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1.原理介绍: 人脸检测利用opencv进行图像处理,借用keras框架搭建卷积神经网络,对图像进行特征提取与特征训练,再利用训练好的分类模型进行预测,再将预测标签实时打在每一帧图片上,实现实时人脸检测与人脸标注. 2.具体步骤: 2.2数据获取:借由opencv自带的人脸检测haarcascade_frontalface_alt2.xml进行人脸检测划分,构建起2*1000数据集. 2.3数据处理:利用opencv对图片进行读取,剪切,转为矩阵;划分好图片和标签集 2.4模型训练与保存: 搭建CNN神经网络模型; 对标签进行one-hot编码(用不同位置数组表示不同类型),对图像矩阵进行归一化; 将处理好的数据分批量fit给模型,进行训练. 保存训练好的模型,以便调用. 2.…
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- 图像二分类问题 猫狗大战 pytorch CNN☆135Updated 6 years ago
- 通过目标检测+图片识别模型对图片中的垃圾进行分类、通过双向LSTM+一维卷积混合模型对物体名称进行垃圾分类☆48Updated 5 years ago
- 使用迁移学习将resnet50用于垃圾分类，基于【华为云人工智能大赛·垃圾分类挑战杯】☆122Updated 5 years ago
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- 《数字图像处理》课程设计，基于深度学习的人脸识别项目。采用三层卷积池化+全连接神经网络☆17Updated 5 years ago
- 实验室的一个病虫害检测项目，在SSD基础上进行一系列改进！SSD Improvements!☆31Updated 2 years ago
- 利用卷积神经网络实现图像的识别并将代码部署在树莓派中实现，使用的是谷歌深度学习框架Tensorflow，使用果蔬图像数据集训练模型后，可以达到随机输入单张果蔬图片，返回图片分类结果的效果☆30Updated 2 years ago
- 病虫害识别，对于专一一种病虫害的识别☆19Updated 6 years ago
- 一个简单的图像分类识别器GUI，使用python GUI + tensorflow 封装官方inceptionV3模型，可以识别2W种物品，和动物。☆64Updated 4 years ago
- 基于python和pyqt5，实现opencv图像处理，包含内容有基本的图像处理，人脸检测和识别，图像检索以及基于图像描述符的搜索，目标检测与识别，目标跟踪，opencv神经网络☆154Updated 6 years ago
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- 计算 机视觉入门项目，包含图像分割、图像增强等图像处理算法的代码复现☆59Updated 3 years ago
- 使用Pyqt5搭建YOLO系列多线程目标检测系统☆62Updated 2 years ago
- 该项目基于 ResNet-50 模型进行图像分类，使用 PyTorch 实现，支持图像预处理、数据增强、训练与验证过程，并提供提前停止机制以避免过拟合。用户可以使用该代码进行任意图像分类任务的训练和推理。☆13Updated last month
- YOLOv5的7.0版本+pyqt5界面+人脸表情识别☆28Updated last year
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- 使用opencv-python/PyQt5完成的数字图像处理系统，包括图像缩放/裁剪/灰度变换/高低通滤波/边缘检测等功能☆10Updated 4 years ago
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- 毕业设计：行人检测系统，pyqt + opencv☆50Updated 4 years ago
- 一些深度学习的模型，基于TensorFlow，主要是卷积神经网络，完成计算机视觉中一些分类、检测、识别、图像处理等部分（之前的被我不小心删除了）☆52Updated 7 years ago