2 mind_programmonkey

尚未进行身份认证

我们都在努力奔跑,我们都是追梦人!!!

等级
TA的排名 4k+

win10下pytorch-gpu安装以及CUDA详细安装过程

win10下pytorch-gpu安装以及CUDA详细安装过程1.Cuda的下载安装及配置首先我们要确定本机是否有独立显卡。在计算机-管理-设备管理器-显示适配器中,查看是否有独立显卡。可以看到本机有一个集成显卡和独立显卡NVIDIAGetForceGTX1050。接下来,测试本机独立显...

2019-08-17 09:23:55

计算机视觉

01计算机视觉02计算机视觉应用03机器学习训练图像的流程04深度学习图像识别流程05卷积神经网络06物体检测07传统目标检测方法基于深度神经网络的目标检测...

2019-08-16 10:44:58

【实战】python以及opencv实现信用卡的数字识别

本项目利用python以及opencv实现信用卡的数字识别前期准备导入工具包定义功能函数模板图像处理读取模板图像cv2.imread(img)灰度化处理cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)二值化cv2.threshold()轮廓-轮廓信用卡图像处理读取信用卡图像cv2.imread(img)灰度化处理cv2.c...

2019-08-15 18:53:38

数据分析-简单实用的数据清洗代码整合

数据清洗代码整合1删除多列数据有时,并不是所有列都对我们的分析有用。因此,df.drop函数是一个得心应手的工具去移除指定的列。defdrop_multiple_col(col_names_list,df):df.drop(col_names_list,axis=1,inplace=True)returndf2改变数据类型当一个数据集变大时,我们需要改变d...

2019-08-15 08:22:30

08 计算机视觉-opencv直方图与傅里叶变换

#opencv图像读取的格式是BGR#matplotlib读取图像的格式是RGBimportcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinedefcv_show(name,img):cv2.imshow(name,img)cv2.waitKey(0)cv2...

2019-08-13 21:28:19

07 计算机视觉-opencv模板匹配

importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline模板匹配模板匹配和卷积原理很像,模板在原图像上从原点开始滑动,计算模板与(图像被模板覆盖的地方)的差别程度,这个差别程度的计算方法在opencv里有6种,然后将每次计算的结果放入一个矩阵里,作为结果输出。假如原图形是AxB大小,而模板...

2019-08-13 21:24:05

06 计算机视觉-opencv图像金字塔与轮廓检测

importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinedefcv_show(name,img):cv2.imshow(name,img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()1图像金字塔高斯金字塔拉普拉斯金字塔...

2019-08-13 21:20:58

05计算机视觉-opencv边缘检测

Canny边缘检测使用高斯滤波器,以平滑图像,滤除噪声。计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。应用非极大值(Non-MaximumSuppression)抑制,以消除边缘检测带来的杂散响应。应用双阈值(Double-Threshold)检测来确定真实的和潜在的边缘。通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测。1高斯滤波器2梯度和方向3非极大值抑制...

2019-08-13 21:14:46

04计算机视觉-opencv图像梯度处理

importcv2importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp%matplotlibinlinedefcv_show(name,img):cv2.imshow(name,img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()1图像梯度-Sobel算子img=...

2019-08-13 21:10:47

03 计算机视觉-opencv图像形态学处理

#先定义一个opencv展示函数importcv2importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp%matplotlibinlinedefcv_show(name,img):cv2.imshow(name,img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()1形...

2019-08-13 21:04:42

02 计算机视觉-opencv阈值与滤波处理

1灰度图#opencv读取的格式是BGR#matplotlib读取的格式是RGBimportcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimg=cv2.imread("cat.jpg")img_gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GR...

2019-08-13 20:54:35

01 计算机视觉-opencv图像基本操作

计算机视觉-opencv图像基本操作1数据读取-图像cv2.IMREAD_COLOR:彩色图像cv2.IMREAD_GRAYSCALE:灰度图像importcv2importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp%matplotlibinline#读取彩色图像img=cv2.imread("cat.jpg")im...

2019-08-13 20:49:14

【实战】kaggle猫狗大战-卷积神经网络实现猫狗识别

卷积神经网络:猫狗识别目录第一步:导入数据集第二步:数据预处理第三步:迁移学习第四步:模型保存第五步:模型融合第一步:导入数据集kaggle猫狗大战数据集地址:kaggle#将kaggle的数据集直接下载到codelab中!pipinstall-U-qkaggle!mkdir-p~/.kaggle!echo'{"username":"codingcha...

2019-08-12 16:29:19

Python机器学习&数据分析-关联规则

Python机器学习&数据分析-关联规则机器学习课程的笔记整理一、关联规则前置知识关联规则在美国,一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布,超市也因此发现了一个规律,在购买婴儿尿布的年轻父亲们中,有30%~40%的人同时要买一些啤酒。超市随后调整了货架的摆放,把尿布和啤酒放在一起,明显增加了销售额。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性,就称为关联关联规则是...

2019-08-04 09:10:23

【实战】深度学习构建人脸面部表情识别系统

实战:深度学习构建人脸面部表情识别系统一、表情数据集数据集采用了kaggle面部表情识竞赛的人脸表情识别数据集。https://www.kaggle.com/c/challenges-in-representation-learning-facial-expression-recognition-challenge/data数据主要是由48*48像素的灰度图像组成。面部表情有7种类别(0...

2019-08-03 14:47:55

交通标志识别

这节采用德国交通标志数据集实现交通标志识别。本节步骤分为数据导入,探索和可视化数据集,数据预处理,交通标志识别模型搭建。一、加载数据#加载数据importpickle#数据集所在的文件位置training_file="/content/drive/traffic-signs-data/train.p"validation_file="/content/drive/tr...

2019-06-21 15:21:28

【比赛篇】TinyMind人民币面值 - 热身赛

TinyMind人民币面值-热身赛一、数据加载#加载标签importnumpyasnpimportpandasaspdlabel_path="/home/jovyan/workspace/train_face_value_label-converted.csv"df=pd.read_csv(label_path)df_label=df.iloc[:,1]...

2019-06-01 12:54:40

TensorFlow(keras)入门课程--06 CNN用于猫狗数据集

目录1简介在本节中,我们将学习如何使用卷积神经网络,并使用更大的数据集,这有助于避免过度拟合的问题!2使用更大的数据集进行训练-猫和狗在之前的实验中,训练了一个马与人类数据的分类器。尽管在训练集上获得了很好的训练结果,但是当我们尝试用真实图像进行分类时,存在许多错误,主要是由于过度拟合–CNN在见过的数据方面表现非常好。3导入库importosimportzipfilei...

2019-05-31 21:46:25

TensorFlow(keras)入门课程--05 复杂图像处理

目录1使用复杂图像2获取数据3使用ImageGenerator标记和准备数据¶4探索数据5定义模型6编译模型7ImageGenerator生成数据8训练9测试模型10可视化中间过程1使用复杂图像:马或人在之前的FashionMNIST训练图像分类器中。图像时28×28,并且图像居中。本节我们将提升一个新的水平,训练识别图像中的特征,其中主体可以在...

2019-05-31 16:10:24

TensorFlow(keras)入门课程--04 卷积神经网络

目录1简介2使用卷积提高计算机视觉准确度3可视化卷积核池1简介在本节中,我们将学习如何使用卷积神经网络来改进图像分类模型。2使用卷积提高计算机视觉准确度在之前的实验中,使用了包含了三个层的深度神经网络进行时尚图像识别-输入层(以输入数据的形状)、输出层(以及所需输出的形状)和一个隐藏层,为方便起见,先运行DNN的代码并打印出测试精度。importtensorfl...

2019-05-31 16:07:34

查看更多

CSDN身份
  • 博客专家
勋章 我的勋章
  • GitHub
    GitHub
    绑定GitHub第三方账户获取
  • 专栏达人
    专栏达人
    授予成功创建个人博客专栏的用户。专栏中添加五篇以上博文即可点亮!撰写博客专栏浓缩技术精华,专栏达人就是你!
  • 持之以恒
    持之以恒
    授予每个自然月内发布4篇或4篇以上原创或翻译IT博文的用户。不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,程序人生的精彩需要坚持不懈地积累!
  • 勤写标兵Lv4
    勤写标兵Lv4
    授予每个自然周发布9篇以上(包括9篇)原创IT博文的用户。本勋章将于次周上午根据用户上周周三的博文发布情况由系统自动颁发。