概述：本文将通过组织自己的训练数据，使用Pytorch深度学习框架来训练自己的模型，最终实现自己的图像分类！本篇文章以识别阳台为例子，进行讲述。一. 数据准备深度学习的基础就是数据，完成图像分类，当然数据也必不可少。先使用爬虫爬取阳台图片1200张以及非阳台图片1200张，图片的名字从0.jpg一直编到2400.jpg，把爬取的图片放置在同一个文件夹中命名为image（如下图1所示）。 图
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2023-08-31 14:10:34
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本项目将使用python3去识别图片是否为色情图片，会使用到PIL这个图像处理库，并且编写算法来划分图像的皮肤区域介绍一下PIL：PIL（Python Image Library）是一种免费的图像处理工具包，这个软件包提供了基本的图像处理功能，如：改变图像大小，旋转图像，图像格式转化，色场空间转换（这个我不太懂），图像增强（就是改善清晰度，突出图像有用信息），直方图处理，插值（利用已知邻近像素点的
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2024-06-01 06:07:32
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0. 背景之前写过一个 keras 进行图像分类的教程，同时也便于自己使用，进行了开源。经过一段时间的学习，虽然已不再使用 keras 和 tensorflow 作为深度学习框架进行项目开发，但是 keras 的简洁性还是值得新手选择使用的。这里完善一下教程和代码。建议：框架只是工具而已，还是多学理论和论文的好个人博客：超杰要求：keras==2.2.0 tensorflow==1.8.0 (尽量
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2024-08-21 10:52:59
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零、前言在上一篇，我们介绍了使用sklearn库快速创建一个用于预测房价的机器学习回归模型，并通过平均绝对误差、均方差和R3分数有效地评估了这个预测模型的效果。在本篇，我们继续介绍借助sklearn库创建用于进行分类预测的机器学习模型。对分类问题进行预测同样属于监督学习的范畴，通过对已知数据的类别的标记，来实现对未知数据的类别的预测和判定。常见的应用领域包括：垃圾邮件识别、垃圾短信识别、图像分类识
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2023-08-11 17:53:30
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文本处理简介文本处理直接应用于自然语言处理，也称为NLP。 NLP旨在处理人类在彼此交流时所说或写的语言。 这不同于计算机和人之间的通信，其中通信是由人写的计算机程序或人的某些姿势，例如在某个位置点击鼠标。 NLP试图理解人类所说的自然语言并对其进行分类，并在必要时对其进行分析。 Python拥有丰富的库，可满足NLP的需求。自然语言工具包(NLTK)是一套这样的库，它提供了NLP所需的功能。下面
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2023-09-17 15:36:56
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# Python垃圾分类源代码实现指南
## 介绍
垃圾分类是一项重要的环保工作，通过使用Python语言，我们可以实现一个垃圾分类的源代码。在本篇文章中，我将向你展示如何一步步地实现这个源代码，并解释每一步所需的代码和其作用。
## 准备工作
在开始之前，确保你已经安装了Python解释器，并且对Python语言有一定的了解。另外，你还需要一些基本的编程知识和技巧。
## 实现步骤
以下是
原创
2023-07-15 11:16:42
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随着深度学习的发展，递归神经网络(RNN和LSTM)和卷积神经网络(CNN)等神经网络结构已经完成了自然语言处理(NLP)的大部分任务，它在文本分类、语言建模、机器翻译等性能上都有了很大的提高。然而，与计算机视觉（Computer Vision）中的深度学习性能相比，自然语言处理的深度学习模型的性能就差强人意了。 原因之一在于缺少大型带标记的文本数据集。目前，大多数带标记
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2024-09-01 17:46:47
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基于python的垃圾分类程序，提供数据集（pytorch开发）垃圾分类是目前社会的一个热点，分类的任务是计算机视觉任务中的基础任务，相对来说比较简单，只要找到合适的数据集，垃圾分类的模型构建并不难，这里我找到一份关于垃圾分类的数据集，一共有四个大类和245个小类，大类分别是厨余垃圾、可回收物、其他垃圾和有害垃圾，小类主要是垃圾的具体类别，果皮、纸箱等。为了方便大家使用，我已经提前将数据集进行了处
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2023-08-11 18:35:30
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该项目含有源码、文档、程序、数据库、配套开发软件、软件安装教程项目运行环境配置：Pychram社区版+ python3.7.7 + Mysql5.7 + HBuilderX+list pip+Navicat11+Django+nodejs。项目技术：django + python+ Vue 等等组成，B/S模式 +pychram管理等等。环境需要1.运行环境：最好是python3.7.7，我们在这
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2023-09-30 09:32:16
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# 如何实现Python图片识别源代码
## 1. 流程表格
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---------------------- |
| 1 | 安装必要的库 |
| 2 | 导入所需的库 |
| 3 | 加载图片数据 |
| 4 | 图片预处理
原创
2024-04-01 05:58:45
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图片分类学习动机.在这一节中我们会引入图片分类为题。这也是从一个合适的集合中分配给图片一个标记的任务。这是计算机视觉的核心问题之一。鉴于它的简单性，有一大批实用应用。更多的是，我们可以在以后的章节中看到，一些看似分离的计算机视觉任务（例如类别监测，分割）都可以归为图片分类。举例例如，如下的图片模型可以提取一个图片并给他四种label的可能性（猫，狗，帽子，杯子）。在图片中可以看到，一个图片在计算机
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2023-06-08 16:36:48
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目的：做一个简易的图片分类。 使用到的算法：hog、surf+svm 图片集：cifar-10、cifar-100、stl-10、自制图片集 分类完整代码链接使用说明： 1.cifar-10、cifar-100和stl-10直接解压 2.自制图片集文件夹结构： ├─homemade │ ├─标签1 │ ├─标签2 │ ├─标签3 │ ├─标签4 │ ├─标签5 │ └─标签6
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2023-07-05 00:39:20
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AI菜品分析机器人： 1.建立语料库，爬取各个网站的对话和问答，这里我采用的是知乎以及调用api获取实时对话，至于代码的话我这里就不放了，涉及比较多，我这里侧重点是图像识别，大概获取了将近4万条数据， 这里给出部分结果： 2.关于图像识别： 1.图像训练需要极大的数据，我这里找了很久，通过各种手段，找到了kaggle比赛曾用过的101000张图片，
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2023-08-07 16:29:59
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Python基于树莓派的垃圾分类识别代码，含垃圾分类数据集和tf代码，使用神经网络进行图像识别处理 完整代码下载地址：Python基于树莓派的垃圾分类识别代码材料清单树莓派 1个pca9685 16路舵机驱动板 1个7寸可触摸显示屏一个MG996R 舵机4个垃圾桶4个usb免驱动摄像头1个树莓派GPIO扩展板转接线柱1个硅胶航模导线若干环境需求1.开发环境神经网络搭建—python 依赖 tens
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2023-11-17 20:49:34
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# -*- coding: UTF-8 -*-import numpy as np
import random
import re
"""
函数说明:将切分的实验样本词条整理成不重复的词条列表，也就是词汇表
Parameters:
dataSet - 整理的样本数据集
Returns:
vocabSet - 返回不重复的词条列表，也就是词汇表
"""
def createVocabList(dat
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2024-02-23 08:53:26
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基于深度学习的图像分类一、问题描述本次作业需要利用深度学习的方法对 10 类图片进行分类，图片类别及示例如图 1 所示。提供的数据包含 30000 张带类别标签的图片组成的训练集，和 5000 张无类别的测试集，需要用训练好的模型对测试集图片进行分类，并将结果生成 csv 文件上传提交。选用 python 编写网络架构，深度学习框架在 pytorch/tensorflow/caffe 中任选其一。
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2023-09-26 15:40:24
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# 遥感图像分类：Python开源代码的应用
遥感技术已广泛应用于环境监测、土地利用分析和城市规划等领域。通过对遥感图像的分类，我们可以获取关于地表覆盖情况的信息，这对于各种决策支持具有重要意义。本文将介绍如何使用Python进行遥感图像分类，并提供一个简单的开源代码示例。
## 遥感图像分类简介
遥感图像分类的过程大致可以分为以下几个步骤：
1. **数据准备**：收集与预处理遥感图像。
自然语言处理中的文本分类可以做很多事情，比如情感极性的分析、新闻内容的分类，今天要实现的是垃圾邮件的识别。垃圾邮件有一些共同的特征，尤其是表现在一系列词汇上，如"free","discount"等等。有监督的机器学习能从大量预标注的语料中分别学习垃圾邮件和正常邮件的用词规律，从而对新邮件做出预测。机器学习离不开对对象的形式化表示。而向量化则是其形式化表示的核心。把文档转化成机器能看懂的“语言”——
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2024-07-30 11:26:46
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训练简单的机器学习分类算法一、人工神经元1.人工神经元定义可以将人工神经元逻辑放在二元分类场景，将两个类分别命名为1（正类）和-1（负类），定义决策函数(φ(z))，接受输入值x及其相应权重w，z为输入值与权重的乘积累加和，z=W1X1+…+WmXm： 如果某个特定样本的净输入值x(i)比定义的阈值θ大，则预测结果为1，否则为-1 为了简化，把阈值θ放到等式左边，权重零定义为w0=-θ，x0=1，
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2024-05-31 12:04:28
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都不说原理了网上一搜一大堆 关键是你要复现哇SLIC两个代码实现，如果你想换图只要改一下自己图片的路径就行直接跑 第一个：import math
from skimage import io, color
import numpy as np
from tqdm import trange
#少了那个库 自己pip install 安装
class Cluster(object):
clu
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2023-06-16 09:22:53
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