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Julia机器学习实战——使用Random Forest随机森林进行

- test #测试片文件 - testResized #resized 测试片文件 - train #训练片文件 - trainResized #resized 训练片文件 - sampleTest.csv (temp) x = reshape(temp, 1, imageSize) end return xend解释:float32(): 将其中的值转化为浮点数Gray.(): 将RGB转化为灰度 reshape(): 在这里做的是平铺工作设置大小以及项目路径:imageSize = 400path = ...读取训练数据LabellabelsInfoTrain = CSV.read($(path 读取训练数据:xTrain = read_data(train, labelsInfoTrain, imageSize, path)? 读取测试数据:xTest = read_data(test, labelsInfoTest, imageSize, path)?

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基于相同颜色连通素个数的统计进行

问题: 对如下中的进行:样本image.png解题思路:无论是,音频的,不外乎是对各种特征(特征向量)进行统计归纳。 放大后的样本:image.png通过观察,发现这是一张简单的,非常有规律可循的。 越有规律越容易进行分类。 这里的思路就是自左至右依次对相同颜色的素连通区进行素个数统计,从而制成素与对应的典进行。此种方法只针对’少量的’,’简单的‘形。若种类过多,容易造成不同素个数冲突的问题。 Image.open(path) self.image_array = np.array(im).tolist() def dfs(self, x, y, rgb): desc:用递归实现搜索范围内相同rgb值的

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    keras的数

    aistudio地址: https:aistudio.baidu.comaistudioprojectdetail1484526 keras的数 一、加载数据 MNIST数据集预加载到Keras allow_pickle=True)test_labels = np.load(homeaistudioworkmnisty_test.npy, allow_pickle=True) 1.1 查看数据 是 28x28 NumPy数组,素值介于0到255之间。 一个二维数组,数5转成0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 使用numpy.argmax()方法找到样本以最大概率所属的类作为样本的预测标签。

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    【python 从菜鸟

    安装在C:Program Files下5、找到 pytesseract.py 更改 tesseract_cmd = C:Program FilesTesseract-OCRtesseract.exe二、英文 三、验证码 ??? 二、实现源代码 1、英文#-*-coding:utf-8-*-import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding(utf-8) import timetime1 FilesPython27Libsite-packagespytesseracttest.png)code = pytesseract.image_to_string(image)print(code)2、验证码 = image.convert(L)# 把片变成二值

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    地,我们发现一种称为深卷积神经网络的模型 可以在硬性视觉任务上实现合理的性能 - 匹配或超过某些领域的人类表现。 我们现在正在采取下一步,发布在最新型号Inception-v3上运行的代码。 Inception-v3 使用2012年的数据对ImageNet大型视觉挑战进行了培训。 您将学习如何使用Python或C ++ 将分类为1000个类。我们还将讨论如何从此模型中提取更高级的功能,这些功能可能被重用于其他视觉任务。 我们很高兴看到社区将如何处理这种模式。  ,您可以看到网络正确她穿着军装,得分高达0.8。? 这给了一个节点的名,这并不是绝对必要的,因为如果你不这样做,就会分配一个自动的名,但这样会使调试变得更容易一些。

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    ——MNIST

    本文使用NEURAL程序来介绍一下在SAS里如何实现。例子所用的数据集是MNIST数据集,从http:yann.lecun.comexdbmnist可以获取。 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的0-9的数构成,正确地这些手写数是机器学习研究中的一个经典问题。 02模型训练过程:采用SAS中的神经网络过程步:***自编码*******************03结果展示最后,来看一下原始数据和模型训练结果的对比效果:10个 MNIST 数据集的原始数模型训练生成的 10个数参考文献:An overview of machine learning with SAS.pdfhttps:communities.sas.comkntur85557attachmentskntur85557data_mining5205

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    Airtest

    Airtest是一款网易出品的基于面向手游UI测试的工具,也支持原生Android App基于元素的UI自动化测试。 示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的进行代码走读,加深对原理的理解(公众号贴出的代码显示不全仅供参考,详细代码可以在github查看)。 概括来说aircv.find_template 主要做了这几件事情: 1、校验输入; 2、计算模板匹配的结果矩阵res; 3、依次获取匹配结果; 4、求取可信度; 5、求取位置。 这里可以看到,Airtest也没有自研一套很牛的算法,直接用的OpenCV的模板匹配方法。 四、接着看另外一个方法 aircv.find_sift 定义在sift.py里面: ? ? 六、总结 1、,对不能用ui控件定位的地方的,使用来定位,对一些自定义控件、H5、小程序、游戏,都可以支持;2、支持多个终端,使用的话可以一套代码兼容android和ios哦,用

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    H5

    对比----1、百度发现百度的片搜索率不是特,下面为测试片跟测试后的结果:测试片:下面为测试后的结果:2、采用 tesseract.js 后结果H5 (采用Tesseract.js 进行)----简单的文案之类的,的还算可以,但是稍微复杂点的,准确率就不是那么好了,在学习中。。。 第一个参数,可以是 img 路劲地址,可以是片base64位的二进制码、也可以是Image对象 等。 附上实现的代码: body{margin:0 auto;width:500px;font-size:12px;font-family:arial, helvetica, sans-serif} cursor:pointer}img{background:#ddd}h2{font-weight:500;font-size:16px}fieldset legend{margin-left:33%}

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    百度指数之(2)

    上次发了篇运用selenium自动截取百度指数并的文章,点这里《抓取百度指数引发的》,其实感觉也是有些投机取巧的意思在里面,而且正如大家所知,用selenium比较吃内存,而且因为要渲染网页 所以这次我们直接请求片,通过抠、拼接、再的方式来完成这个百度指数爬虫项目。使用到的Python第三方包:?百度指数如下所示,需要登录!? 我们请求的片就是长这样,怎么还原成前端渲染后的片,咱们稍后讲,先看看怎么获取片。? 我们先拿到json文件后我们取出了其中需要的res3参数放进列表,接下来我们需要拿着res3再去请求片网址:?取出网址还不行,我们还要把原还原成前端渲染后的样子:即从下变成下? 拼接最后一部分就是了,和之前一样,我们还是使用pytesseract。我们先把放大2倍,再,并对结果容易发生错误的部分进行了修正,一起来看看最后的结果吧。?

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    之mixupcutmix

    本人kaggle分享链接:https:www.kaggle.comcbengaliai-cv19discussion126504效果: (目标检测中)?

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    之GridMask

    GridMask: https://arxiv.org/abs/2001.04086

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    之augmix

    augmix: https://github.com/google-research/augmix

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    Python3 (二)

    片所包含的特征被用来生成一组指纹(不过它不是唯一的), 而这些指纹是可以进行比较的。步骤:1.把片转化为串,这个串就是片的hash值,又称指纹。 2.求两个串之间的相似度(汉明距离),串越相似,即片越相似。 二、汉明距离汉明距离:汉明距离是两个串对应位置的不同的个数。 三、均值hash下面的例子是使用了素平均值,又叫均值哈希。优点:均值哈希较为简单。缺点:对灰度的平均值特敏感,也不具备旋转不变性。 print(3&4 --> ,hamming(h3,h4))结果:1&2 --> 11&3 --> 01&4 --> 12&3 --> 12&4 --> 13&4 --> 1四、余弦感知哈希为了提升更好的效果 优点:能够处理旋转形。缺点:只能够变形程度在25%以内的片。 步骤:1.缩小尺寸:将缩小到32*32,并转为灰度。2.计算DCT:对进行二维离散余弦变换。

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    Python3 (一)

    1.Python3.x(我是用的是Python3.6.5),这个问题不大,只要3.4以上就OK。

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    智能采用了什么原理?智能有哪些应用?

    ,那么智能采用了什么原理? 智能有哪些应用?智能采用了什么原理? 人工智能技术是涵盖了非常多样的领域的,其中技术就是现在发展比较火爆的重要领域,对于各种都可以通过人工智能进行,从而达到各种目的,很多人会问智能采用了什么原理? 智能是通过的特征为基础从而达到结果的,每个都会有自己的特征,在完整的库里面就可以找寻出相同特征的。智能有哪些应用? 智能这项技术虽然并没有完全成熟,但是基础的技术已经能够应用到很多方面的,那么智能有哪些应用?

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    (三)cifar10.py

    tensor_name + activations, x) #tf.summary.histogram(tags, values, collections=None, name=None) 用来显示直方信息 创建直方及衡量x的稀疏性,并在tensorboard展现出来。 re.sub功能是对于一个输入的串,利用正则表达式,来实现串替换处理的功能,并返回处理后的串def _variable_on_cpu(name, shape, initializer):# total_loss) # 应用计算后的梯度 apply_gradient_op = opt.apply_gradients(grads, global_step=global_step) # 为可训练的变量添加直方 for var in tf.trainable_variables(): tf.summary.histogram(var.op.name, var) # 为梯度添加直方 for grad, var

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    型验证码

    型验证码 1. 什么是验证码在开发爬虫的过程中会遇到一种常见的反爬措施,验证码。 类型:串PIL.Image.format源文件的文件格式。PIL.Image.mode的模式,一般来说是“1”, “L”, “RGB”, 或者“CMYK” 。 PIL.Image.size的大小PIL.Image.width的宽度PIL.Image.height的高度PIL.Image.info的一些信息,为典格式串验证码的处理 这是code.png 安装pip install pytesseract 只需要就可以了pytesseract.image_to_string(image) 最终出来了,TBQ还有一个L没有出来,这是我调了很多次的对比度最好的结果 反思对于需要准确度高的,需要使用百度的api,而不是使用传统的方法。

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    转为二进制数据

    是人工智能的一个应用现在来实现如何将一个片数转为二进制的数据,并保存到为本中片是32x32的一个白底黑的png片使用PIL模块获取素,进行比对存储数二进制文件,方便后续训练数据使用代码在 usrbinenv python3# -*- coding: utf-8 -*-片处理成32x32的二进制数据from PIL import Image # 打开要处理的img_src = Image.open (a.png)size = img_src.size# 转换片的模式为RGBAimg_src = img_src.convert(RGB) with open(1.txt,wb) as f: for

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    算法集锦(14)|| 算法的罗夏测试

    随着对基于深度学习的算法的大量研究与应用,我们倾向于将各种各样的算法组合起来快速进行和标注。 优化后的算法在内存的使用和模型训练上表现越来越好,但当这些算法应用于模糊的、意义不确定的时,它们的表现又会如何呢? 施测时按10张片顺序一张一张地交给受试者,要他说出在中看到了什么,不限时间,尽可能多地说出来,这一阶段称联想阶段;看完10张,再从头对每一回答询问,问受试者看到是整还是中的哪一部分,为什么这些部位所说的内容 测试结果 总的来说,我们的目标是对预测和预测背后的机理有一个快速的认。因此点,我们将预测分值靠前的分为一组,并将它们的得分相加。 最优的预测结果分为战机、时钟和皮书套。

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    如何边缘?

    (image recognition)是现在的热门技术。文、车牌、人脸都是它的应用。 计算机科学家受到启发,第一步也是先的边缘。? Deshpande 写了一篇文章《A Beginners Guide To Understanding Convolutional Neural Networks》,介绍了一种最简单的算法,非常具有启发性,体现了的基本思路 首先,我们要明白,人看到的是,计算机看到的是一个数矩阵。所谓,就是从一大堆数中找出规律。怎样将转为数呢? 现在,就可以进行边缘了。下面是一张卡通老鼠的片。?取出左上角的区块。?取样矩阵与模式矩阵对应位置的值相乘,进行累加,得到6600。这个值相当大,它说明什么呢??

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