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
转载
2024-01-03 11:02:25
123阅读
总共要获取到这些文件，opencv_createsamples.exe，opencv_traincascade.exe这两个文件在opencv的目录下可以找到 要训练，肯定要获取大量样本，我们先来制作neg和pos两个文件夹，使用大佬的程序，python下载百度的图片。import re
import requests
from urllib import err
转载
2024-01-08 22:35:16
137阅读
1. 准备自己的图片数据选用部分的Caltech数据库作为训练和测试样本。Caltech是加州理工学院的图像数据库，包含Caltech101和Caltech256两个数据集。该数据集是由Fei-FeiLi, Marco Andreetto, Marc 'Aurelio Ranzato在2003年9月收集而成的。Caltech101包含101种类别的物体，每种类别大约40到800个图像，大部分的类别
转载
2024-03-13 22:11:19
49阅读
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
85阅读
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
转载
2023-06-19 20:42:58
109阅读
# 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）来对图片进
原创
2024-06-24 04:06:29
41阅读
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。
转载
2023-09-01 22:38:50
185阅读
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
转载
2023-09-12 08:15:14
108阅读
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
转载
2024-04-23 13:31:50
60阅读
目录实现效果： 代码安装配置模型下载依赖下载问题解决源码依赖解析openCv和dlib的技术选型实现效果：本程序可以将下图第二张照片进行人脸识别，发现相片是否是正向，如果不是就进行相片转正形成下图第一张图。安装配置模型下载首先在我的这篇文件下载相应的人脸识别模型，一般 64标记点就够用，当然你也可以换成68位人脸识别模型 shape_predictor_68_face_landmarks
# 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来训练AI生成图片。
## 神经网络训练
在训练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
601阅读
# 图片划分训练集
## 引言
在机器学习和深度学习中，训练集是非常重要的一部分。训练集的质量和规模直接影响模型的准确性和泛化能力。然而，对于大型数据集来说，手动划分训练集是一项繁琐且耗时的任务。而使用Python进行自动划分可以大大提高效率。本文将介绍如何使用Python对图片进行自动划分训练集的方法。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装Python的图像处理库PIL（Pillow
原创
2024-02-05 04:19:44
93阅读
# 如何实现Python滑块图片训练模型
在这篇文章中，我将指导你如何实现一个基于Python的滑块图片训练模型，帮助你理解整个开发流程，准备必要的代码，和解释每个步骤的关键部分。无论你是完全的新手还是有一定经验的开发者，希望这篇文章能给你提供清晰的思路。
## 工作流程
首先，让我们简单概述一下实现此项目的步骤。以下是一个明确的流程表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-30 08:16:58
58阅读
# Python智能识别图片训练
## 前言
随着人工智能技术的不断发展，图片识别在我们日常生活中得到了广泛应用。Python作为一门流行的编程语言，拥有许多强大的图像处理库，可以帮助我们训练智能识别图片的模型。本文将介绍如何使用Python进行智能识别图片的训练，并提供相应的代码示例。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装Python的图像处理库和深度学习库。常用的图像处理库有Pillo
原创
2024-01-19 09:52:29
243阅读
训练的模型应用于口罩识别系统今天要分析的一段代码：卷积神经网络模型def build_model(inputshape,shape_count):
img_in = Input(shape=inputshape, name='img_in')
X = img_in
X = Convolution2D(8, 3, padding='same', activation='re
转载
2024-06-09 07:44:46
52阅读
今天这篇文章来聊聊如何轻松学习『Python数据分析』，我会以一个数据分析师的角度去聊聊做数据分析到底有没有必要学习编程、学习Python，如果有必要，又该如何学习才能做到毫不费力。实际的工作如果你是一名数据分析师，我相信你对上面的这些词应该不陌生。我自己在刚开始做数据分析的时候，基本上每天就是Excel，就是Excel里面的vlookup、sumifs、数据透视表这些，sql都不怎么用，因为很多
转载
2023-08-23 21:18:13
107阅读
# TensorFlow 如何用 Python 训练自己的图片分类模型
在深度学习领域，图像分类是最常见的任务之一。使用 TensorFlow，我们可以相对轻松地构建和训练自己的图像分类模型。本文将举例说明如何利用 TensorFlow 和 Keras 构建一个简单的图像分类模型，并提供代码示例和相关图表来辅助说明。
## 1. 项目准备
在进入编码前，首先确保以下环境要求：
- Pytho
练习题解析：掷骰子import random
def roll_dice(number = 3,points = None):
print('<<<ROLL THE DICE')
if points is None:
points = []
while number > 0:
point = random.randra
转载
2023-06-04 21:58:59
86阅读
首先讲下爬取网站图片是动态加载的（参考文章：动态爬取百度图），以百度图片为例，打开百度图片，我搜索的关键字是“猫”：http://image.baidu.com/search/index?tn=baiduimage&ps=1&ct=201326592&lm=-1&cl=2&nc=1&ie=utf-8&word=猫在看到搜索出的图片的网页按F1
1、缺失数据的处理知识点1：通过dropna方法将存在缺失值的特征或者样本删除#remove rows that contain missing values
df.dropna(axis=0)
#remove columns that contain missing values
df.dropna(axis=1)
#only drop rows where all columns ar
转载
2023-08-07 20:50:26
100阅读
