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  • 因为使用python有很好处。第一,数据采集(网络爬虫技术)。2、 强大的科学计算分析库可用于大规模数据的统计和处理。3、 完美的人工智能接口,如tensorflow、Python和sklearn,是当前定量交易最需要的接口。前者...

    为什么几乎所有的量化交易都用Python?

    因为使用python有很多好处。第一,数据采集(网络爬虫技术)。2、 强大的科学计算分析库可用于大规模数据的统计和处理。3、 完美的人工智能接口,如tensorflow、Python和sklearn,是当前定量交易最需要的接口。前者属于深度学习,如:LSTM算法体系结构是最有效的股市预测算法之一。后者属于数据挖掘,基于统计概率分布,实现了回归和分类的数学建模。总之,这很方便。至于项目落地,python属于glue语言,计算出的数据模型大多是JSON格式。对前端很友好。总之,这是快速和方便。

    Python是什么意思?做什么用的?

    你好,很高兴回答你的问题。Python是一种面向对象的解释性计算机编程语言。这些语言被广泛应用于爬虫技术和大数据人工智能中。Python是那些从未学习过编程或不是计算机专业的编程学习者的最佳选择之一。

    1. Web应用程序开发中,python也可以用来做网站,而且速度更快,效率更高

    2。操作和维护自动化,如果你能用Python操作,那么你的操作和维护就会如鱼得水,因为Linux是用Python开发的

    3。人工智能的发展方向,现在人工智能非常普及,未来也是人工智能的时代,而Python正是在大数据运营的时代非常好,今天主要的电子商务用户的数据和分析数据都是通过Python进行分析的。

    我希望以上的答案能对您有所帮助。

    展开全文
  • 利用python图像识别

    千次阅读 2020-12-16 05:05:49
    Python验证码识别处理实例(转)一、准备工作与代码实例1、PIL、pytesser、tesseract(1)安装PIL:下载地址:http://www.pythonware.com/products/pil/(CSDN下载)下载后是一个exe,直接双击安装,它会自动安装到C:\...

    Python验证码识别处理实例(转)

    一、准备工作与代码实例

    1、PIL、pytesser、tesseract

    (1)安装PIL:下载地址:http://www.pythonware.com/products/pil/(CSDN下载)

    下载后是一个exe,直接双击安装,它会自动安装到C:\Python27\Lib\site-packa...

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    developerguy

    2016-03-13

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    深度学习动手入门:GitHub上四个超棒的TensorFlow开源项目

    本文来自AI新媒体量子位(QbitAI)

    作者简介:akshay pai,数据科学工程师,热爱研究机器学习问题。Source Dexter网站创办人。

    TensorFlow是Google的开源深度学习库,你可以使用这个框架以及Python编程语言,构建大量基于机器学习的应用程序。而且还有很多人...

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    行者武松

    2018-02-07

    4171浏览量

    企业AI架构师佟达:无处不在的Python

    5 月 13 日,由 ThoughtWorks 主办的 2017 技术雷法峰会在北京召开。

    正如官方宣传提到的:“ThoughtWorks 技术雷达” 并非一个客观的行业分析或者报告,也无意成为一份权威的官方文档。由各行各业诸多顶尖技术专家组成的 ThoughtWorks 全球技术委员会(TAB)...

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    玄学酱

    2017-08-02

    1365浏览量

    OpenCV+深度学习预训练模型,简单搞定图像识别 | 教程

    本文来自AI新媒体量子位(QbitAI)

    OpenCV是一个2000年发布的开源计算机视觉库,有进行物体识别、图像分割、人脸识别、动作识别等多种功能,可以在Linux、Windows、Android、Mac OS等操作系统上运行,以轻量级、高效著称,且提供多种语言接口。

    而OpenCV最近一...

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    行者武松

    2018-01-08

    5848浏览量

    机器人系统设计与制作:Python语言实现导读

    前 言

    本书包含12章,主要介绍如何从零开始构建自主移动的机器人,并使用Python进行编程。本书所提到的机器人是用于家庭、宾馆、餐厅的服务机器人,我们将按照顺序介绍如何一步一步构建它。书中从机器人的基本概念开始,然后过渡到机器人三维建模和仿真,在成功进行机器人仿真之后,将介绍构建机器人原型所需要...

    文章

    华章计算机

    2017-05-02

    3093浏览量

    视觉Ai第二天学习心得

    人工智能这个词可谓是耳熟能详,近几年人工智能热潮再次席卷而来,引起轰动的要数google的AlphaGo,相继打败了围棋界的韩国选手李世石以及世界冠军柯洁,见证了人工智能发展的里程碑式的变革,人工智能再度引起了众人的关注。人工智能当然不止会下棋这么简单,其实在20年前,智能家居的开发就有不少团队在...

    文章

    马林利

    2020-09-25

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    利用深度学习开发老板探测器,再也不担心刷着微博一回头突然看到老板了

    如果上班的时候想放松一下,或者直说想偷偷懒,看点和工作无关的网页,这时候万一老板突然出现在背后,会不会感到很难堪呢?

    有的浏览器设置了boss按键,手快的人还可以切换屏幕,不过总会显得不自然,而且经常搞的手忙脚乱的。

    一个日本程序员决定自己动手,编写一个一劳永逸的办法,我们来看看他是怎么实现的吧~...

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    云栖大讲堂

    2017-08-01

    834浏览量

    用 Python 做机器学习不得不收藏的重要库

    本文为 AI 研习社编译的技术博客,原标题 :

    Essential libraries for Machine Learning in Python

    作者 | Shubhi Asthana

    翻译 | 就2

    校对 | 就2        整理 | 菠萝妹

    原文链接:

    ...

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    雷锋网

    2019-01-04

    107浏览量

    基于 Python 使用 CNN 实现身份证汉字和数字识别

    背景与目标

    光学字符识别 ( Optical Character Recognition, OCR ) 是将图像中的手写或打印文本转换为机器编码文本,以获取图像中文字及版面信息的过程。其目的是将图片中的文字识别出来,以便进一步对文字进行处理。

    最早的 OCR技术可追溯到 1914 年,Emanue...

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    yijun2018

    2018-03-17

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    带你读《Python数据分析与数据化运营(第2版)》之一:Python和数据化运营

    点击查看第二章点击查看第三章Python数据分析与数据化运营(第2版)

    宋天龙 著

    第1章 Python和数据化运营

    数据化运营是提高利润、降低成本、优化运营效率、最大化企业财务回报的必要课题。Python作为数据科学界的关键工具之一,几乎可以应用于所有数据化运营分析和实践的场景。本章将首先介绍...

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    温柔的养猫人

    2019-11-08

    1086浏览量

    能去码也能打码!OpenCV实时检测视频流人脸并马赛克之,视频后期福音

    云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来!

    我们现在经常用到的马赛克其实起源于建筑上的图案装饰,如今马赛克常用于图像或视频的模糊处理。随着技术的进步,打码与去码变成了一种常见的技术研究方向,同时也掀起了一场技术与道德的“战争”。

    那么为什么...

    文章

    云栖号资讯小哥

    2020-04-17

    583浏览量

    TensorFlow图像分类教程

    深度学习算法与计算机硬件性能的发展,使研究人员和企业在图像识别、语音识别、推荐引擎和机器翻译等领域取得了巨大的进步。六年前,视觉模式识别领域取得了第一个超凡的成果。两年前,Google大脑团队开发了TensorFlow,并将深度学习巧妙的应用于各个领域。现在,TensorFlow则超越了很多用于深...

    文章

    【方向】

    2017-12-27

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    Python粉都应该知道的开源机器学习框架:Scikit-learn入门指南

    对Python语言有所了解的科研人员可能都知道SciPy——一个开源的基于Python的科学计算工具包。基于SciPy,目前开发者们针对不同的应用领域已经发展出了为数众多的分支版本,它们被统一称为Scikits,即SciPy工具包的意思。而在这些分支版本中,最有名,也是专门面向机器学习的一个就是S...

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    云栖大讲堂

    2017-08-01

    1295浏览量

    50多种适合机器学习和预测应用的API,你的选择是?(2018年版本)

    对于做工程项目和搞科研的人来说,有现成的模块或工具使用是一件多么美妙的事情啊,无需访问源码或理解内部工作机制的细节即可完成相应的任务。常用的方法是调用一些API,即一些预先定义的函数,目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力。本文总结对于机器学习行业者有用的...

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    【方向】

    2018-05-03

    5533浏览量

    带你读《Python数据分析与数据化运营(第2版)》之二:数据化运营的数据来源

    点击查看第一章点击查看第三章

    第2章 数据化运营的数据来源

    “巧妇难为无米之炊”,对于数据工作者来说数据便是所有工作的基础。企业的数据化运营的数据来源复杂,从数据结构类型看,包括结构化和非结构化数据;从数据来源看,既有导出的数据文件、数据库等常见来源,又有流式数据、API等复杂系统接口和外部资源;...

    文章

    温柔的养猫人

    2019-11-08

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    教程:用强化学习玩转恐龙跳跳

    DeepMind在2013年发表了一篇题为《用深度强化学习玩Atari》的文章,介绍了一种新的用于强化学习的深度学习模型,并展示了它仅使用原始像素作为输入来掌握Atari 2600计算机游戏难度控制策略的能力。在本教程中,我将使用Keras实现本文。我们将从增强学习的基础开始,然后深入代码中进行实...

    文章

    【方向】

    2018-06-07

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    深度学习利器:TensorFlow在智能终端中的应用——智能边缘计算,云端生成模型给移动端下载,然后用该模型进行预测

    前言

    深度学习在图像处理、语音识别、自然语言处理领域的应用取得了巨大成功,但是它通常在功能强大的服务器端进行运算。如果智能手机通过网络远程连接服务器,也可以利用深度学习技术,但这样可能会很慢,而且只有在设备处于良好的网络连接环境下才行,这就需要把深度学习模型迁移到智能终端。

    由于智能终端CPU和内...

    文章

    桃子红了呐

    2017-11-08

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    《Keras快速上手:基于Python的深度学习实战》| 每日读本书

    编辑推荐

    《Keras快速上手:基于Python的深度学习实战》从如何准备深度学习的环境开始,手把手地教读者如何采集数据,如何运用一些最常用,也是目前被认为最有效的一些深度学习算法来解决实际问题。覆盖的领域包括推荐系统、图像识别、自然语言情感分析、文字生成、时间序列、智能物联网等。不同于许多同类的...

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    社区助手

    2019-07-15

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    2017,最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些?

    近年来,Python 在数据科学行业扮演着越来越重要的角色。因此,我根据近来的使用体验,在本文中列出了对数据科学家、工程师们最有用的那些库。

    由于这些库都开源了,我们从Github上引入了提交数,贡献者数和其他指标,这可以作为库流行程度的参考指标。

    核心库

    1. NumPy (提交数: 15980...

    文章

    玄学酱

    2017-08-02

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    年度回顾:2018年度机器学习50大热门网文

    新的一年新气象,总结过去一年,展望新的一年。站在巨人的肩膀上前行,肯定会事半功倍。因此,本文从2018年1月至12月期间挑选出近22,000篇机器学习文章,并进行比较,以挑选出能够提升2019年数据科学技能的前50名文章。       从概率上讲,这是一个极具竞争力的列表,概率仅为5...

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    【方向】

    2019-01-01

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    独家 | 手把手教你用Python构建你的第一个多标签图像分类模型(附案例)

    翻译:吴金笛

    校对:郑滋

    文章来源:微信公众号 数据派THU

    本文约4600字,建议阅读12分钟。

    本文明确了多标签图像分类的概念,并讲解了如何构建多标签图像分类模型。

    介绍

    你正在处理图像数据吗?我们可以使用计算机视觉算法来做很多事情:

    对象检测

    图像分割

    图像翻译

    对象跟踪(实时),还有更...

    文章

    初商

    2019-08-25

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    “你的深度学习框架包含15个漏洞”,360说 | 附论文

    本文来自AI新媒体量子位(QbitAI)

    注意!你的深度学习框架有漏洞!

    这个警告来自360安全实验室(Qixue Xiao、Deyue Zhang)、佐治亚大学(Kang Li)和弗吉尼亚大学(Weilin Xu)的研究者,他们在一篇论文中,对TensorFlow、Caffe、Torch三...

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    行者武松

    2018-01-02

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    大数据领域三个大的技术方向

    大数据领域三个大的技术方向:

    1、Hadoop大数据开发方向

    2、数据挖掘、数据分析&机器学习方向

    3、大数据运维&云计算方向

    大数据学习什么

    很多初学者,对大数据的概念都是模糊不清的,大数据是什么,能做什么,学的时候,该按照什么线路去学习,学完往哪方面发展,想深入了解,想学习的...

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    金果6

    2019-05-04

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    盘点四大民间机器学习开源框架:Theano、Caffe、Torch 和 SciKit-learn

    在上期的谷歌、微软、OpenAI 等巨头的七大机器学习开源项目 看这篇就够了,我们盘点了 TensorFlow,CNTK,SystemML,DeepMind Lab 等各大互联网巨头的开源平台。本期,雷锋网(公众号:雷锋网)将带领大家来看看诞生于民间(学界)的另外四大开源项目:

    1. Theano...

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    青衫无名

    2017-08-01

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    关于TensorFlow你需要了解的9件事

    本文对近期在旧金山举办的谷歌 Cloud Next大会上有关TensorFlow的一些特点进行了总结。

    1、它是一个强大的机器学习框架

    TensorFlow是一个基于数据流图的机器学习框架,它是Google Brain的第二代机器学习系统,常被应用于各种感知、语言理解、语音识别、图像识别等...

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    【方向】

    2018-08-24

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    《Python数据分析与挖掘实战》一2.3 Python数据分析工具

    本节书摘来自华章出版社《Python数据分析与挖掘实战》一书中的第2章,第2.3节,作者 张良均 王路 谭立云 苏剑林,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看

    2.3 Python数据分析工具

    Python本身的数据分析功能不强,需要安装一些第三方扩展库来增强它的能力。本书用到的库...

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    华章计算机

    2017-05-02

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    【云周刊】第212期:发布SaaS加速器:我们不做SaaS,我们只做SaaS生态的推进者和守护者

    欢迎订阅云周刊

    本期头条

    发布SaaS加速器:我们不做SaaS,我们只做SaaS生态的推进者和守护者

    上午的演讲过程当中,大家都听到了,整个阿里云的战略是不做SaaS坚持被集成。如何让合作伙伴以及客户来集成阿里云,关键是如何能够帮助合作伙伴构建业务系统,构建企业应用和SaaS,进而覆盖到更多的企业...

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    场景研读

    2019-03-29

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    图片搜索的一般原理

    转自:http://www.zhihu.com/question/19726630/answer/14452284

    针对这个问题,请教了算法组的同事,他分享了基本的思路:

    对于这种图像搜索的算法,一般是三个步骤:

    1. 将目标图片进行特征提取,描述图像的算法很多,用的比较多的是:SIFT描述子,指...

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    rollenholt

    2016-05-06

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    本文来自AI新媒体量子位(QbitAI)

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    在这个故事里,主人公David Brailovsky(就叫阿D吧)参加了一场计算机视觉比赛。这个挑战赛要求基于卷积神经网络(CNN),做出一个识别红绿灯的人工智能应用模型。

    于是阿D花了10周...

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    行者武松

    2018-03-14

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    深度学习——你需要了解的八大开源框架

    深度学习八大开源框架

    导读:深度学习(Deep Learning)是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法,深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习、分层特征提取高效算法来替代手工获取特征(feature)。作为当下最热门的话题,Google、Facebook、Microsoft等巨头都...

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    青衫无名

    2017-08-01

    2232浏览量

    展开全文
  • python学习-简单图像识别分类

    千次阅读 多人点赞 2020-07-02 17:26:30
    这是我从python零基础开始学习的图像识别,当然用的是容易上手的python来写,本博客持续更新,记录我学习python基础到图像识别应用的一步步过程,希望我们都能一起坚持下去。(若有错误或问题,请指正) 安装编译...

    python学习—图像识别

    这是我从零基础开始学习的图像识别,当然用的是容易上手的python来写,持续更新中,记录我学习python基础到图像识别应用的一步步过程和踩过的一些坑。最终实现得到自己的训练模型(h5或者pb模型),可随意更改需要识别的物品,只要有数据就行。(若有错误或问题,肯请指正)

    安装编译环境

    此前确保已经安装并配置好了Python环境,在此我选择了比较流行的pycharm,具体安装教程网上很多,也比较简单。

    安装所需库

    我是利用了anaconda命令安装的,本项目所需用的库为:
    keras、numpy、tensorflow2.0(我的是GPU版本),
    GPU版本速度快但安装起来比较麻烦。

    导包

    import os
    from PIL import Image
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import tensorflow as tf
    from tensorflow.keras import datasets, layers, models
    

    一、接下来就是处理你的图片数据集

    在这里我只提供了需要的函数,若果是自己的数据学要修改其中的变量,包括图片路径、传入参数等。

    1.转换图片像素,使其大小一致

    def read_image(paths):
        os.listdir(paths)
        filelist = []
        for root, dirs, files in os.walk(paths):
            for file in files:
                if os.path.splitext(file)[1] == ".jpg":
                    filelist.append(os.path.join(root, file))
        return filelist
    def im_xiangsu(paths):
        for filename in paths:
            try:
                im = Image.open(filename)
                newim = im.resize((128, 128))
                newim.save('F:/CNN/test/' + filename[12:-4] + '.jpg')
                print('图片' + filename[12:-4] + '.jpg' + '像素转化完成')
            except OSError as e:
                print(e.args)
    

    2.图片数据转化为数组

    def im_array(paths):
    	M=[]
    	for filename in paths:
    	    im=Image.open(filename)
    	    im_L=im.convert("L")                #模式L
    	    Core=im_L.getdata()
    	    arr1=np.array(Core,dtype='float32')/255.0
    	    list_img=arr1.tolist()
    	    M.extend(list_img)
    	return M
    

    3.准备训练数据

    dict_label={0:'汽车',1:'饮料瓶'}
    train_images=np.array(M).reshape(len(filelist_all),128,128)
    label=[0]*len(filelist_1)+[1]*len(filelist_2)
    train_lables=np.array(label)        #数据标签
    train_images = train_images[ ..., np.newaxis ]        #数据图片
    print(train_images.shape)#输出验证一下(400, 128, 128, 1)
    

    4.构建卷积神经网络并保存

    model = models.Sequential()
    model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(128, 128, 1)))#过滤器个数,卷积核尺寸,激活函数,输入形状
    model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))#池化层
    model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
    model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(layers.Flatten())#降维
    model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))#全连接层
    model.add(layers.Dense(2, activation='softmax'))#注意这里参数,我只有两类图片,所以是2.
    model.summary()  # 显示模型的架构
    model.compile(optimizer='adam',
                  loss='sparse_categorical_crossentropy',
                  metrics=['accuracy'])
    #epochs为训练多少轮、batch_size为每次训练多少个样本
    model.fit(train_images, train_lables, epochs=5)
    model.save('my_model.h5') #保存为h5模型
    #tf.keras.models.save_model(model,"F:\python\moxing\model")#这样是pb模型
    print("模型保存成功!")
    

    看一下准确度,还可以,但由于数据集太少,有可能会出现过拟合情况。
    在这里插入图片描述

    二、用上面得到的模型预测随便一张图片

    新建一个py,直接放完整代码

    import os
    from PIL import Image
    import numpy as np
    import tensorflow as tf
    
    #导入图像数据
    #测试外部图片
    model= tf.keras.models.load_model('my_model.h5')
    model.summary() #看一下网络结构
    
    print("模型加载完成!")
    dict_label={0:'汽车',1:'饮料瓶'}
    
    def read_image(paths):
        os.listdir(paths)
        filelist = []
        for root, dirs, files in os.walk(paths):
            for file in files:
                if os.path.splitext(file)[1] == ".jpg":
                    filelist.append(os.path.join(root, file))
        return filelist
    def im_xiangsu(paths):
        for filename in paths:
            try:
                im = Image.open(filename)
                newim = im.resize((128, 128))
                newim.save('F:/CNN/test/' + filename[12:-4] + '.jpg')
                print('图片' + filename[12:-4] + '.jpg' + '像素转化完成')
            except OSError as e:
                print(e.args)
    def im_array(paths):
        im = Image.open(paths[0])
        im_L = im.convert("L")  # 模式L
        Core = im_L.getdata()
        arr1 = np.array(Core, dtype='float32') / 255.0
        list_img = arr1.tolist()
        images = np.array(list_img).reshape(-1,128, 128,1)
        return images
        
    test='F:/CNN/test/'   #你要测试的图片的路径
    filelist=read_image(test)
    im_xiangsu(filelist)
    img=im_array(filelist)
    #预测图像
    predictions_single=model.predict(img)
    print("预测结果为:",dict_label[np.argmax(predictions_single)])
    #这里返回数组中概率最大的那个
    print(predictions_single)
    

    最后结果
    在这里插入图片描述
    数组内的两个值分别表示为汽车和瓶子的概率大小。

    三、总结

    由于剩余时间有限,本项目用了两类图片汽车和瓶子进行训练预测,每类图片200张,共400张,所以很有可能出现过拟合,但增加数据集会在处理图片时耗费大量时间,所以我们尽量做个折中。一类几千张差不多就行。
    图片数据不够的话可以扩充。
    步骤:
    1、调用上述函数,处理图片,我是把的所有图片的像素大小改成了128*128,
    对应input_shape=(128, 128, 1)。
    2、图片数据转成数组。
    3、准备训练数据(train_images, train_lables)。
    4、构建神经网络并保存模型

    最后附一张我调用函数的流程:
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • Caffe笔记:python图像识别分类

    万次阅读 2016-11-24 22:47:57
    Caffe笔记:python图像识别分类 本文来自网络,作为总结学习笔记。 准备 图像目标分类识别 1加载numpy以及matplotlib等模块 2 加载Load caffe 3加载网络并设置输入预处理 4设置图像输入参数配置 5图片加载与识别...

    Caffe笔记:python图像识别与分类

    本文来自网络,作为总结学习笔记。


    目录

    准备

    工欲善其事,必先利其器。 —— 《论语·卫灵公》

    测试需要准备好:
    1、操作系统ubuntu 14.04 LTS 64位
    2、caffe环境的安装
    3、python环境安装,采用anaconda版本,
    4、Opencv 2.4.13版本
    5、下载imagenet对应的预先训练好的caffenet模型及相关数据文件。
    6、待识别的图片文件。

    图像目标分类识别

    caffe的官方完美的支持Python语言的兼容,提供了pycaffe的接口,用起来很方便。

    1、加载numpy以及matplotlib等模块

    @alex_starsky
    #安装Python环境、numpy、matplotlib
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    #设置默认显示参数
    plt.rcParams['figure.figsize'] = (10, 10)        # 图像显示大小
    plt.rcParams['image.interpolation'] = 'nearest'  # 最近邻插值: 像素为正方形
    plt.rcParams['image.cmap'] = 'gray'  # 使用灰度输出而不是彩色输出

    2、 加载Load caffe

    # caffe模块要在Python的路径下;
    # 这里我们将把caffe 模块添加到Python路径下.
    import sys
    caffe_root = '/home/xxx/caffe/'  #该文件要从路径{caffe_root}/examples下运行,否则要调整这一行。
    sys.path.insert(0, caffe_root + 'python')
    
    import caffe
    # 如果你看到"No module named _caffe",那么要么就是你没有正确编译pycaffe;要么就是你的路径有错误。

    3、加载网络并设置输入预处理

    将Caffe设置为CPU模式,并将预下载的网络数据文件从硬盘加载网络。

    caffe.set_mode_cpu()
    model_def = caffe_root + 'models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt'
    model_weights = caffe_root + 'models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel'
    net = caffe.Net(model_def,      # 定义模型结构
                    model_weights,  # 包含了模型的训练权值
                    caffe.TEST)     # 使用测试模式

    4、设置图像输入参数配置

    设置输入预处理,我们将用Caffe’s caffe.io.Transformer来进行预处理。

    # 加载ImageNet图像均值 (随着Caffe一起发布的)
    mu = np.load(caffe_root + 'python/caffe/imagenet/ilsvrc_2012_mean.npy')
    mu = mu.mean(1).mean(1)  #对所有像素值取平均以此获取BGR的均值像素值
    
    # 对输入数据进行变换
    transformer = caffe.io.Transformer({'data': net.blobs['data'].data.shape})
    transformer.set_transpose('data', (2,0,1))  #将图像的通道数设置为outermost的维数
    transformer.set_mean('data', mu)            #对于每个通道,都减去BGR的均值像素值
    transformer.set_raw_scale('data', 255)      #将像素值从[0,255]变换到[0,1]之间
    transformer.set_channel_swap('data', (2,1,0))  #数据通道交换,从RGB变换到BGR

    5、图片加载与识别

    加载图像并进行预处理

    # 设置输入图像大小
    net.blobs['data'].reshape(50,        # batch 大小
                          3,         # 3-channel (BGR) images
                          227, 227)  # 图像大小为:227x227
    image = caffe.io.load_image(caffe_root + 'examples/images/cat.jpg')
    transformed_image = transformer.preprocess('data', image)
    plt.imshow(image)
    # 将图像数据拷贝到为net分配的内存中
    net.blobs['data'].data[...] = transformed_image

    接下来,开始进行识别分类

    # 将图像数据拷贝到为net分配的内存中
    net.blobs['data'].data[...] = transformed_image
    
    ### 执行分类
    output = net.forward()  
    output_prob = output['prob'][0]  #batch中第一张图像的概率值   
    print 'predicted class is:', output_prob.argmax()
    
    >>> predicted class is: 281

    281是什么鬼?别慌。
    网络输出的是一个概率向量;最可能的类别是第281个类别。这个类别是啥?让我们来查看一下ImageNet的标签。

    # 加载ImageNet标签
    labels_file = caffe_root + 'data/ilsvrc12/synset_words.txt'
    if not os.path.exists(labels_file):
        print 'labels file ilsvrc12/synset_words.txt not exist.'
    
    labels = np.loadtxt(labels_file, str, delimiter='\t')
    print 'output label:', labels[output_prob.argmax()]
    >>> output label: n02123045 tabby, tabby cat

    咱们输入的不就是一个猫咪么,”Tabby cat”结果是正确的。
    好了,图片识别出来了,是一只猫,在imagenet上叫做“Tabby cat”。达到预期结果。

    如有需要,请参考完整程序:

    python程序样例下载路径:http://download.csdn.net/detail/alex_starsky/9692957

    End.

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