法(或结构)方法、神经网络法、模板匹配法和几何变换法。1)统计法(StatisticMethod) 该方法是对研究的图像进行大量的统计分析,找出其中的规律并提取反映图像本质特点的特
sklearn里面包含内容太多,所以一些实用小技巧还是挺好用的。1、LabelEncoder简单来说 LabelEncoder 是对不连续的数字或者文本进行编号from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() le.fit([1,5,67,100]) le.transform([1,1,100,67,5])1234
识图网站推荐 常规图片搜索引擎 1-5 为常用的图片搜索引擎,包括谷歌图片、百度图片等,都包含以图识图的功能。各种图片都可以识别,支持本地上传和网络图片链接的方式。1、Yandex.Images –强力推荐 地址:https://yandex.com/images Yandex 是俄罗斯用户最多的网站,英文支持较好。效果相当给力,其它搜索引擎找不到的话用它试试,没准有惊喜哦。推荐!2、谷歌识图 地
文章目录0 简介1 前言2 图像检索介绍(1) 无监督图像检索(2) 有监督图像检索3 图像检索步骤4 应用实例最后 0 简介今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计 深度学习图像搜索算法-图像搜索引擎(源码分享)项目运行效果: 毕业设计 深度学习图像搜索算法-图像搜索引擎 项目获取:https://gitee.com/assistant-a/project-sharing1 前言 图
上一章节,笔者举了一个创建的数据的例子,主要是通过Google的UI控制台来进行操作的,总所周知,Google的机器学习和人工智能一直在业界是遥遥领先的,下面举一个例子,如何使用代码来调用GCP上的图像识别的服务来进行图像识别。比如下面这张图片,如何使用GCP的机器学习的API来识别下面图片上的动物呢? 比如下面的图片,有一条狗,那Google的图像识别的API能识别出来吗? 如果通过调用代码来实
实现图像识别的流程 --- 为了帮助你理解如何实现图像识别,我将以一个简单的例子来解释整个流程。假设我们要用Python实现一个简单的图像识别模型来识别猫和狗的图片。 整个流程可以分为以下几个步骤: 1. 数据准备:收集一些带有标签的猫和狗的图片作为训练集和测试集; 2. 数据预处理:将图片转换为适合模型输入的格式; 3. 模型选择:选择合适的图像识别模型; 4. 模型训练:使用训练集对模型
原创 2023-12-20 08:16:11
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基于CNN的图像识别基于CNN的图像识别CNN相关基础理论卷积神经网络概述卷积神经网络三大核心概念TensorFlow 2.0 APItf.keras.Sequentialtf.keras.layers.Conv2Dtf.keras.layers.MaxPool2Dtf.keras.layers.Flatten与tf.keras.layer.Densetf.keras.layers.Dropou
转载 2023-10-08 08:09:07
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前文我们用keras的Sequential 模型实现mnist手写数字识别,准确率0.9713。今天我们完成day40-42的课程,实现猫、狗的识别。本文数据集下载地址https://download.microsoft.com/download/3/E/1/3E1C3F21-ECDB-4869-8368-6DEBA77B919F/kagglecatsanddogs_3367a.zip本文需要用到
转载 2024-05-22 10:35:28
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python图片验证码识别1.tesseract的安装tesseract我就不多介绍了,我这里会把我自己的安装经历给大家分享,希望后来人少跳坑吧。 先说说我主要遇到的问题,最主要的就是报错,系统找不到文件或者tesseract不在你的环境中。 首先,你要安装一个tesseract ocr这个软件,这个软件csdn上,或者百度都可以搜索到并下载,请注意下载对应的版本。这里也可以下载tesseract
图像处理的层次:图像预处理 ——> 图像理解从原始图像到目标识别的过程中常常伴随着数据缩减。图像运算:(1)点运算(2)局部图像运算(3)全局图像运算像素数据格式:二元数据:只有黑(true)白(false),因此只要1bit灰度级:覆盖0~255的范围,需要1Byte彩色数据:需要R,G,B 3种成分 点 运 算变换运算:灰度图像 --> 二元图像 可以用 门限设置 或者
文章目录【 1. 图片采集 】【 2. 图片读取 】【 3. 图片展示 】【 4. 图片保存 】【 5. 功能展示 】 OpenCV是一个开源的跨平台计算机视觉库。 跨平台是指,它可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS等操作系统上。 OpenCV提供了多种语言的编程接口,例如C、C++、Python。 它实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法,具有轻量高效的特点
转载 2023-11-06 23:14:37
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作者:yangyaqin图像识别全流程代码实战实验介绍图像分类在我们的日常生活中广泛使用,比如拍照识物,还有手机的AI拍照,在学术界,每年也有很多图像分类的比赛,本实验将会利用一个开源数据集来帮助大家学习如何构建自己的图像识别模型。本实验会使用MindSpore来构建图像识别模型,然后将模型部署到ModelArts上提供在线预测服务。主要介绍部署上线,读者可以根据【实验课程】花卉图像分类实验(&n
转载 2024-05-10 07:47:00
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                                &nbs
关于图像处理方面的收获:五月中旬的时候接了个细胞检测的活,要求识别白细胞、红细胞、脂肪球、霉菌几种细胞,大致看了客户发给我显微镜上的图片,发现能做,于是就接了下来,客户告诉我最终的程序要是C++的编译成DLL给他们的应用程序调用才可以,本人因为一直做Java,做C++还是12年前毕业设计的时候做了图像相关的东西。从那之后,做项目偶尔也会搞点C++但是基本上就一直停留在Hello World的水平上
转载 2024-04-17 17:12:04
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伴随着图像处理技术的飞速发展,推动了图像识别技术的产生和发展,并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分,并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断、汽车交通等等领域中,发挥重要作用。图像识别技术概述图像识别技术的含义图像识别是人工智能的一个重要领域,是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对像的技术。一般工业使用中,采用工业相机拍摄图片,然后再利用软件根据图片灰阶差做进一
整理 | 专知本文主要介绍了一些经典的用于图像识别的深度学习模型,包括AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet、DenseNet的网络结构及创新之处,并展示了其在ImageNet的图像分类效果。这些经典的模型其实在很多博文中早已被介绍过,作者的创新之处在于透过这些经典的模型,讨论未来图像识别的新方向,并提出图像识别无监督学习的趋势,并引出生成对抗网络,以及讨论了加速网络训练的
转载 2024-05-16 20:05:36
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目录1. 数字图像概念1.1 图像采样和量化1.2 图像存储格式2.图像的直方图2.1 灰度直方图2.1.1 基本概念2.1.2灰度直方图归一化2.1.3 直方图应用3.图像增强3.1 图像增强概念3.2 图像增强方法3.2.1 方法概述3.2.1 空间域增强3.2.1.1 空间域增强(灰度变换)3.2.1.2 空间域增强(代数运算)3.2.1.3 空间域滤波3.2.2 频率域增强 学习自:M
概念框架环境配置data_preparaation.py(作用:摄像头抓拍与保存人脸)import cv2 def CatchPICFromVideo(catch_num, path_name): face_cascade = cv2.CascadeClassifier('E:/anaconda/Anaconda3/pkgs/libopencv-3.4.2-h20b85fd_0/Libra
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