在开始之前,请确保已安装以下Python库: pipinstallopencv-python numpy tensorflow keras 1. 图像分類示例 本实例将使用Keras库中的一个简单卷积神经网络(CNN)模型来对图像进行分类。 1. 加载图像 首先,我们使用OpenCV加载图像: importcv2# 加载图像image_path='image.jpg'image=cv2.imread(image_path) 1. 2. 3....
此外,我们需要导入Python内置的os模块,它可以添加模型所需的路径。 最后,我们导入argparse来解析命令行参数(https://www.pyimagesearch.com/2018/03/12/python-argparse-command-line-arguments/)。 我们的脚本需要四个命令行参数: ·--图片:提供为年龄检测输入图像的路径...
接下来我们将会实现两种版本的人类活动识别,使用的都是OpenCV库和Python编程语言。 最后,我们应用人类活动识别模型到几个视频样例上,并看一下验证结果。 Kinetics数据集 图1:教程中所采用的人类活动识别深度学习模型是利用Kinetics 400数据集来完成预训...
此外,我们需要导入Python内置的os模块,它可以添加模型所需的路径。 最后,我们导入argparse来解析命令行参数(https://www.pyimagesearch.com/2018/03/12/python-argparse-command-line-arguments/)。 我们的脚本需要四个命令行参数: ·--图片:提供为年龄检测输入图像的路径...