4. 最终结果 这个程序主要是解决了多个数字的问题,以及初版中因为数字离得太近导致识别效果不佳的问题 1. 导入库函数及设置相应的参数信息 这一部分没有什么变化。。 import cv2 import numpy as np import tensorflow as tf # ###设置参数### widthImg = 640 heightImg = 480 kernal = np.ones((5, 5)...
继用TensorFlow教你做手写字识别(准确率94.09%)文章中,笔者给出了CNN模型的训练以及给出了一些数字图像进行效果测试,这篇文章,笔者将给出自己手写数字图像,并且对图像进行简单处理,用上一篇文章中训练的网络进行手写数字的识别。下边跟着笔者的步伐实现属于自己的数字图像识别。 工具要求 工具及环境要求如下,如果大家在...
降采样为28*28的大小来进行识别。 代码部分如下所示: """基于TensorFlow的手写数字识别 Author_Zjh 2018/12/3"""importnumpy as npimportcv2importmatplotlib.pyplot as pltimportimutilsimportmatplotlib.patches as mpatchesfromskimageimportdata,segmentation,measure,morphology,colorimporttensorflow as tfclassNumber_rec...
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 保存模型需要的库 from tensorflow.python.framework.graph_util import convert_variables_to_constants from tensorflow.python.framework import graph_util # 导入其他库 import tensorflow as tf import cv2 import numpy as np # 获取MINIST数据 mnist ...
将该文件命名为tensorflow_model.pth储存即可。 回到cmd,输入 python object_detection/builders/model_builder_test.py 得到ok,测试成功!此时tensorflow object detection API 框架搭建完成。 手势数据的收集与标注 数据收集 提前工作 在D盘创建一个文件夹,命名为hand_data;在hand_data里创建一个文件夹,命名为VOC2012(...
【图像处理入门到精通】七大算法:图像分割、图像拼接、车辆检测、人脸识别、图像增强、图像修复、边缘检测一次讲完!三天带你从入门到进阶! 1.2万 65 24:49:09 App Web前端从入门到精通,通俗易懂(2024最新版) 772 9 0:51 App 【今日AI话题】TensorFlow 真的要被 PyTorch 比下去了吗? 1.4万 68 6:01 App ...
期文章我们分享了TensorFlow手写数字识别的文章TensorFlow手写数字识别,本期我们简单了解一下OpenCV的人脸识别之检测篇,检测是在图片或者视频中识别出人脸 在OpenCV中使用Haar特征检测人脸,那么需要使用OpenCV提供的xml文件(级联表)在haarcascades目录下。这张级联表有一个训练好的AdaBoost训练集。首先要采用样本的Haar特征训...
人工智能-OpenCV+Python实现人脸识别(人脸检测) 上期文章我们分享了TensorFlow手写数字识别的文章TensorFlow手写数字识别,本期我们简单了解一下OpenCV的人脸识别之检测篇,检测是在图片或者视频中识别出人脸 在OpenCV中使用Haar特征检测人脸,那么需要使用OpenCV提供的xml文件(级联表)在haarcascades目录下。这张级联表有一个训练...
基于TensorFlow与OpenCV的手语识别系统 安装环境 pip install tensorflowpip install cv2 一、导入工具库 # 导入工具库import pandas as pdimport numpy as npimport tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltimport warningsfrom tensorflow import keraswarnings.filterwarnings("ignore") ...
现在已经定义好了模型,我们可以编译它了。使用高效的数字库例如 Theano 或 TensorFlow 来编译模型。 在这里我们可以指定一些需要用来训练网络的特性。通过训练,我们尝试找到可以在输出时做出决定的最好的权重组合。我们必须指定用来评估权重组合的损失函数,用来为网络寻找不同的权重组合的优化器和任何我们在训练中想收集和...