在计算机视觉领域,图像相似度比较和物种识别是两个重要的研究方向。本文通过结合深度学习和图像处理技术,使用TensorFlow中的预训练MobileNetV2模型和OpenCV,实现了物种识别和个体相似度分析。本文将详细介绍该系统的实现过程,并提供相关代码和使用说明。
一个典型的计算机视觉算法,应该包含以下一些步骤:(1)数据获取(对OpenCV来说,就是图片);(2)预处理;(3)特征提取;(4)特征选择;(5)分类器设计与训练;(6)分类判别;而OpenCV对这六个部分,分别提供了API。 介绍完了Keras与opencv,先看一下模型最终效果:(马赛克打的有点糙,见谅) 源码下载地址: 训练数据大概用了...
在下边的人脸识别分类器中是我自己下载的opencv,下载网站是:https://opencv.org/releases.html,如果你是windows选择对应版本就好,还有就是“H:\\OpenCV\\opencv\\build\\etc\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt2.xml”这是我安装的一个路径,你也要找到这个路径并且复制到程序中,这个东西的作用主要是实现对...
模块改名为下面的模块 from sklearn.model_selection import train_test_split # 导入图像交叉验证模块 from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator # 导入图像预处理模块中导入图像生成器 #from Keras.models import Sequential # 两种模型,导入顺序模型 报错,引用...
fromtensorflow.keras.preprocessing.imageimportImageDataGenerator# 30% of the images goes into the test setgenerator=ImageDataGenerator(rescale=1./255,validation_split=0.3)train_data=generator.flow_from_directory(dataset_dir,target_size=image_size,batch_size=batch_size,subset='training',class_mode='ca...
pip install tensorflow opencv-python pillow numpy matplotlib 确保你使用的是 TensorFlow 2.x,因为它集成了 Keras,方便我们进行快速开发。 数据准备 (1) 获取数据集 我们需要一个包含验证码图像和其对应标签的数据集。假设我们有一个包含多个验证码图像的文件夹,每张图像都有一个相应的标签。标签通常是由文件名组成...
图一: 使用Python,OpenCV和TensorFlow/ Keras构建具有计算机视觉和深度学习功能的COVID-19口罩检测器的阶段和各个步骤。 为了训练自定义的口罩检测器,我们将项目分为两个不同的阶段,每个阶段都有各自的子步骤(如图1所示): 训练:在该阶段我们主要是从磁盘加载口罩检测数据集,在该数据集上训练模型(使用Keras / TensorF...
通过OpenCV打开摄像头捕捉人脸区域,然后对图片进行预处理(如灰度化、归一化等等),然后加载模型,把处理后的图片放入模型中进行预测,然后对预测的结果进行一个精度过滤就是对识别率低于90%的结果认为识别不准确,就会输出other表示不能高度识别。正常情况下输出每个文件所对应的label。 详细代码 加载模型 将我们之前训练好...
本次博客,我们将通过Tensorflow进行神经网络进行微笑数据集的模型训练,然后通过Opencv实现对微笑人脸的检测 Tensorflow版本:Tensorflow-2.2.0 Keras版本:Keras-2.3.1 Ubuntu版本:Ubuntu-16.04 Python版本:Python-3.6 一、微笑数据集下载 1、微笑数据...
首先需要收集数据,我的想法是通过OpenCV调用摄像头进行收集人脸照片。 然后进行预处理,主要是对数据集分类,训练集、验证集、测试集。 开始训练模型,提前创建好标签键值对。 测试人脸识别效果,通过OpenCV捕获人脸照片然后对图片进行预处理最后传入模型中,然后将识别的结果通过文字的形式打印在屏幕上,以此循环,直到输入q退出...