目录一、实现和完整UI视频效果展示主界面：测试图片结果界面：自定义图片结果界面：二、原理介绍：图像预处理HOG特征提取算法数据准备SVM支持向量机算法预测和评估完整演示视频：完整代码链接一、实现和完整UI视频效果展示主界面：测试图片结果界面： 自定义图片结果界面：二、原理介绍：图像预处理对输入图像进行预处理操作，例如调整大小、灰度化、归一化等，以便在后续步骤中更好地处理图像。HOG特征提
蔬菜是我们日常生活中不可缺少的食物之一，有着丰富的营养价值。然而，在购买蔬菜时，很多人容易分辨不出不同种类的蔬菜，甚至可能出现选错蔬菜的情况。为了解决这个问题，蔬菜种类识别技术应运而生。蔬菜种类识别技术是一种利用计算机视觉技术实现的蔬菜种类分类方法。它的基本原理是通过采集蔬菜图像信息，利用图像处理与分析技术，自动地将蔬菜分为不同的种类，并输出识别结果。在蔬菜种类识别技术中，图像采集是非常重要的一步
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2024-03-29 12:28:44
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Tensorflow 学习# coding: utf8
# Copyright 2015 Google Inc. All Rights Reserved.
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with
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2024-06-28 20:11:33
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数据材料这是一个小型的人脸数据库，一共有40个人，每个人有10张照片作为样本数据。这些图片都是黑白照片，意味着这些图片都只有灰度0-255，没有rgb三通道。于是我们需要对这张大图片切分成一个个的小脸。整张图片大小是1190 × 942，一共有20 × 20张照片。那么每张照片的大小就是（1190 / 20）× （942 / 20）= 57 × 47 （大约，以为每张图片之间存在间距）。问...
原创
2022-02-04 11:19:38
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数据材料这是一个小型的人脸数据库，一共有40个人，每个人有10张照片作为样本数据。这些图片都是黑白照片，意味着这些图片都只有灰度0-255，没有rgb三通道。于是我们需要对这张大图片切分成一个个的小脸。整张图片大小是1190 × 942，一共有20 × 20张照片。那么每张照片的大小就是（1190 / 20）× （942 / 20）= 57 × 47 （大约，以为每张图片之间存在间距）。问...
原创
2021-08-07 16:13:38
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基于HOG特征的SVM分类器实现 在机器学习领域，支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类、以及回归分析。 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。HOG特征通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征
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2024-03-21 22:45:52
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一、项目简介OpenCV是一个用于图像处理、分析、机器视觉方面的开源工具包。无论科学研究，还是商业应用，OpenCV都是进行图像识别的不二之选。熟练掌握OpenCV的图片识别能力，在图片识别领域里飞起来不是梦！本文利用kaggle数据库上的水果图片数据集(fruit-images-for-object-detection)展示如何训练机器学习模型识别水果图片的类别。数据地址（kaggle数据库地址
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2024-01-29 02:50:07
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水果图像的识别与分类1 数据获取与数据集介绍数据来源：公开水果数据集fruit-360，包含几十种水果的彩色图片，图片格式为100*100像素，训练集中，每种水果都有上百张各种角度拍摄的照片。可以通过对图像的预处理、特征提取，并构建分类器对于水果照片进行分类。数据集可从Github上下载：https://github.com/Horea94/Fruit-Images-Dataset2 预处理与特征
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2024-05-08 14:59:55
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简 介： ※利用经典的LeNet深度学习网络，可以完成对于智能车竞赛中智能视觉组对搬运物品分类的要求。虽然实际比赛中还会包含有五种交通工具，那么利用LeNet仍然是可以完成小类别的识别与定位的。仅仅使用标准的数据库训练的样本，还是无法满足实际要求，后面还需要： 进一步增加数据库，使得模型能够适应实际环境下所采集到的的图片数据； 进一步对LeNet的网络参数进行精简，毕竟将来改模型需要部署在NXP单
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2024-03-24 12:52:21
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# -*- coding: utf-8 -*-
import tensorflow as tf
import os
import random
import tensorflow.contrib.slim as slim
import time
import numpy as np
import pickle
from PIL import Image
mode = "inference"
原创
2023-05-31 10:47:48
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了解用于计算机视觉的卷积神经网络的基础，并使用TensorFlow构建CNN 深度学习的最新进展使得计算机视觉应用实现飞跃：从我们的面部解锁手机到更安全的自动驾驶汽车等等。卷积神经网络(CNN)是计算机视觉应用背后的架构。在这篇文章中，您将了解CNN和计算机视觉的基础，例如卷积运算、填充、跨步卷积和池化层。然后，我们将使用TensorFlow构建用于图像识别的CNN。
目录一、引言 二、卷积神经网络（CNN）三、生成对抗神经网络（GAN）一、引言 二、卷积神经网络（CNN） 一共有七层，分别为：C1：第一次卷积；S2：第一次池化；C3：第二次卷积；S4：第二次池化；C5：第一次全连接层；F6：第二次全连接层；OUTPUT:输出层。局部连接（权值共享）：每个隐层神经元的权值是相同的，如下图： 全连接层：每个输入神经元都与每个
水果分类（简单的分类模型，将数据集与字典换掉，重新训练）网络模型的适应性怎样提高图像分类的准确率：训练集的准确率很高，测试集的准确率低，即为过拟合。颜色比较浅的橙子会认成梨#01_fruit.py
#图像分类：水果分类
#数据集介绍：1036张水果图片，共五个类别
#1.数据预处理
import os
import json
def save_train_test_file(path,name):
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2024-01-08 17:44:17
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文章目录概述一、原理简介二、实验内容1.完整代码2.图片测试最后 概述基本思想就是用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状，以达到图像分析和识别的目的。主要涉及到的运算有：膨胀、腐蚀、开操作、闭操作。 一、原理简介1、结构元素：设有两幅图象B，A。若A是被处理的对象，而B是用来处理A的，则称B为结构元素，又被形象地称做刷子。结构元素通常都是一些比较小的图象。 2、腐蚀：X用S
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2024-02-22 07:19:38
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一、摘要 这是一款基于卷积神经网络和数字图像处理的智能水果检测和分类系统，由检测，分类两个部分组
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2023-12-05 20:44:44
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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:
#
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2024-03-13 22:15:38
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* 题目描述：创建一个水果识别器，根据水果的属性，判断该水果的种类。 * 题目要求: * 模仿课堂的讲解内容，根据“近朱者赤”的原则，手工实现一个简单的分类器 * 选取1/5的数据作为测试集 * 数据文件： * 数据源下载地址：https://video.mugglecode.com/fruit_data.csv * fruit_data
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2023-12-08 13:56:11
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随着现代科技的发展，人们的生活变得越来越便利。在生活中，识别水果软件已经成为了越来越多人不可或缺的工具，不同的水果具有不同的营养价值。在购买和销售水果时，识别水果可以帮助我们确定水果的品种和质量。大家可以想象一下，在超市里，我们想要购买新鲜的水果，但是并不确定这些水果的品种和质量。如果我们有一款识别水果的软件，就可以通过拍摄水果的图片来获取相关的信息，例如这种水果的名称、产地、营养成分等等，这将有
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2023-10-23 09:05:38
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https://github.com/nianxiongdi/deep-laering
原创
2023-03-23 08:53:29
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基于CNN的图像识别 以CNN为基础完成一个CIFAR-10图像识别应用 CNN相关基础理论 卷积神经网络概述 CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络）是DNN
原创
2022-06-01 10:20:47
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