定义函数read_img()，读取文件夹“photo”中“0”到“9”的图像 调用cv2.imread()函数循环获取每张图片的所有像素值，并通过 cv2.resize()统一修改为32*32大小 依次获取图像像素、图像类标和图像路径名称：fpaths, data, label = read_img(path) 将图像的顺序随机调整，并按照2-8比例划分数据集，其中80%的数据用于训练，20%的数据用于测试 📷 #---------------------------------第一步 读取图像-----
前言：在我们做图像识别的问题时，碰到的数据集可能有多种多样的形式，常见的文件如jpg、png等还好，它可以和tensorflow框架无缝对接，但是如果图像文件是tif等tensorflow不支持解码的文件格式，这就给程序的编写带来一定麻烦。
代码中对预测集的前十张图像进行了显示，其中“818.jpg”图像如图所示，其分类预测的类标结果为“8”，表示第8类山峰，预测结果正确。
YOLO作为单阶段检测方法，可以直接端到端的输出目标对象位置和类别，而在一些大型无人机遥感等目标检测任务中，使用单阶段检测往往会产生类别预测错误的问题。 正好，YOLOv5-6.2版本提供了一个图像分类的网络，那么就可以借此将YOLOv5进行改造，分离检测和识别的过程。 一阶段识别目标，并将目标框裁剪出来得到图片，然后输入到图像分类网络进行筛选，最后进行显示。
在下载别人标注好的目标检测数据集时，我突然想到一个问题：怎么直观得看别人标注的是否正确呢？于是我想到了可以利用opencv将标注数据还原到原图上。 更具体的说，指定图片和标签文件夹，批量输出还原后的图片。
本文需要将Visdrone数据集中有关车和人的数据集进行提取和合并，车标记为类别0，人标记为类别1，并转换成YOLO支持的txt格式。
大家好，这个是轻松学Pytorch的第20篇的文章分享，主要是给大家分享一下，如何使用数据集基于Mask-RCNN训练一个行人检测与实例分割网络。这个例子是来自Pytorch官方的教程，我这里是根据我自己的实践重新整理跟解读了一下，分享给大家。
一行代码能干嘛？这种噱头式的开头现在估计已经不香了。。。我只能在别人挖好的土堆上再刨一铲子。
【导读】Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。本系列将教你如何从零开始学Keras，从搭建神经网络到项目实战，手把手教你精通Keras。相关内容参考《Python深度学习》这本书。
在实现人脸识别之前，我们先简单了解一下OpenCv的一些基本操作。在此之前，我们需要先安装OpenCv，我们使用pip安装：
对于机器学习来说，数据的重要性无可厚非，大部分处理机器学习的问题都是在处理数据，包括数据的清洗，归一化等，好的数据质量能大大提高模型的预测性能
如上图所示，楼主的face.py为读文件夹中所有文件的代码。file中存放的是多张图片。这两个文件都在根目录下，你也可以将他们两个放在其他的目录下，若不放在同一个目录下，则需要修改代码，才能运行成功。
图像增强技术的作用，简单点说，就是通过对图像进行加工处理，使图像能更好的在其他领域起作用，比如人脸识别，图像分类等人工智能领域，又或者是在通信领域，通过加工恢复图像在传输中丢失的某些东西。
开始人类检测之前，我们要先获取一个特征数据。在opencv安装目录中，cv2/data文件夹，进入该文件夹后，里面全是特征文件，我们一般选用haarcascade_frontalface_default.xml。
无人机拍摄的图像分辨率往往较大，做目标检测时，需要进行裁剪再标注。 本文就来记录从图像裁剪到图像拼接的处理脚本思路。
本文主要介绍如何使用 YOLOv4 目标检测模型和 Darknet 框架来创建一个路面坑洞检测系统。（公众号：OpenCV与AI深度学习）
一直想做机器学习的东东，最近由于工作的调整，终于有开始接触的机会了，哈哈。本文主要代码是来源于“就是这个七昂”的博文，传送门在此：https://blog.csdn.net/qq_42633819/article/details/81191308。”就是这个七昂”大大在他的博文中已经将人脸识别的过程讲的很清楚了。说来忏愧，在算法上我没有改变（我自己还没搞清楚，打算好好看看keras)，因为在大大博文评论区看到好多人问怎么实现多个用户的人脸识别。刚开始我也在纳闷，怎么做呢？于是我就大胆尝试了一把，
本篇文章通过调用opencv里的函数简单的实现了对图像里特定颜色提取与定位，以此为基础，我们可以实现对特定颜色物体的前景分割与定位，或者特定颜色线条的提取与定位
首先小小的庆祝一下自己的微信公众号订阅用户已达到100人了，是小小的虚荣心也是收获也是鞭策，希望自己砥砺前行，努力进步，做到更好。
工作和学习中设计一个神经网络中经常需要设计一个数据载入器。首先第一件事我们要根据我们的任务要求确定一个数据提供的方法。如我们是一个分类任务，我们就需要读取数据和数据本身对应的标签。
Geffery Hinton被称为“深度学习之父”、“神经网络先驱”、“AI教父”，他的名字响彻整个AI领域，他的一举一动，都是热点导向。以深度神经网络为代表的深度学习模型，在19世纪70年代进入寒潮以来，再次焕发出活力、得到学术界和工业界广泛关注，与他的贡献密不可分。
而在tensorflow中提供多线程,并行的执行任务,队列(数据的共享),文件(tfrecords)的方式读取数据。来提高解析速度。
文件作用split.py用于将验证码中四个小字符分割出来，并分类保存。util.py用于保存一些常用的函数logistic_sgd.py这是官网上的样例代码，实现了softmax的分类算法，当然还要进行下修改package.py这个用来将图像数据进行处理并打包压缩成为方便使用的数据集train.py这是开始训练的接口check.py这是利用训练结果进行识别的接口
https://github.com/bubbliiiing/object-detection-augmentation
想象你正在解决一个拼图游戏。你已经完成了大部分。假设您需要在一幅几乎完成的图片中间修复一块。你需要从盒子里选择一块，它既适合空间，又能完成整个画面。
深度学习中，为了提高模型的精度和泛化能力，往往着眼于两个方面：（1）使用更多的数据（2）使用更深更复杂的网络。
使用工具：LabelIMG LabelIMG是用pyqt5编写的标注工具，界面比较简单，下载之后双击exe就可以直接使用。 （软件可在微信公众号“我有一计”中，回复“标注”获取) 软件界面：
在深度学习的项目实践中，往往会遇到两个非常难以克服的难题，一是算力，要得到精确的结果，你需要设计几千层，规模庞大的神经网络，然后使用几千个GPU,把神经网络布置到这些GPU上进行运算；第二个难以克服的困难就是数据量，要想得到足够精确的结果，必须依赖于足够量的数据来训练网络模型。本节我们先看看第二个问题如何解决。
本文面对三种常常遇到的情况，总结三种读取数据的方式，分别用于处理单张图片、大量图片，和TFRecorder读取方式。并且还补充了功能相近的tf函数。
我对使用GAN进行艺术创作的想法很感兴趣，因此我开始研究人们设法创造的东西，并且遇到了Mike Tyka的工作，他是Google的研究人员，我发现他对此非常着迷，这促使我开始创建自己的GAN项目来从事艺术创作。
原文：https://dzone.com/articles/yolov5-pytorch-tutorial
在运行项目时，只需执行python train.py命令即可。 如果缺少相关依赖包，可以通过使用pip进行安装。
如上图所示，现实生活中路面坑洞对车辆和驾驶员安全来说存在巨大隐患，本文将介绍如何使用YoloV8图像分割技术来检测路面坑洞，从而提示驾驶员注意避让，尽可能保证安全。
如果要把深度学习开发过程中几个环节按重要程度排个序的话，相信准备训练数据肯定能排在前几位。要知道一个模型网络被编写出来后，也只是一坨代码而已，和智能基本不沾边，它只有通过学习大量的数据，才能学会如何作推理。因此训练数据其实和一样东西非常像！——武侠小说中的神功秘笈，学之前菜鸟一只，学之后一统江湖！
在本文中，将使用Prajna Bhandary创建的口罩数据集。此数据集由属于1376个的图像with mask和without mask2类。
前一篇文章详细讲解了卷积神经网络CNN原理，并通过TensorFlow编写CNN实现了MNIST分类学习案例。本篇文章将通过Tensorflow和Opencv实现CNN自定义图像分类案例，它能解决我们现实论文或实践中的图像分类问题，并与机器学习的图像分类算法进行对比实验。
本文是模式识别课程关于支持向量机（SVM）算法的课程设计，根据人脸的面部特征，通过SVM算法将表情分为7类。 本文的jupyter文件和数据集下载地址： https://download.csdn.net/download/qq1198768105/66912662
｜---------01.jpg
需要将 haarcascade_frontalface_default.xml haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml 放入当前文件夹 或者你使用绝对路径也可以 这两个文件在\python\Lib\site-packages\cv2\data\ 里面 电脑没有摄像头的话可以使用手机当摄像头 在手机（安卓\IOS都可以）和电脑上面下载iVcam 并用数据线连接起来 下载地址：https://www.e2esoft.cn/ivcam/ 然后我发现我的台式电脑 使用上面那个软件 是0才可以运行 也就是选择笔记本摄像头才可以 如果你选的1 USB摄像头没有反应 不妨试试0 笔记本摄像头
PyTorch 最近已经出现在我的圈子里，尽管对Keras和TensorFlow感到满意，但我还是不得不尝试一下。令人惊讶的是，我发现它非常令人耳目一新，非常讨人喜欢，尤其是PyTorch 提供了一个Pythonic API、一个更为固执己见的编程模式和一组很好的内置实用程序函数。我特别喜欢的一项功能是能够轻松地创建一个自定义的Dataset对象，然后可以与内置的DataLoader一起在训练模型时提供数据。
本文介绍了ApolloScape Scene Parsing数据集，包括该数据集的背景、数据集的组织结构以及如何使用Python代码来处理和分析该数据集。
tf.data.Dataset：表示一系列元素，其中每个元素包含一个或多个 Tensor 对象。例如，在图片管道中，一个元素可能是单个训练样本，具有一对表示图片数据和标签的张量。可以通过两种不同的方式来创建数据集。 直接从 Tensor 创建 Dataset（例如 Dataset.from_tensor_slices()）；当然 Numpy 也是可以的，TensorFlow 会自动将其转换为 Tensor。 通过对一个或多个 tf.data.Dataset 对象来使用变换（例如 Dataset.batch()）来创建 Dataset 已知文件名称和标签，用data保存每一个文件的地址，用label保存每一文件对应的标签。data和label都是列表，形式如 data = [‘xxxx.jpg’,‘qqqq.jpg’,…]; label = [0,2,3,4,1,…]
随着机器学习的兴起，我们看到了许多伟大的框架和库的兴起，比如scikit learn、Tensorflow、Pytorch。这些框架使得用户更容易创建机器学习模型。但仍然需要遵循包括数据准备、建模、评估在内的整个过程。
预测输出结果如下图所示，最终预测正确181张图片，准确度为0.905。相比之前机器学习KNN的0.500有非常高的提升。
由于深度神经网络的需要，我要将一个里面全是.png格式的图片的文件夹转换为一个.npy文件，即将一个图片文件夹转换成一个.npy文件。
1、 cv2.imread()：读入图片，共两个参数，第一个参数为要读入的图片文件名，第二个参数为如何读取图片，包括
对图像的颜色空间做了一个概念性的介绍，并通过代码的方式可视化了每种颜色空间的每个通道所表示的意义。
在本节中，我们将解决Kaggle竞赛中的犬种识别挑战，比赛的网址是https://www.kaggle.com/c/dog-breed-identification 在这项比赛中，我们尝试确定120种不同的狗。该比赛中使用的数据集实际上是著名的ImageNet数据集的子集。
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