python人工智能图像识别第76页

Python人工智能实战之以图搜图的实现

目录前言一、实验要求二、环境配置三、代码文件1、vgg.py2、index.py3、test.py四、演示1、项目文件夹2、相似度排序输出3、保存结果五、尾声前言基于vgg网络和Keras深度学习框架的以图搜图功能实现。一、实验要求给出一张图像后，在整个数据集中（至少100个样本）找到与这张图像相似的图像（至少5张），并把图像有顺序的展示。二、环境配置解释器：python3.10编译器：Pycha

·2022-05-13 17:44

Python人工智能-卷积神经网络

卷积神经网络当你听到说深度学习打破了某项新技术障碍，那么十有八九就会涉及到卷积神经网络。它们也被称作CNNs或着ConvNets，是深层神经网络领域的主力。它们已经学会对图像进行分类，在某些情况下甚至超过了人类。如果有一个方法证明了这种假设，那就是CNN。为了帮助指导你理解卷积神经网络，我们讲采用一个非常简化的例子：确定一幅图像是包含有"X"还是"O"？这个例子足够说明CNN背后的原理，同时它足够

我是一只程序⚪·2022-05-13 07:34

python人工智能框架有哪些_10个最佳的人工智能开发框架和AI库

人工智能（AI）已经存在很长时间了。然而，由于这一领域的巨大进步，近年来它已成为一个流行语。人工智能曾经被称为一个完整的书呆子和天才的领域，但由于各种开发库和框架的发展，它已经成为一个友好的IT领域，并有很多人正走进它。在这篇文章中，我们将研究用于人工智能的优质库，它们的优缺点以及它们的一些特征。让我们深入并探索这些人工智能库的世界！1.TensorFlow____________________

weixin_39610366·2022-05-13 07:03

因果卷积博客园_第三次作业卷积神经网络 - Clover~

学习心得：曲绍冰在机器学习中，卷积神经网络是一种深度前馈人工神经网络，已成功地应用于图像识别。卷积神经网络，是一种前馈神经网络，人工神经元可以响应周围单元，可以进行大型图像处理。

weixin_39795065·2022-05-13 07:03

PyTorch学习笔记8——计算机视觉（CV）

由于本人需要快速上手图像识别方面内容，所以未按照参考书中内容进行学习，直接跳到了计算机视觉部分。

Moon_Boy_Li·2022-05-13 07:11

李宏毅机器学习（27）

举例而言：在图像识别中，先学任务1再学任务2会发现机器把任务1基本都忘

Baigker·2022-05-13 07:58

图像识别猫脸的代码及详解

加载猫脸检测器,此处使用data/haarcascade的猫脸识别训练集catPath=“D:\py\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml”faceCascade=cv2.CascadeClassifier(catPath)#注意win10这里是用的双斜杠，否则.xml会引起错误读取图片并灰度化img=cv2.

吼侯猴·2022-05-12 07:18

深度学习图像识别计算题验证码（pytorch版）

其实识别计算题验证码和识四六位定长验证码原理是一样的，利用深度学习识别的话方法有很多，可以利用RNN，可以利用目标检测，但是这里我就拿最简单的CNN来举例，这种简单的方式希望能引导大家，去实现更多的方式，先来看下数据集准备数据集，我的数据集是这样的，数据集总数有300多张，但是有200多张是重复的，真正能提供特征的话只有100多张，不过需要识别的只需要前三位就够了，数据集的分布分别为，1-9的数字

程序员吴彦祖·2022-05-11 07:20

基于pytorch的图像识别基础完整教程

一、数据集爬取现在的深度学习对数据集量的需求越来越大了，也有了许多现成的数据集可供大家查找下载，但是如果你只是想要做一下深度学习的实例以此熟练一下或者找不到好的数据集，那么你也可以尝试自己制作数据集——自己从网上爬取图片，下面是通过百度图片爬取数据的示例。importosimporttimeimportrequestsimportredefimgdata_set(save_path,word,ep

@________·2022-05-11 07:43

使用Scikit-learn开启机器学习之旅

在过去几十年间，由于可用数据的数量和质量呈指数级增长，同时高性能的计算设备也得到了快速发展，机器学习在图像识别、自然语言处理、推荐系统和自动驾驶等领域都取得了突破性进展。

盼小辉丶·2022-05-10 07:44

一文开启深度学习之旅

1.深度学习引言近年来，深度学习(DeepLearning，DL)在多个领域中都取得了突破性进展，尤其是在图像识别、目标检测以及自然语言处理等领域。

盼小辉丶·2022-05-10 07:14

机器学习之带你用 sklearn 做特征工程及模型聚合，果断收藏

人工智能学习路径第一章全网最详细的Python入门思维导图，果断收藏第二章Python桌面应用开发（PyQT）入门思维导图，果断收藏第三章Python数据分析（Numpy和Pandas学习）入门思维导图，果断收藏第四章Python

C君莫笑·2022-05-08 10:49

浅析卷积神经网络

一、简要介绍谈到深度学习，不得不说的就是卷积神经网络了，近年来，无论是在图像识别、语音识别领域，还是在目标检测、语义分割领域，卷积神经网络都大放异彩，向我们展现出它独特的魅力。

小小小小侯·2022-05-07 07:47

kaggle实战（三）——纯手搓CNN做图像识别

题目介绍这次做的还是新手题，是一道图像识别的题目，而数据集也是机器学习中非常经典的MNIST手写数字集。虽然接触ML和DL的同学应该都了解这个数据集，但是为了让大家明白我们要干什么还是简单介绍一下。

会震pop的码农·2022-05-07 07:05

基于TensorFlow卷积神经网络与MNIST数据集设计手写数字识别算法

数字识别技术的研究不仅可以解决当下面临的数字识别问题，同时在图像识别、机器学习等方面也有铺垫作用。

像向日葵一样~·2022-05-06 07:02

python实现图像分割聚类分析_[Python图像处理] 十九.图像分割之基于K-Means聚类的区域分割...

PythonMeans该系列文章是讲解PythonOpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别

weixin_39630247·2022-05-06 07:19

数字图像处理：实验六图像分割

实验六图像分割数据分割是由图像处理到图像分析的关键步骤，是图像识别和计算机视觉至关重要的预处理，图像分割后提取的目标可用于图像识别、特征提取，图像搜索等领域。

nochengzi·2022-05-06 07:33

【人工智能】话说人工智能与人工神经网络的历程

人工智能与机器学习人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

Xy丶Promise·2022-05-06 07:52

python人工智能tensorflow函数np.random模块使用

目录np.random模块常用的一些方法介绍例子numpy.random.rand(d0,d1,…,dn):numpy.random.randn(d0,d1,…,dn):numpy.random.randint(low,high=None,size=None,dtype=‘I’):numpy.random.uniform(low=0.0,high=1.0,size=None):num

·2022-05-05 16:10

python人工智能tensorflow函数tf.assign使用方法

目录参数数量及其作用例子参数数量及其作用该函数共有五个参数，分别是：被赋值的变量ref要分配给变量的值value、是否验证形状validate_shape是否进行锁定保护use_locking名称namedefassign(ref,value,validate_shape=None,use_locking=None,name=None)Update'ref'byassigning'value'to

·2022-05-05 16:09

python人工智能tensorflow常见损失函数LOSS汇总

目录前言运算公式1均方差函数2交叉熵函数tensorflow中损失函数的表达1均方差函数2交叉熵函数例子1均方差函数2交叉熵函数前言损失函数在机器学习中用于表示预测值与真实值之间的差距。一般而言，大多数机器学习模型都会通过一定的优化器来减小损失函数从而达到优化预测机器学习模型参数的目的。哦豁，损失函数这么必要，那都存在什么损失函数呢？一般常用的损失函数是均方差函数和交叉熵函数。运算公式1均方差函数

·2022-05-05 16:08

python人工智能tensorflow函数tf.layers.dense使用方法

目录参数数量及其作用部分参数解释：示例参数数量及其作用tf.layers.dense用于添加一个全连接层。函数如下：tf.layers.dense(inputs,#层的输入units,#该层的输出维度activation=None,#激活函数use_bias=True,kernel_initializer=None,#卷积核的初始化器bias_initializer=tf.zeros_initia

·2022-05-05 16:37

python人工智能tensorflow优化器Optimizer算法汇总

目录前言tensorflow常见的Optimizer1梯度下降法2Adagrad下降法3动量优化法4RMSProp算法5Adam算法例子1梯度下降法2Adagrad下降法3动量优化法4RMSProp算法5Adam算法总结前言优化器的选择关乎参数更新的方法，合理的方法可以帮助机器学习更好的寻找到全局最佳值。那我们快点开始学习吧tensorflow常见的Optimizer1梯度下降法tf.train.

·2022-05-05 14:02

python人工智能tensorflow构建卷积神经网络CNN

目录简介隐含层介绍1、卷积层2、池化层3、全连接层具体实现代码卷积层、池化层与全连接层实现代码全部代码学习神经网络已经有一段时间，从普通的BP神经网络到LSTM长短期记忆网络都有一定的了解，但是从未系统的把整个神经网络的结构记录下来，我相信这些小记录可以帮助我更加深刻的理解神经网络。简介卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的

·2022-05-05 12:58

python人工智能tensorflow常用激活函数Activation Functions

目录前言常见的激活函数种类及其图像1sigmoid(logsig)函数2tanh函数3relu函数4softplus函数tensorflow中损失函数的表达1sigmoid(logsig)函数2tanh函数3relu函数4softplus函数前言激活函数在机器学习中常常用在神经网络隐含层节点与神经网络的输出层节点上，激活函数的作用是赋予神经网络更多的非线性因素，如果不用激励函数，输出都是输入的线性

·2022-05-05 12:20

python人工智能tensorflow函数tensorboard使用方法

·2022-05-05 12:15

python人工智能tensorflow函数tf.nn.dropout使用方法

目录前言tf.nn.dropout函数介绍例子代码keep_prob=0.5keep_prob=1前言神经网络在设置的神经网络足够复杂的情况下，可以无限逼近一段非线性连续函数，但是如果神经网络设置的足够复杂，将会导致过拟合（overfitting）的出现，就好像下图这样。看到这个蓝色曲线，我就知道：很明显蓝色曲线是overfitting的结果，尽管它很好的拟合了每一个点的位置，但是曲线是歪歪曲曲扭

·2022-05-05 12:04

python人工智能tensorflow函数tf.get_variable使用方法

目录参数数量及其作用例子参数数量及其作用该函数共有十一个参数，常用的有：名称name变量规格shape变量类型dtype变量初始化方式initializer所属于的集合collectionsdefget_variable(name,shape=None,dtype=None,initializer=None,regularizer=None,trainable=True,collections=N

·2022-05-05 12:42

python人工智能tensorflow函数tf.get_collection使用方法

目录参数数量及其作用例子参数数量及其作用该函数共有两个参数，分别是key和scope。defget_collection(key,scope=None)WrapperforGraph.get_collection()usingthedefaultgraph.Seetf.Graph.get_collectionformoredetails.Args:key:Thekeyforthecollectio

·2022-05-05 12:50

python人工智能tensorflow构建循环神经网络RNN

目录学习前言RNN简介tensorflow中RNN的相关函数tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCelltf.nn.dynamic_rnn全部代码学习前言在前一段时间已经完成了卷积神经网络的复习，现在要对循环神经网络的结构进行更深层次的明确。RNN简介RNN是当前发展非常火热的神经网络中的一种，它擅长对序列数据进行处理。什么是序列数据呢？举个例子。现在假设有四个字，“我”“去”“吃”“

·2022-05-05 10:01

python摄像头图像识别_Python-opencv摄像头图像捕获

实例一(灰色调度)#!/usr/bin/envpython#_*_coding:utf-8_*_importcv2ascvimportnumpyasnpcapture=cv.VideoCapture(0)#创建一个VideoCapture对象while(True):ret,frame=capture.read()#一帧一帧读取视频gray=cv.cvtColor(frame,cv.COLOR_BG

weixin_39957805·2022-05-05 07:25

图像识别6：综合

图像识别6：综合1实验目的：1.实验内容包换：2.实验结果包括：2实验内容：一、图像数据的提取二、特征提取三、划分数据集并分类3.1决策树3.2SVM3.3knn四、可视化五、结果展示1.对resize

是Yu欸·2022-05-04 18:11

图像识别1：基于相似性度量的二分类实验

图像识别1：基于相似性度量的二分类实验一、实验目的：二、实验内容：（1）算法设计（2）算法实现0.1参数设置1.1图像数据的提取1.2矩阵拼接和归一化1.3留出法划分互斥的训练集和测试集1.4保存二划分的数据集并重新读取

是Yu欸·2022-05-04 18:10

图像识别2：图像多分类实验

图像识别2：图像多分类实验一、实验目的二、实验内容算法设计及实现1.a次b折交叉验证法（k取10）完成训练集与测试集的划分。

是Yu欸·2022-05-04 18:10

【读点论文】ViTGAN: Training GANs with Vision Transformers 将视觉transformer和gan结合起来

ViTGAN:TrainingGANswithVisionTransformersAbstract最近，VisionTransformers(vits)在图像识别方面表现出了具有竞争力的性能，需要较少的视觉特定的归纳偏差

羞儿·2022-05-04 07:42

tensorflow2.2_实现SENet

1.SENet介绍 SENet是ImageNetChallenge图像识别比赛2017年的冠军，是来自Momenta公司的团队完成。

Haohao+++·2022-05-04 07:58

图像识别——（java）opencv(处理图像各种算法测试)

https://note.youdao.com/ynoteshare/index.html?id=e0df335c7bba4d7633874375539c228a&type=note&_time=1648531096400引入opencvpackagecom.acts.opencv.base;importjava.io.IOException;importjava.util.ArrayList;i

择业·2022-05-03 07:07

利用OpenCV和Python一百行代码快速实现人脸检测和人脸识别

1、前言在2018年的时候，我写过一篇人脸检测和识别的博客，当时对关于人脸的图像识别还没有什么概念，就纯粹是跟上网上的教程做

雍正不秃头·2022-05-02 07:46

机器学习笔记——12 主成分分析(PCA)和因子分析(FA)

机器学习笔记——12主成分分析和因子分析主成分分析(principalcomponentsanalysis,PCA)是一种有比较完美的数学理论支持的方法，它广泛用于数据降维和图像识别等领域。

_Volcano·2022-05-02 07:35

[Python图像处理] 一.图像处理基础知识及OpenCV入门函数

该系列文章是讲解PythonOpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用

图像算法AI·2022-05-01 08:48

python做图像识别该学什么,opencv-python——图像识别入门学习(1)

1、读取图像首先导入opencv。importcv2ascv如果没有安装，可以在cmd输入：pipinstallopencv-python来安装。读取图像使用cv.imread()函数，第一个参数是文件名，第二个参数是标志，用于指定图像的读取方式。cv.IMREAD_COLOR:加载彩色图像。任何图像的透明度都会被忽视。cv.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式加载图像。cv.IMREAD

钟德亮·2022-05-01 07:37

基于主成分分析与支持向量机的人脸识别

一般地，常用的机器学习算法对于数据处理和分析具有很强的优势和很好的可解释性，但对于图像识别问题则并不如有着“暴

M宝可梦·2022-04-30 07:59

人工智能python实现pdf_Python人工智能基础.pdf

目录Python人工智能基础-Python入门1.基础语法1.1.Python概述(了解)1.2.Python开发环境1.3.注释1.4.变量、标识符、命名、关键字1.5.数据类型及转换1.6.输入、输出

weixin_39624864·2022-04-30 07:23

《Python3天快速入门机器学习》day1：机器学习概述+特征工程

一、机器学习概述1.1人工智能概述1.1.1机器学习是人工智能的一个实现途径1.1.2深度学习是从机器学习的一个方法（人工神经网络）发展而来1.1.3机器学习的主要应用领域1、自然语言处理2、图像识别3

yub4by·2022-04-30 07:03

机器学习——SVM（支持向量机）与人脸识别

目录系列文章目录一、SVM的概念与原理1.SVM简介2.SVM基本流程3.SVM在多分类中的推广二、经典SVM运用于图像识别分类三、SVM运用于人脸识别1.预处理1.1数据导入与处理1.2数据降维2.人脸识别

@李忆如·2022-04-30 07:02

基于python及图像识别的围棋棋盘棋子识别4——源码及使用说明

最近在做一个围棋棋盘棋子识别项目，这是该项目第四篇，系列文章如下：1、基于python及图像识别的围棋棋盘棋子识别1——定位棋盘位置2、基于python及图像识别的围棋棋盘棋子识别2——定位棋子位置及识别棋子颜色

翟羽嚄·2022-04-28 17:46

基于python及图像识别的围棋棋盘棋子识别3——耗时优化（一行代码速度提高600倍）

最近在做一个围棋棋盘棋子识别项目，这是该项目第三篇，系列文章如下：1、基于python及图像识别的围棋棋盘棋子识别1——定位棋盘位置2、基于python及图像识别的围棋棋盘棋子识别2——定位棋子位置及识别棋子颜色

翟羽嚄·2022-04-28 17:15

基于python及图像识别的围棋棋盘棋子识别2——定位棋子位置及识别棋子颜色

最近在做一个围棋棋盘棋子识别项目，这是该项目第二篇，系列文章如下：1、基于python及图像识别的围棋棋盘棋子识别1——定位棋盘位置2、基于python及图像识别的围棋棋盘棋子识别2——定位棋子位置及识别棋子颜色