一、概述ocr技术是当下比较热门的技术，利用它可以方便的对图片上的文字进行扫描识别，本文使用python+百度api实现图片的文字识别。二、环境准备：1. python环境的准备1.1 首先需要到python官网下载最新版本的python，点击python下载。下载完成后进行安装，程序会自动进行环境变量配置。安装配置完成后，运行python -v 若出现版本则表示安装成功。>python -
转载
2023-10-05 16:18:27
265阅读
文章目录张量化（ToTensor）灰度化（Grayscale）标准化（Normalize）组合转换（Compose）中心裁剪（CenterCrop）边缘拓展（Pad）随机裁剪（RandomCrop）尺寸缩放（Resize）随机旋转（RandomRotation）水平翻转（RandomHorizontalFlip）垂直翻转（RandomVerticalFlip）色彩抖动（ColorJitter）高斯
转载
2023-07-29 20:35:19
588阅读
## 图片识别 PyTorch ResNet 的探讨与实践
在当今深度学习的浪潮中，计算机视觉已经成为了一个极具吸引力的领域。而在这个领域里，利用 PyTorch 框架实施图片识别，尤其是通过使用 ResNet（残差网络），则备受关注。接下来，我将带你逐步转入这个复杂且美妙的过程，包含从基础理论到实战的完整历程。
### 协议背景
#### 协议发展时间轴
- 2015：ResNet 被提
# PyTorch 图片颜色识别实现
## 1. 引言
在这篇文章中，我将教会你如何使用 PyTorch 实现图片颜色识别。作为一名经验丰富的开发者，我将为你展示整个实现流程，并逐步指导你完成每一步所需的代码。
## 2. 实现流程
下面是实现图片颜色识别的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 数据准备 | 准备训练数据集和测试数据集 |
| 2. 模
原创
2023-07-15 10:00:44
405阅读
文章目录引言1.数据集读取部分`dataloader.py`1.1.分类数据集的数据组织形式1.2自定义数据增强/数据预处理类1.3.重写`torch.utils.data.Dataset`数据集读取类1.4.模块测试样例2.网络部分`mynet.py`2.1.自定义分类网络`torch.nn.Module`2.2.模块测试样例3.训练/验证/测试模块`runner.py`3.1.`Runner
如果我们实现了一个 CNN 网络，在 mnist 上通过两个卷积层完成分类识别。但是在我们调试代码的过程中，其实往往会想要知道我们的网络训练过程中的效果变化，比如 loss 和 accuracy 的变化曲线。当然，我们可以将训练过程中的数据数据打印出来，但是一个是不够直观，另外一个是没有图形的表现力强。所以本篇笔记介绍了 tensorboard 来完成可视化的操作。1. TensorBoard 介
《PyTorch深度学习实战》---侯宜军，图像处理篇提纲
12.1图像处理spicy.ndimage
12.2热点图
numpy.histogramsd()可以在地图图片的网格中统计二维散列点的频度。
scipy.ndimage.filters.guassian_filter（，）对频度图进行高斯模糊处理，则相当于在上图中的每个亮点处描绘一个高斯曲面，让每个亮点增加其周围的像素的亮度。其中第二个
图像处理图像的读取与大小变换图像的归一化 图像的读取与大小变换此部分需要导入的包：import imageio #imageio用来读取图像
from skimage.transform import resize #resize更改图像尺寸大小
from matplotlib import pyplot as plt #plt提供画图工具首先，我们根据图片路径使用imageio包中的im
转载
2023-10-04 09:43:08
160阅读
kaggle是一个为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台，在这上面有非常多的好项目、好资源可供机器学习、深度学习爱好者学习之用。碰巧最近入门了一门非常的深度学习框架：pytorch(如果你对pytorch不甚了解，请点击这里)，所以今天我和大家一起用pytorch实现一个图像识别领域的入门项目：猫狗图像识别。深度学习的基础就是数据，咱们先从数据谈起。此次使用的猫
转载
2023-12-29 20:03:59
46阅读
上一节，我们已经学会了基于PyTorch深度学习框架高效，快捷的搭建一个神经网络，并对模型进行训练和对参数进行优化的方法，接下来让我们牛刀小试，基于PyTorch框架使用神经网络来解决一个关于手写数字识别的计算机视觉问题，评价我们搭建的模型的标准是它是否能准确的对手写数字图片进行识别。 其具体的过程是：先使用已经提供的训练数据对搭建好的神经网络模型进行训练并完成参数优化，然后使用优化好的模型
当我们在日常办公时，经常遇到需要将纸质资料转为电子文档的情况，选择拍照再转化成文字的办法是最便捷的了。但是需要提取的资料那么多，如果可以批量导入图片进行操作，省时省力的同时也可以提高我们的工作效率，那么你知道批量图片转文字的软件有哪些吗？不知道的话快来和我一起看看吧。 软件一：使用夸克浏览器进行批量图片文字提取【推荐理由】：夸克作为一款拥有多功能的浏览器，不仅支持上网
转载
2024-01-04 11:14:58
84阅读
在移动互联网时代，人脸识别技术中最难的部分是创造出适应各种光线环境的人脸预处理算法，需要在各种复杂的光线环境中提取到人脸信息。计算机视觉中的“5常”任务提到人脸识别，同学们应该都不陌生，随着近几年AI技术的发展，人脸识别的应用已经深入我们生活的各个方面。比如我们在网上购买了一些零食准备付款的时候，可能就会用到支付宝的人脸验证技术；还比如最近滴滴打车进行整改，要求司机每天出车前通过人脸识别后才能接单
转载
2024-07-10 20:23:46
52阅读
首先导入opencv1代码实现效果，在界面下显示所要显示的图片在同一目录下存放显示的图片img = cv.imread('face1.jpg')函数字符串变量填写存放照片的名字为了让人眼看到照片所以使用cv.waitKey(0),起到delay的作用#导入cv模块
import cv2 as cv
#读取图片
img = cv.imread('face1.jpg')
#显示图片
cv.
转载
2023-12-09 14:14:13
183阅读
在上课的时候，我们经常需要记录老师PPT里的课件内容，方便课后进行知识归纳整理。但是我们手动抄写的话，往往跟不上老师的讲课速度，有时还没抄写完就过到下一页了，如果专心抄写，又没办法集中精神听老师讲课了。因此，对于那些来不及记录的页面，我们可以将它拍照后，后期再根据照片进行抄录。但是手动抄录的效率还是有点低，其实我们可以使用软件，直接识别图片里的文字，那你们知道识别图片文字的软件哪个好吗？下面就给大
转载
2023-11-13 10:14:24
94阅读
import torchfrom torch import nnfrom torch.nn import functional as Ffrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torchvision import datasetsfrom torchvision import transformsfrom torch import nn, optim
原创
2022-04-06 09:55:38
250阅读
import torchfrom torch import nnfrom torch.nn import functional as Ffrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torchvision import datasetsfrom torchvision import transformsfrom torch import nn,...
原创
2021-04-22 20:02:19
328阅读
# 使用PyTorch识别图片中的中文文字
随着计算机视觉技术的发展，图像中的文字识别（Optical Character Recognition, OCR）技术得到了广泛应用。尤其是在中文识别方面，PyTorch提供了丰富的工具和库，使得这一过程变得更加简单和高效。本文将介绍如何使用PyTorch进行中文文字识别，并提供相应的代码示例。
## 项目背景
图像中文字识别在很多场景中都具有重要
目录1. MobileNet1.1 MobileNet v11.1.1 深度可分离卷积 1.1.2 宽度和分辨率调整1.2 MobileNet v21.2.1 倒残差模块1.3 MobileNet v31.3.1 MobieNet V3 Block 1.3.2 MobileNet V3-Large网络结构1.3.3 MobileNet V3预测猫狗二分类问题
译者按： 祖师爷Hinton 带领的小组经典之作，深度学习开山祖师 Hinton率领的谷歌团队多次夺冠 ，主力成员为 hinton 在多伦多大学的学生 Alex Krizhevsky ， Ilya Sutskever ， 因此他们的解决方案也叫alexnet ， 这篇文章是hinton大神团队的代表性之作，CNN （卷积神经网络
转载
2024-08-08 11:27:38
54阅读
pytorch搭建CNN实现手写英文字母识别： 目录pytorch搭建CNN实现手写英文字母识别：更新 2024/2/19:Part1.数据集选取：`The Chars74K` dataset：`EMNIST` dataset:Part2.数据预处理：Part3.网络搭建：Part4.训练与模型保存：使用`tensorboard`可视化训练过程：Part5.模型读取并测试自己的数据：Part6.完
