本文是书籍《TensorFlow深度学习》的学习笔记之一理论部分手写数字图片集模型的泛化能力是指模型在新样本上也有良好的表现。为了提高泛化能力，我们应该尽量增加数据集的规模和多样性，使得我们用于学习的训练数据集和真实的手写数字图片的分布逼近，例如每个人手写数字都有不同的习惯，应该尽可能采集不同书写风格的图片。 下面我们来看看图片的表示方法： 一张图片通常有h行，w列，每个点保存了像素值，像素值一般
转载
2024-03-16 09:21:17
39阅读
文章目录TensorFlow与OpenCV编码编码(decode_*)解码(encode_*)tf.image.decode_giftf.image.decode_jpegtf.image.encode_jpegtf.image.decode_pngtf.image.encode_pngtf.image.decode_image大小重调和图像标注框resize_imagestf.image.re
转载
2024-03-17 15:36:50
63阅读
所有的图像预处理操作都是基于解码之后的tensor进行操作的图像数据处理通过图像的预处理，可以尽量避免模型受到无关因素的影响；在大部分的图像预处理过程可以提高模型的准确率 图像编码处理因为图像在存储过程中并不是直接记录这些矩阵中的数字，而是记录经过压缩编码之后的结果；所有将一张图像还原成一个三维矩阵需要解码的过程；tensorflow提供了对jpeg和png格式图像的编码/解码函数；im
转载
2024-03-28 23:22:09
0阅读
本文具体数据集与源代码可从我的GitHub地址获取https://github.com/liuzuoping/Deep_Learning_note数据预处理编码处理以下代码示范对 JPEG 格式图像的解码处理#--coding--:utf-8import tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as plt# 读取图像的原始数据im...
原创
2021-07-09 11:06:06
204阅读
读写图像import matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tfpic_path =
原创
2022-09-14 22:00:49
179阅读
** 讲解大纲** 1 提高图片分辨率——开源例子 2 MNIST简单训练 3 图像处理的相关应用 提高图片分辨率-开源例子 该项目是使用生成对抗网络的令人印象深刻的工作照片真实单图像超分辨率的张量流
转载
2022-07-17 00:33:20
78阅读
1. 读取图片import matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tfimport numpy as npatasets/cat.png','rb').read()with tf.Session() as sess: image_data = tf...
原创
2023-02-06 17:46:30
68阅读
tensorflow(一)：图片处理 一、图片处理 1、图片存取 tf.gfile 复制代码 import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as pltimage_bytes = tf.gfile.FastGFile(“dog.jpg”, ‘rb’).read() # 字节
with tf.Session() as session:
#
转载
2024-03-13 22:15:38
210阅读
导言在机器学习环境中，迁移学习是一种技术，使我们能够重用已经训练的模型并将其用于另一个任务。图像分类是将图像作为输入并为其分配具有概率的类（通常是标签）的过程。这个过程使用深度学习模型，即深度神经网络，或卷积神经网络（CNN）。CNN由多个层组成，这些层中的每一个都负责学习和识别特定特征。下层可以识别边缘等。最终确定图像类别。本文将逐步介绍如何使用TensorFlow进行迁移学习。安装Tensor
转载
2024-05-05 19:51:14
41阅读
图像定位图像定位是指在图像中将我们需要识别的部分使用定位框进行定位标记，本次主要讲述如何使用tensorflow2.0实现简单的图像定位任务。我所使用的定位方法是训练神经网络使它输出定位框的四个顶点的坐标，通过这四个坐标来定位需要识别对象的位置。数据集：https://pan.baidu.com/s/1dv-r19KixYhA1CfX2n06Hg 提取码：2kbc (数据集中的压缩文件
转载
2024-05-14 19:23:24
30阅读
预处理图像 文件名： cat.jpg 读取、打印图片 import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf import numpy as np image_raw_data = tf.gfile.FastGFile("./cat.jpg",
原创
2022-05-18 20:46:58
331阅读
文章目录1、使用tensorflow_datasets1.1 导入需要的库1.2 加载数据集1.3 查看数据集中某些样本的信息1.4 将样本标准化1.5 将样本打乱、分批1.6 查看最终的训练样本2、将已有的csv文件作为数据集2.1 将数据从csv文件中取出2.1.1 用Pandas库查看数据2.1.2 用numpy库查看数据2.2 数据标准化2.3 划分训练集和测试集2.4 划分特征与标签2
转载
2024-05-10 20:09:55
90阅读
在对图像进行深度学习时，有时可能图片的数量不足，或者希望网络进行更多的学习，这时可以对现有的图片数据进行处理使其变成一张新的图片，在此基础上进行学习，从而提高网络识别的准确率。1、图像解码显示利用matplot库可以方便简洁地在jupyter内对图片进行绘制与输出，首先通过tf.gfile打开图片文件，并利用函数tf.image.decode_jpeg将jpeg图片解码为三位矩阵，之后便可以通过m
转载
2024-03-20 11:44:16
23阅读
除队列以外，tensorflow还提供了一套更高的数据处理框架。在新的框架中，每一个数据来源被抽象成一个“数据集”，开发者可以以数据集为基本对象，方便地进行batching、随机打乱(shuffle)等操作。一、数据集的基本使用方法在数据集框架中，每一个数据集代表一个数据来源：数据可能来自一个张量，一个TFRecord文件，一个文本文件，或者经过sharding的一系列文件，等等。由于训练...
原创
2021-08-12 22:03:53
326阅读
tensorflow 中自带了很多图像处理的方法，基本都在 tf.image 模块中，虽然不如 opencv 强大，但也比较常用，这里做个记录。 图像编解码1. 用 tf 的方法读取图片后，都需要进行编解码，才能在 tf 中继续处理；2. tf 提供了各种类型图像的编解码：decode_gif，decode_png，decode_jepg，decode_image，encode_png
转载
2023-11-02 08:18:33
205阅读
点赞
跟着网易云课堂上面的免费公开课深度学习应用开发Tensorflow实践学习，学到线性回归这里感觉有很多需要总结，梳理记录下阶段性学习内容。题目：通过生成人工数据集合，基于TensorFlow实现y=2*x+1线性回归使用Tensorflow进行算法设计与训练的核心步骤（1）准备数据（2）构建模型（3）训练模型（4）进行预测 #线性回归问题
#******************一、准备数据:*
当然 tensorflow 并不是一种用于图像处理的框架，这里图像处理仅仅是一些简单的像素级操作，最终目的比如用于数据增强；
tf.random_crop()
tf.image.random_flip_left_right()：
tf.image.random_hue() random_contrast()
random_brightness()
random_saturation()
def
转载
2017-03-21 23:21:00
245阅读
# TensorFlow深度学习中的图像预处理
深度学习在图像处理领域得到了广泛应用，而图像预处理是提升模型性能的一个重要步骤。好的预处理能够帮助模型更快收敛和提高预测精度。本文将介绍图像预处理的基本概念，并结合TensorFlow库提供的功能，展示如何在实际项目中进行图像预处理。
## 为什么需要图像预处理？
在深度学习任务中，原始图像数据往往不适合直接输入到模型中。图像预处理的目标包括以
TensorFlow提供了几类图像处理函数，下面介绍图像的编码与解码，图像尺寸调整。编码与解码图像解码与编码：一张RGB三通道的彩色图像可以看成一个三维矩阵，矩阵中的不位置上的数字代表图像的像素值。然后图像在存储时并不是直接记录这些矩阵中的数字，而是经过了压缩编码。所以将一张图像还原成一个三维矩阵的过程就是解码的过程，反之就是编码了。其实如果大家熟悉opencv的话，imread和imwrite就
转载
2023-05-31 12:11:01
194阅读
本文主要介绍了如何使用TensorFlow环境运行一个最基本的图像分类器（Win10系统）。一．基础概念介绍1.物体分类的思想物体分类，也就是训练系统识别各个物体，如猫咪、狗狗、汽车等。TensorFlow是谷歌开发出的人工智能学习系统，相当于我们的运行环境。2.神经网络与Inception v3体系结构模型神经网络示意图如下：通俗了讲，就是将若干个输入，进行若干次操作（线性或者非线性），最后输出
转载
2024-03-15 12:22:47
43阅读
