这篇文章是“用Tensorflow和OpenCV构建实时对象识别应用”的后续文章。具体来说,我在自己收集和标记的数据集上训练了我的浣熊检测器。完整的数据集可以在我的Github repo上看到。 看一
大家好,今天我来为大家介绍如何在Java开发中使用人工智能(AI)。既然要使用AI,那么我们就需要用到一些最新的技术和工具,不过不用担心,我将在本篇教程中为大家详细讲解如何快速上手使用AI。废话不多说,让我们一起来看看吧!
Tensorflow通过tf.gfile.FastGFile(filename,’rb’).read()读取的图像,是图像的原始数据,还需要经过解码,才能获取图像的数据,数据的格式为RGB(三通道图像),这一点是与Opencv不同。 Tensorflow提供了对jpeg和png格式图片的解码函数,例如“decode_jpeg”对jpeg格式的图片进行解码,使用encode_jpeg编码,将图像保存到本地。 图片都是存储为rgb格式。由于tf.gfile.FastGFile直接从img_path读取
一、图像的读取 图像的读取主要函数是cv2.imread()。 函数格式:Mat cv::imread (const String & filename, int flags = IMREAD_COLOR) 功能:读取图片文件。 参数: windows位图:后缀名为bmp JPEG文件:后缀名为jpeg/jpg JPEG2000:后缀名为jp2 便携式网络图像文件:后缀名为png TIFF文件:后缀名为tiff/tif 参数二是整型的flag,标志,默认值为IMREAD_COLOR,取值有如下几种: IMREAD_UNCHANGED:如果设置,则按原样返回加载的图像(带有Alpha通道,否则会被裁剪)。 IMREAD_GRAYSCALE:如果设置,总是将图像转换为单通道灰度图像读入。 IMREAD_COLOR:如果设置,总是将图像转换为3通道BGR彩色图像读入。 IMREAD_ANYDEPTH:如果设置,当输入具有相应深度时返回16位/ 32位图像,否则将其转换为8位。 IMREAD_ANYCOLOR:如果设置,图像将以任何可能的颜色格式读取。 IMREAD_LOAD_GDAL:如果设置,总是使用GDAL驱动程序加载图像。 IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2:如果设置,总是将图像转换为单通道灰度图像,图像尺寸减小1/2。 IMREAD_REDUCED_COLOR_2:如果设置,总是将图像转换为3通道BGR彩色图像,图像尺寸减小1/2。 IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_4:如果设置,总是将图像转换为单通道灰度图像,图像尺寸减小1/4。 IMREAD_REDUCED_COLOR_4:如果设置,总是将图像转换为3通道BGR彩色图像,图像尺寸减小1/4。 IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_8:如果设置,总是将图像转换为单通道灰度图像,图像尺寸减小1/8。 IMREAD_REDUCED_COLOR_8:如果设置,总是将图像转换为3通道BGR彩色图像,图像尺寸减小1/8 常用的是前三种。因为flags是整型,所以传入数值也行: flags >0:等同于IMREAD_COLOR。 flags =0:等同于 IMREAD_GRAYSCALE。 flags <0: 等同于IMREAD_UNCHANGED。 通常是给1、0、-1,给其他整型也是可以的。 返回值:Mat类型。从opencv2开始,用于存放图像的数据类型就是Mat, 二、图像的显示 图像读取后,下一步就是再把图像显示出来,主要函数有:cv2.namedWindows()、cv2.imshow()。再另外再介绍三个函数cv2.waitKey()、cv2.destroyWindow()、cv2.destroyAllWindows()。 2.1 cv2.namedWindows函数介绍 void cv::namedWindow (const String & winname,int flags = WINDOW_AUTOSIZE ) 功能:创建一个窗口。 参数:参数一是winname,给创建的窗口起一个名字,以后通过这个名字调用该窗口;参数二整型的flags,定义窗口的属性,默认值是WINDOW_AUTOSIZE,其他取值如下所示: WINDOW_NORMAL:用户可以调整窗口大小(不受约束)/也可以使用将全屏窗口切换为正常大小。 WINDOW_AUTOSIZE:用户无法调整窗口大小,窗口大小随显示图像的大小而变化。 WINDOW_OPENGL:带有opengl支持的窗口。 WINDOW_FULLSCREEN:将窗口更改为全屏。 WINDOW_FREERATIO:不遵循图像的比例调整图像后在窗口显示 WINDOW_KEEPRATIO:根据图像的比例调整图像后在窗口中显示 2.2 cv2.imshow函数介绍 void cv::imshow (const String & winname, InputArray mat ) 功能:在指定窗口显示图像。 参数:参数一是窗口名;参数二设置为要显示的图像。 注意此函数之后应该跟随函数waitKey,指定窗口显示多少毫秒。 2.3 cv2.waitKey函数介绍 int cv::waitKey (int delay = 0) 功能:等待按键或延迟多少毫秒。 参数:整型的delay,默认值是0。设置为0表示永久等待按键,设置为非零,表示延迟delay毫秒。该函数仅在创建至少一个窗口并且窗口处于活动状态时才起作用。 2.4 cv2.destroyWind
本文介绍了如何利用TensorFlow进行图像分类,并通过一个简化版本的Inception模型来获取其基本概念。首先,文章介绍了TensorFlow的背景信息,然后详细说明了如何使用TensorFlow构建可训练的CNN模型。接着,文章通过一个简化版本的Inception模型来说明如何提取卷积神经网络的输出,并将其转换为实际分类结果。最后,文章介绍了一些常见的图像分类任务,并给出了一些建议,以帮助读者更好地理解图像分类任务。
使用ImageMagick、cwebp和OSX,我们可以将任何图像格式转换为WebP。今天我们将把这个 YellowFlower.jpg 文件转换成一个 YellowFlower.webp 文件,并在没有太大质量损失的情况下,缩减文件大小的三分之一。
我们大脑的成像过程似乎很容易。人们毫不费力地就能区分出狮子和美洲虎,阅读符号,或是识别面孔。但是这些任务对于计算机而言却是一个大难题:它们之所以看上去简单,是因为我们的大脑有着超乎想象的能力来理解图像。 在过去几年里,机器学习在解决这些难题方面取得了巨大的进步。其中,我们发现一种称为深度卷积神经网络的模型在困难的视觉识别任务中取得了理想的效果 —— 达到人类水平,在某些领域甚至超过。 研究员们通过把他们的成果在ImageNet进行测试,来展示计算机视觉领域的稳定发展进步,ImageNet是计算机视觉领域的一
如何安装tensorflow object detection API框架,看这里:
TensorFlow服务,托管模型并提供远程访问。TensorFlow服务有一个很好的文档的架构和有用的教程。不幸的是,这个有点难用,你需要做较大改动来为自己的模型提供服务。
在上一篇文章使用TensorFlow一步步进行目标检测(1)中,我们选择了目标检测的预训练模型。在这篇文章中,我将展示如何将数据集转换为TFRecord文件,这样我们就可以使用该数据集对模型进行再训练。这是整个过程中最棘手的部分之一,除非我们所选择的数据集是采用的特定格式,否则还需要编写一些代码来处理数据集。
【新智元导读】在CVPR 2018大会上,英伟达开源了数据增强库DALI和数据解码库nvJPEG。
除了opencv专门用来进行图像处理,可以进行像素级、特征级、语义级、应用级的图像处理外,python中还有其他库用来进行简单的图像处理,比如图像的读入和保存、滤波、直方图均衡等简单的操作,下面对这些库进行详细的介绍。
欢迎回到这个关于神经网络编程的系列。在这篇文章中,我们将介绍Fashion-MNIST数据集。
TensorFlow进行简单的图像处理 简单概述 作为计算机视觉开发者,使用TensorFlow进行简单的图像处理是基本技能,而TensorFlow在tf.image包中支持对图像的常见的操作包括: 亮度调整 对比度调整 饱和度调整 图像采样插值放缩 色彩空间转换 Gamma校正 标准化 图像的读入与显示我们通过OpenCV来实现,这里需要注意一点,OpenCV中图像三个通道是BGR,如果你是通过tensorflow读取的话三个通过顺序是RGB。图像读取的代码如下: 1.opencv方式 src = cv
介绍 如果您一直在追踪数据科学/机器学习,您将不会错过深度学习和神经网络周围的动态。组织正在寻找具有深度学习技能的人,无论他们在哪里。从竞争开始到开放采购项目和大额奖金,人们正在尝试一切可能的事情来利用这个有限的人才。自主驾驶的工程师正在被汽车行业的大型枪支所猎杀,因为该行业处于近几十年来面临的最大破坏的边缘! 如果您对深度学习所提供的潜在客户感到兴奋,但还没有开始您的旅程 - 我在这里启用它。从这篇文章开始,我将撰写一系列深入学习的文章,涵盖深受欢迎的深度学习图书馆及其实践实践。 在本文中,我将向您介绍T
由深度学习支持的计算机视觉应用包括复杂的多阶段预处理数据流水线,其中包括计算密集型步骤,如从磁盘加载和提取数据,解码,裁剪和调整大小,颜色和空间变换以及格式转换。
大家好,这是专栏《TensorFlow2.0》的第三篇文章,讲述如何使用TensorFlow2.0读取和使用自己的数据集。
在上面的架构中,有六个模块。标记、训练、保存模型、OCR和模型管道,以及RESTful API。但是本文只详细介绍前三个模块。过程如下。首先,我们将收集图像。然后使用python GUI开发的开源软件图像标注工具对图像进行车牌或号牌的标注。然后在对图像进行标记后,我们将进行数据预处理,在TensorFlow 2中构建和训练一个深度学习目标检测模型(Inception Resnet V2)。完成目标检测模型训练过程后,使用该模型裁剪包含车牌的图像,也称为关注区域(ROI),并将该ROI传递给Python中的 Tesserac API。使用PyTesseract,我们将从图像中提取文本。最后我们将所有这些放在一起,并构建深度学习模型管道。在最后一个模块中,将使用FLASK Python创建一个Web应用程序项目。这样,我们可以将我们的应用程序发布供他人使用。
Decode a PNG-encoded image to a uint8 tensor. 将一个png编码的图像解码成一个uint8张量。The attr channels indicates the desired number of color channels for the decoded image. 参数"channels"表示解码图像所需的颜色通道数量。
在了解如何利用TesnsorFlow构建和训练各种模型——从基本的机器学习模型到复杂的深度学习网络后,我们就要考虑如何将训练好的模型投入于产品,以使其能够为其他应用所用,本文对此将进行详细介绍。文章节选自《面向机器智能的TensorFlow实践》第7章。 本文将创建一个简单的Web App,使用户能够上传一幅图像,并对其运行Inception模型,实现图像的自动分类。 搭建TensorFlow服务开发环境 Docker镜像 TensorFlow服务是用于构建允许用户在产品中使用我们提供的模型的服务器的工具。
许多开发人员花费了大量时间优化网页性能,比如优化 js、css、减少 http 请求等等,但减小图片大小产生的优化比其他所有领域加起来影响更大。
在利用深度学习算法搭建完成网络之后,我们要对网络进行训练,要训练网络就要有训练数据,通常我们会直接对硬盘上存放数据进行操作,来fetch到网络中。这样直接从硬盘上读取 数据太慢了,为了加快数据读取,今天我们介绍一种比较好的数据格式 tfrecord,那么什么是tfrecord呢?
图像模糊是由相机或拍摄对象移动、对焦不准确或使用光圈配置不当导致的图像不清晰。为了获得更清晰的照片,我们可以使用相机镜头的首选焦点重新拍摄同一张照片,或者使用深度学习知识重现模糊的图像。由于我的专长不是摄影,只能选择使用深度学习技术对图像进行去模糊处理!
来源:DeepHub IMBA本文约2600字,建议阅读9分钟本文教你如何应用深度学习处理模糊图像。 图像模糊是由相机或拍摄对象移动、对焦不准确或使用光圈配置不当导致的图像不清晰。为了获得更清晰的照片,我们可以使用相机镜头的首选焦点重新拍摄同一张照片,或者使用深度学习知识重现模糊的图像。由于我的专长不是摄影,只能选择使用深度学习技术对图像进行去模糊处理! 在开始这个项目之前,本文假定读者应该了解深度学习的基本概念,例如神经网络、CNN。还要稍微熟悉一下 Keras、Tensorflow 和 OpenCV
AV1 图像格式或 AVIF 是地球上最新的图像编解码器。AVIF 是一种优化的图像格式,旨在使我们的图像更小,同时保持相同的质量(无损),AVIF 的文件扩展名是 .avif。
图像往往是任何特定网页上最大的资源。虽然许多开发者花时间优化网页性能的其他方面,但减少图像的大小对性能的影响比所有其他方面加起来还要大。这篇文章将纯粹关注于可用于减少图片大小的不同工具。
很多童鞋有时候浏览到好的文档或者资料想要下载下来,但是这个又无法下载,可能聪明的童鞋就想到了截图插件以及软件来辅助下载下来。今天号主就给大家介绍几个方法!
对图像进行预处理,可以尽量避免模型受到无关因素的影响。大部分图像识别问题中,通过图像预处理过程可以提高模型的准确率。
将一个 100×100 的灰度值数组写入当前文件夹中的 PNG 文件。
对于数据可视化而言,我们在使用软件可视化做图之后,还要把图片进行保存。所以对于图片的格式就需要有一些认识。
对于我们的大脑来说,视觉识别似乎是一件特别简单的事。人类不费吹灰之力就可以分辨狮子和美洲虎、看懂路标或识别人脸。但对计算机而言,这些实际上是很难处理的问题:这些问题只是看起来简单,因为大脑非常擅长理解图像。
与parse_example类似,除了:对于稠密张量,返回的张量与parse_example的输出相同,除了没有批处理维数,输出形状与dense_shape中给出的形状相同。对于稀疏量,删除索引矩阵的第一个(batch)列(索引矩阵是列向量),值向量不变,删除形状向量的第一个(batch_size)条目(现在是单个元素向量)。可以通过使用parse_example批量处理示例原型而不是直接使用这个函数来看到性能优势。
FastAPI是用于在Python中构建API的高性能异步框架。 它提供了对Swagger UI开箱即用的支持。
对图像进行预处理,可以尽量避免模型受到。大部分图像识别问题中,通过图像预处理过程可以提高模型的准确率。
树莓派的应用一般保存的文件都是jpg的,但是这种文件是有损的,有时候我们想要RAW文件来进行更加个性化的处理。
NSFW指的是 不适宜工作场所("Not Safe (or Suitable) For Work;")。在本文中,将介绍如何创建一个检测NSFW图像的图像分类模型。
张量处理单元(TPU)是能够大大加快深度学习模型训练速度的硬件加速器。在斯坦福大学进行的独立测试中,在 TPU 上训练的 ResNet-50 模型能够在 ImageNet 数据集上以最快的速度(30 分钟)达到预期的准确率。
WidsMob ImageConvert 是一款非常实用的图片格式转换工具。使用WidsMob ImageConvert激活版可以批量处理数百或数千张图像。可以轻松将照片转换为JPEG,JPEG 2000,PNG,TIFF,BMP等格式。还可以重命名图像文件,添加图像或文本水印,添加纯色或渐变颜色边框以及将照片向左,右或180度旋转来批量转换图像,以使转换过程更加个性化。
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | Dat Tran 编译 | 康璐、元元、宁云州 谁动了我最爱的干脆面?! 美好的周五,大数据文摘的办公室居然出现了一起偷窃事件。查看监控后,伟大的文摘菌很快用TensorFlow抓住了凶手,TA就是——一只蠢萌的小浣熊! 来,一起听文摘菌讲讲,这一简易浣熊识别器是如何实现的吧~ 文摘菌的这个浣熊识别器到底长啥样呢?先给你看看最终效果~ 小偷浣熊独白:文摘菌,我不是故意要吃你的干脆面的 >< 想知道这是如何实现的?在这篇文章中,我会详细说明制作这个浣熊识别器的所有步骤
Streamlit是一个Python库,允许您创建交互式的数据科学和机器学习Web应用程序。使用Streamlit,您可以快速轻松地创建自定义Web应用程序,让用户与您的数据和模型进行交互。
如果您有从Linux服务器上的源代码安装软件的经验,您可能会遇到make实用程序。该工具主要用于自动编译和构建程序。它允许应用程序的作者轻松地布置构建该特定项目所需的步骤。
专栏地址:『youcans 的 OpenCV 例程300篇 – 总目录』 01. 图像的读取(cv2.imread) 02. 图像的保存(cv2.imwrite) 03. 图像的显示(cv2.imshow) 04. 用 matplotlib 显示图像(plt.imshow)
在开源和贡献开源方面,Google 一直是行业的典范。2017年,Google 在 GitHub 上大约有 900 名活跃用户,共推送约 1100 个顶级库。
描述: 最近公司业务中有这么一个需求就是在保证图像的清晰度的情况下, 减少其体积大小使得减轻外部请求流量带宽对网关的请访问压力,同时提高用户访问体验。所以在进行前期需求、运维成本等综合分析后,还是建议将图片格式转为Google推出的一种现代图像格式 Webp,考虑到 WebP图片已经是一种趋势了,现在已经有很知名的网站支持了这种格式的图片,当然你也可以使用 Google 出品的PageSpeed模块有一个功能,会自动将图像转换成WebP格式或者是浏览器所支持的其它格式(比较吃配置)。
2017年,Google 在 GitHub 上大约有 900 名活跃用户,共推送约 1100 个顶级库。 Google 开源了许多非常有价值的项目比如十分流行的机器学习系统 TensorFlow ,W
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