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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.…
☆19Updated 4 years ago
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- 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☆49Updated 5 years ago
- CNN 图像多分类问题☆27Updated 6 years ago
- PyTorch框架构建花朵图像分类模型(Resnet网络,迁移学习)☆19Updated 3 years ago
- 基于深度学习卷积神经网络的图像分类的GUI界面☆25Updated 3 months ago
- PYQT5 Yolov5 python GUI☆31Updated 3 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☆160Updated 7 years ago
- 监控视角下车辆检测和测速☆21Updated 3 years ago
- 基于tensorflow的的cnn卷积神经网络的图像识别分类☆126Updated 7 years ago
- 使用Pyqt5搭建YOLO系列多线程目标检测系统☆64Updated 2 years ago
- 北京印刷学院人工智能大赛深度学习组作品_基于深度学习的新冠肺炎检测系统☆10Updated 2 years ago
- 基于 Pytorch 的垃圾识别与分类。本项目源于浙江大学光电学院课程设计。(程序仅供参考,很久没关注这方面内容了,为避免误导,相关问题不作回答)☆66Updated 5 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)☆56Updated 7 years ago
- CNN卷积神经网络 交通标志识别☆125Updated 7 years ago
- 植物病虫害图像识别☆21Updated 6 years ago
- 机器视觉(图像处理,人脸识别,车牌识别)☆30Updated 6 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】☆125Updated 6 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☆18Updated 5 years ago
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- 学习pytorch图像分类时整理的魔板,只需要更改对应的图片,直接运行train.py 和test.py即可☆17Updated 5 years ago
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- YOLOv5的7.0版本+pyqt5界面+人脸表情识别☆30Updated last year
- 基于OpenPose与随机森林的驾驶员检测系统,包含姿态检测与疲劳检测☆41Updated 2 years ago
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- 使用opencv写了一个人脸识别的毕设,有图形界面,可以进行数据库管理。☆87Updated 5 years ago
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