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手把手教你使用CNN进行交通标志识别（已开源）
keras
python
机器学习
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。
小白学视觉
2022-12-28
2K
0
专为初学者设计——最小的神经网络
神经网络
编程算法
keras
约翰，不可忽视直觉。因为直觉表示处理过快的数据，这让有意识的人根本无法理解。——Sherlock Holmes
小白学视觉
2022-02-14
299
0
基于Python使用OpenCV进行车牌检测
opencv
机器学习
keras
神经网络
深度学习
1.车牌检测：第一步是从车上检测车牌。我们将使用OpenCV中的轮廓选项来检测矩形对象以查找车牌。如果我们知道车牌的确切尺寸、颜色和大致位置，可以提高准确度。通常，检测算法是根据特定国家使用的摄像机位置和车牌类型进行训练的。如果图像中甚至没有汽车，这将变得更加棘手，在这种情况下，我们将执行额外的步骤来检测汽车，然后是车牌。
小白学视觉
2022-02-14
1.4K
0
用OpenCV搭建活体检测器
opencv
深度学习
人脸核身
keras
人脸识别
照片、视频中的人脸有时也能骗过一些不成熟的人脸识别系统，让人们对人脸解锁的安全性产生很大怀疑。在这篇 4 千多字的教程中，作者介绍了如何用 OpenCV 进行活体检测（liveness detection）。跟随作者给出的代码和讲解，你可以在人脸识别系统中创建一个活体检测器，用于检测伪造人脸并执行反人脸欺骗。
小白学视觉
2022-02-12
1K
0
图像中的裂纹检测
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
keras
我们首先需要从互联网上获取包含墙壁裂缝的图像（URL格式）数据。总共包含1428张图像：其中一半是新的且未损坏的墙壁；其余部分显示了各种尺寸和类型的裂缝。
小白学视觉
2021-01-18
1.3K
0
使用OpenCV进行颜色分割
opencv
keras
图像处理
在滤波、变换、缩放等任务中，图像分割具有重要的意义。图像分割是将不同的对象划分为不同的部分，并将这些区域以明显的颜色或者记号标记出来。图像分割是使用轮廓、边界框等概念进行其他高级计算机视觉任务（例如对象分类和对象检测）的基础。良好的图像分割为我们后续的图像分类以及检测奠定了基础。
小白学视觉
2020-07-09
2.4K
0
视觉进阶 | 用于图像降噪的卷积自编码器
keras
数据库
sql
卷积神经网络
神经网络
在神经网络世界中，对图像数据进行建模需要特殊的方法。其中最著名的是卷积神经网络(CNN或ConvNet)或称为卷积自编码器。并非所有的读者都了解图像数据，那么我先简要介绍图像数据(如果你对这方面已经很清楚了，可以跳过)。然后，我会介绍标准神经网络。这个标准神经网络用于图像数据，比较简单。这解释了处理图像数据时为什么首选的是卷积自编码器。最重要的是，我将演示卷积自编码器如何减少图像噪声。这篇文章将用上Keras模块和MNIST数据。Keras用Python编写，并且能够在TensorFlow上运行，是高级的神经网络API。
小白学视觉
2020-03-03
1.2K
0
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