图像识别专题

Resnet图像识别入门——残差结构

桃树、杏树、梨树，你不让我，我不让你，都开满了花赶趟儿。红的像火，粉的像霞，白的像雪。花里带着甜味儿；闭了眼，树上仿佛已经满是桃儿、杏儿、梨儿。花下成千成百的蜜蜂嗡嗡地闹着，大小的蝴蝶飞来飞去。野花遍地是：杂样儿，有名字的，没名字的，散在草丛里，像眼睛，像星星，还眨呀眨的。朱自清在写《春》的时候，或许也没有完全认清春天的所有花，以至于写出了“有名字的，没名字的，散在草丛中”这样的句子。

【python 百度指数抓取】python 模拟登陆百度指数，图像识别百度指数

一、算法思想目的奔着去抓取百度指数的搜索指数，搜索指数的爬虫不像是其他爬虫，难度系数很高，分析之后发现是图片，坑爹的狠，想了下，由于之前做过身份证号码识别，验证码识别之类，豁然开朗，不就是图像识别麽，图像识别我不怕你，于是就有了思路，果然有异曲同工之妙，最后成功被我攻破了，大致思路如下： 1、首先得模拟登陆百度账号（用selenium+PhantomJS模拟登陆百度，获取cookie） 2

【python 图像识别】图像识别从菜鸟走向大神系列1

无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。点这里可以跳转到教程。人工智能教程一、安装配置（python2.7） 1.pip install pytesseract2、pip install pyocr3、pip install pillow4、安装tesseract-ocr：http

机器学习：opencv图像识别--模版匹配

目录一、模版匹配的核心概念 1.图片模板匹配是一种用于在图像中查找特定模式或对象的技术。 2.模板图像 3.目标图像 4.滑动窗口 5.相似度度量 6.匹配位置二、模版匹配的步骤 1.准备图像： 2.预处理： 3.匹配： 4.定位最佳匹配： 5.标记结果： 6.显示或处理结果：三、代码实现一、模版匹配的核心概念 1.图片模板匹配是一种用于在图像中查

基于人工智能的垃圾分类图像识别系统

目录引言项目背景环境准备硬件要求软件安装与配置系统设计系统架构关键技术代码示例数据预处理模型训练模型预测应用场景结论 1. 引言随着全球环境保护意识的增强，垃圾分类逐渐成为城市治理的关键任务之一。通过人工智能技术，尤其是图像识别系统，我们可以实现垃圾的自动分类。这种基于图像识别的垃圾分类系统，不仅可以减轻人力负担，还能提高分类的准确性，促进环保和资源回收利用。 2. 项目背景

图像识别之目标检测keras-tensorflow 实现yolo3

关于windows gpu环境请参考https://liuhuiyao.blog.csdn.net/article/details/109271898 keras-yolo3 地址 https://github.com/qqwweee/keras-yolo3 本人真实实现的情况是： windows 10 tensorboard 1.8.0 tensorflow-

机器学习：opencv图像识别--图片运算、边界、阈值处理、平滑处理

目录一、图片运算 1.加法 1.+ 2.add 3.加权相加 2.减法二、图片边界三、图像阈值处理四、图像平滑处理 1.生成椒盐噪声 2.滤波器 1.均值滤波 2.方框滤波 3.高斯滤波 4.中值滤波一、图片运算 1.加法 1.+ 直接将图片上每个像素点的值加上给定值或者两张图片的值相加相加之后超过255的,对256进行取模 import

【机器学习】机器学习引领未来：赋能精准高效的图像识别技术革新

📝个人主页🌹：Eternity._ 🌹🌹期待您的关注 🌹🌹 ❀目录 🔍1. 引言📒2. 机器学习基础与图像识别原理🍁机器学习概述：监督学习、无监督学习与强化学习🍂图像识别基本原理：特征提取与分类🌸机器学习在图像识别中的核心应用技术 📚3. 机器学习赋能图像识别的关键技术进展🏞️深度学习：卷积神经网络(CNN)的崛起🌊迁移学习在图像识别中的应用🧩

图像处理和图像识别中常用到的OpenCV函数

2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口； 3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像； 4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作； 5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存； 6、cvDestroyWindow：销毁显示图像文件的窗口； 7、cvCreateFileCapture：通过参数设置确定要读入的AVI文件；

“复杂天气条件下北京道路图像识别的鲁棒性提升策略”

在复杂天气条件下，北京道路图像识别的鲁棒性提升策略需要综合考虑多种因素，包括天气状况、图像采集设备的性能、图像处理算法的优化等。以下是一些具体的策略：一、预处理策略图像去噪：复杂天气条件下（如雨、雪、雾霾等），图像中常含有大量噪声。通过高斯滤波、中值滤波等算法对图像进行去噪处理，可以减少噪声对图像识别的影响。图像增强：调整图像的对比度和亮度，以改善图像的视觉效果。在雾霾天气下，可以采用

机器学习：opencv图像识别--图片专项

目录前言一、读取图片 1.安装opencv库 2.读取彩色图片 3.读取灰度图二、RGB 1.RGB的概念 2.颜色通道： 3.图像表示 4.代码实现单通道图像三、ROI 1.代码实现四、图片打码五、图片组合六、图片缩放总结前言 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个

100行代码入门PaddlePaddle图像识别（无痛看代码）

100行代码入门PaddlePaddle图像识别（无痛看代码）导语：PaddlePaddle是由百度研发，国内首个开源的深度学习框架。你在学了N多机器学习课程后，发现要手写一个深度学习程序的时候仍会无从下手。本文目的是解决这种入门问题，适合有深度学习基础但不会写程序，或者会使用其他深度学习框架但想学习PaddlePaddle使用方式的人群。本文将带领大家将大脑中的想法及模型用

北邮OJ-278. 图像识别-14计院上机C

Problem C. 图像识别题目描述在图像识别中，我们经常需要分析特定图像中的一些特征，而其中很重要的一点就是识别出图像的多个区域。在这个问题中，我们将给定一幅N x M的图像，其中每个1 x 1的点都用一个[0,255]的值来表示他的RGB颜色。如果两个相邻的像素点颜色差不超过D，我们就认为这两个像素点属于同一个区域。对于一个像素点(x,y) ，以下这8个点（如果存在）是与它相邻的：（

TensorFlow 和 PyTorch：用于深度学习和神经网络的库，广泛用于图像识别、自然语言处理等领域。

引言 TensorFlow 和 PyTorch 是当今最受欢迎的深度学习和神经网络库，广泛应用于图像识别、自然语言处理、强化学习等领域。这两个库都是由世界领先的科技公司开发并开源：TensorFlow 由 Google Brain 团队开发，PyTorch 由 Facebook 的人工智能研究（FAIR）实验室开发。 TensorFlow 是一个全面且灵活的开源平台，支持大规模的机器学习任务，

【图像识别系统】昆虫识别Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+机器学习+TensorFlow+ResNet50

一、介绍昆虫识别系统，使用Python作为主要开发语言。通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法（CNN）模型。通过对10种常见的昆虫图片数据集（‘蜜蜂’, ‘甲虫’, ‘蝴蝶’, ‘蝉’, ‘蜻蜓’, ‘蚱蜢’, ‘蛾’, ‘蝎子’, ‘蜗牛’, ‘蜘蛛’）进行训练，得到一个识别精度较高的H5格式模型文件，然后使用Django搭建Web网页端可视化操作界面，实现用户上传一

海洋生物识别系统+图像识别+Python+人工智能课设+深度学习+卷积神经网络算法+TensorFlow

一、介绍海洋生物识别系统。以Python作为主要编程语言，通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法，通过对22种常见的海洋生物（‘蛤蜊’, ‘珊瑚’, ‘螃蟹’, ‘海豚’, ‘鳗鱼’, ‘水母’, ‘龙虾’, ‘海蛞蝓’, ‘章鱼’, ‘水獭’, ‘企鹅’, ‘河豚’, ‘魔鬼鱼’, ‘海胆’, ‘海马’, ‘海豹’, ‘鲨鱼’, ‘虾’, ‘鱿鱼’, ‘海星’, ‘海龟

【球类识别系统】图像识别Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+TensorFlow

一、介绍球类识别系统，本系统使用Python作为主要编程语言，基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型，通过收集 ‘美式足球’, ‘棒球’, ‘篮球’, ‘台球’, ‘保龄球’, ‘板球’, ‘足球’, ‘高尔夫球’, ‘曲棍球’, ‘冰球’, ‘橄榄球’, ‘羽毛球’, ‘乒乓球’, ‘网球’, '排球’等15种常见的球类图像作为数据集，然后进行训练，最终得到一个识别

基于深度学习的图像识别技术与应用是如何？

基于深度学习的图像识别技术与应用在当今社会中扮演着越来越重要的角色。以下是对该技术与应用的详细解析：一、技术原理深度学习是一种模拟人脑处理和解析数据的方式的技术和方法论。在图像识别领域，深度学习主要通过深度神经网络（如卷积神经网络CNN）来自动从大量图像数据中学习特征和模式。这些网络能够模拟人脑中神经元的连接方式，通过多层结构逐渐抽象出更高级的特征，从而实现图像识别等复杂任务的自动化。

目标检测——轮胎纹理图像识别技术：从数据到应用全解析

引言亲爱的读者们，您是否在寻找某个特定的数据集，用于研究或项目实践？欢迎您在评论区留言，或者通过公众号私信告诉我，您想要的数据集的类型主题。小编会竭尽全力为您寻找，并在找到后第一时间与您分享。一、背景汽车工业蓬勃发展之际，轮胎，这一汽车行驶的关键部件，其安全性愈发备受瞩目。轮胎的裂纹与氧化现象，不单影响使用寿命，更可能给驾驶安全带来严重威胁。故而，研发一种能迅速、精准识别轮胎裂纹和

图像识别技术在虚拟现实与增强现实中的应用

图像识别技术在虚拟现实（VR）与增强现实（AR）领域中的应用广泛而深入，为用户提供了丰富多样的交互体验。以下是关于图像识别技术在这两个领域中的具体应用：虚拟现实（VR）中的应用虚拟环境构建：通过图像识别技术，VR系统可以识别用户输入的图像特征，并据此构建出一个虚拟世界。这种技术使得虚拟环境更加真实，用户能够身临其境地体验虚拟世界。手势识别与交互：图像识别技术可以与手势识别技术相结合，实

【深度学习】基于EANet模型的图像识别和分类技术

1.引言 1.1.EANet模型简介 EANet（External Attention Transformer）是一种深度学习模型，它结合了Transformer架构和外部注意力机制，特别适用于图像分类等计算机视觉任务。以下是关于EANet的详细解释： 1.1.1 定义与背景 EANet是一种创新的神经网络架构，旨在通过引入外部注意力机制来改进传统的Transformer模型。传统的Tra

LabVIEW开发指针式压力仪表图像识别

系统利用LabVIEW编程实现对指针式压力仪表的读取，通过相机、光源、固定支架等硬件捕捉仪表图像，并通过图像识别技术解析压力值。系统分为两个阶段：第一阶段固定相机更换仪表，第二阶段移动相机识别多个固定仪表。本文介绍硬件选择、图像识别注意事项、超限估读方法以及移动装置选型等关键技术环节。所需硬件及其作用相机作用：捕捉指针式压力仪表的图像。选择标准：高分辨率、低噪声、快速捕捉。

TensorFlow图像识别项目

Hi~！这里是奋斗的小羊，很荣幸您能阅读我的文章，诚请评论指点，欢迎欢迎 ~~ 💥💥个人主页：奋斗的小羊 💥💥所属专栏：C语言目录今天我们将讨论如何部署Flask项目，特别是针对TensorFlow图像识别项目，我们将使用WSGI（Web服务器网关接口）方式启动项目。首先，让我们先理解一下Flask和WSGI的概念。 Flask是一个轻量级的We

Python进阶-部署Flask项目(以TensorFlow图像识别项目WSGI方式启动为例)

本文详细介绍了如何通过WSGI方式部署一个基于TensorFlow图像识别的Flask项目。首先简要介绍了Flask框架的基本概念及其特点，其次详细阐述了Flask项目的部署流程，涵盖了服务器环境配置、Flask应用的创建与测试、WSGI服务器的安装与配置等内容。本文旨在帮助读者掌握Flask项目的部署方法，解决在部署过程中可能遇到的问题，确保项目能够稳定高效地运行。一、Flask简介 Fl

【基于C++与OpenCV实现魔方图像识别和还原算法】施工总览图

文章目录主要效果展示思维导图魔方还原算法本系列博客长期更新，分为两大部分 OpenCV实现魔方六面识别 C++编写科先巴二阶段还原算法实现三阶魔方的还原主要效果展示摄像头识别六面 3D图像构建，提供还原公式动画演示还原过程思维导图魔方还原算法参考： [1] 魔方还原算法——科先巴的二阶段算法 —— by.R

⌈ 传知代码 ⌋ AI驱动食物图像识别

💛前情提要💛 本文是传知代码平台中的相关前沿知识与技术的分享~ 接下来我们即将进入一个全新的空间，对技术有一个全新的视角~ 本文所涉及所有资源均在传知代码平台可获取以下的内容一定会让你对AI 赋能时代有一个颠覆性的认识哦！！！以下内容干货满满，跟上步伐吧~ 📌导航小助手📌 💡本章重点🍞一. 概述🍞二. 创新点🍞三. 整体流程🍞四. 核心逻辑🍞五. 核心