```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models 构建ResNet模型 def convblock(inputs, numfilters, kernelsize, strides=(2, 2)): x = layers.Conv2D(numfilters, (1, 1), strides=strides, padding='same', usebias=False)(inputs) x = layers.BatchNormalization()(...
from keras.utils.data_utils import get_file from keras.applications.imagenet_utils import decode_predictions from keras.applications.imagenet_utils import preprocess_input from keras.applications.imagenet_utils import obtain_input_shape from keras.utils.layer_utils import get_source_inputs #要先去这里...
两种算法都假设数据集中原始数据符合高斯分布。 III. LDA 的 python 实现 用python语言实现上述算法,代码如下,仅展示代码核心部分,详细代码请见附件。 参考链接:《人脸识别经典算法实现(二)——Fisher线性判别分析》,《opencv学习之路(40)、人脸识别算法——EigenFace、FisherFace、LBPH》,《经典人脸识别算法小结——Eige...
主要代码来自于https://www.cnblogs.com/mu---mu/p/FaceRecognition-tensorflow.html 运行环境: pip install tensorflow pip install numpy pip install dlib pip install opencv-python 本人照片集 通过摄像头拍摄照片采集本人照片集,源代码使用10000张照片作为样本,由于个人电脑限制,只采取了800张作为样本集 文件:...
Generative AI|DeepSeek|OpenAI Agent SDK|LLM Applications using Prompt Engineering|DeepSeek from Scratch|Stability.AI|SSM & MAMBA|RAG Systems using LlamaIndex|Building LLMs for Code|Python|Microsoft Excel|Machine Learning|Deep Learning|Mastering Multimodal RAG|Introduction to Transformer Model|Bagging & ...
在本文中,使用Python编程语言和库Keras和OpenCV建立CNN模型,成功地对交通标志分类器进行分类,准确率达96%。开发了一款交通标志识别应用程序,该应用程序具有图片识别和网络摄像头实时识别两种工作方式。 本文的GitHub:https://github.com/Daulettulegenov/TSR_CNN ...
使用了PIL(PythonImaging Library)模块,是Python平台事实上的图像处理标准库。 预处理流程是:打开文件-》归一化-》将图片转为数据集-》生成label-》使用pickle序列化数据集 numpy.ndarray.flatten函数的功能是将一个矩阵平铺为向量 from PIL import Image
Image-Recognition-system ✨ 基于3D 卷积神经网络(CNN)的阿尔兹海默智能诊断 Web 应用 简单医学影像识别系统,图像识别可视化界面,OCR,快速部署深度学习模型为网页应用,Web 预测系统,图像识别前端网页,图像识别 Demo 展示-Pywebio。AI 人工智能图像识别-Pytorch;nii 医学影像处理;ADNI 数据集。100%纯 Python 代码,轻...
在python中，SMOTE算法已经封装到了imbalanced-learn库中，如下图为算法实现的数据增强的实例，左图为原始...
项目基本介绍: 【网络】深度学习CNN网络mini-xception网络 【环境】python>=3.5 tensorflow2 opencv pyqt5 【文件】训练预测全部源代码、训练好的模型、fer2013数据集、程序算法讲解文档 【类别】对7种表情检测:anger;disgust;fear;happy;normal;sad;surprised 【功能】可训练、可预测,包含图像、摄像头和视频检测功能,...