随笔分类 - 人工智能
摘要：LBPH人脸识别 import cv2 import numpy as np images=[] #刘诗诗 images.append(cv2.imread("./lss/1.png",0)) images.append(cv2.imread("./lss/2.png",0)) images.app
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摘要：Haar级联分类器 正常人的脸一定具备眼睛、鼻子、嘴巴等特征，每个特征都做成一个专门的检测分类器，所有分类器串起来，全部检测通过则判定为人脸。 分类器下载地址： https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades import
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摘要：图像加密与解密 图像加密解密使用的是按位异或的运算，一真一假方为真，全真全假皆为假。 比方说，3和5进行按位异或，3的二进制为11，5的二进制为101，运算之后得到二进制110，换算成十进制也就是得到6，那么3、5、6这三个数字，任意两个进行按位异或运算都可以得出另一个。 import cv2 im
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摘要：单词->字母->向量 神经网络是建立在数学的基础上进行计算的，因此对数字更敏感，不管是什么样的特征数据都需要以向量的形式喂入神经网络，无论是图片、文本、音频、视频都是一样。 one-hot编码，也就是独热编码，是一种常用的编码手段。在多分类识别的时候，喂入神经网络的标签就是独热码，比如手写数字识别一
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摘要：下载数据集 下载地址：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data 下载的训练集中有2.5W张猫猫狗狗的图片，我这里只用训练测试集压缩包就行了，验证集和测试集都可以从中切分。 观察图片可得知命名方式，猫图片为cat.数字.jpg，狗图片为dog.数字.jpg，
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摘要：下载数据集 下载地址：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data 下载的训练集中有2.5W张猫猫狗狗的图片，我这里只用训练集压缩包就行了，验证集和测试集都可以从中切分。 观察图片可得知命名方式，猫图片为cat.数字.jpg，狗图片为dog.数字.jpg，各有
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摘要：下载数据集 Cifar10数据集总共有6万张32*32像素点的彩色图片和标签，涵盖十个分类：飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车。 其中5万张用于训练，1万张用于测试。 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from ma
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摘要：下载数据集 fashion数据集总共有7万张28*28像素点的灰度图片和标签，涵盖十个分类：T恤、裤子、套头衫、连衣裙、外套、凉鞋、衬衫、运动鞋、包、靴子。 其中6万张用于训练，1万张用于测试。 import tensorflow as tf from tensorflow import keras
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摘要：导入依赖 from tensorflow import keras from matplotlib import pyplot as plt from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPool2D, Flatten, Dense 下载数据集 mni
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摘要：下载数据集 mnist数据集是一个公共的手写数字数据集，一共有7W张28*28像素点的0-9手写数字图片和标签，其中有6W张是训练集，1W张是测试集。 from tensorflow import keras from matplotlib import pyplot as plt mnist =
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摘要：认识NumPy NumPy是Python的一个科学计算库，用于快速处理大型矩阵，可以看做是打开人工智能的一把钥匙。 在Python中本身提供的有list结构，但是list中的元素可以是任何对象，就会导致list中保存的是对象的指针，进行运算的时候就得去做内存寻址，类型检测等事情，显然会浪费比较多的内
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摘要：安装Pillow pip install Pillow 打开图像 from PIL import Image img = Image.open("./lena.tiff") 保存图像 打开图像之后，可以将其保存，也就是另存为。img对象.save(保存路径) save方法不仅能够保存图像，还能够转换
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摘要：张量的概念 TensorFlow中的Tensor就是张量，张量是数学对象，是对标量、向量、矩阵的泛化。我们可以直接理解成张量就是列表，就是多维数组。 张量的维数用阶来表示： 0阶张量 标量 单个值 例：a = 11阶张量 向量 1维数组 例：a = [1,2,3]2阶张量 矩阵 2维数组 例：a =
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摘要：前置准备 查看GPU型号 电脑桌面->右键我的电脑->选择管理->点击设备管理器 如下图： 如果不是英伟达显卡，那么不用往下看了，GAMEOVER！ 查看CUDA算力 gpu版本要求电脑的GPU硬件必须有CUDA支持，并且计算能力最低为3.5以上。 查看地址在这里：https://developer
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