https://blog.csdn.net/weixin_40707450/article/details/80290705

树莓派项目（三） 数字识别树莓派3+python3.5+opencv3.3+tensorflow1.7+keras的更多相关文章

  1. 【TensorFlow-windows】(三) 多层感知器进行手写数字识别（mnist）

    主要内容: 1.基于多层感知器的mnist手写数字识别(代码注释) 2.该实现中的函数总结 平台: 1.windows 10 64位 2.Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64. ...

  2. Java基于opencv实现图像数字识别(三)—灰度化和二值化

    Java基于opencv实现图像数字识别(三)-灰度化和二值化 一.灰度化 灰度化:在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值:因此,灰度图像每个像素点只需一个字 ...

  3. 机器学习进阶-项目实战-信用卡数字识别 1.cv2.findContour(找出轮廓) 2.cv2.boudingRect(轮廓外接矩阵位置) 3.cv2.threshold(图片二值化操作) 4.cv2.MORPH_TOPHAT(礼帽运算突出线条) 5.cv2.MORPH_CLOSE(闭运算图片内部膨胀) 6. cv2.resize(改变图像大小) 7.cv2.putText(在图片上放上文本)

    7. cv2.putText(img, text, loc, text_font, font_scale, color, linestick) # 参数说明:img表示输入图片,text表示需要填写的 ...

  4. 树莓派项目——基于树莓派的WIFI网络互传系统设计

    一 实验原理 所需硬件:树莓派3B,TP-LINK WiFi模块,笔记本电脑,网线 所需软件:Putty.远程桌面链接.python.cmd界面 树莓派3B是只有信用卡大小的微型电脑,其系统基于Lin ...

  5. TensorFlow学习笔记（三）MNIST数字识别问题

    一.MNSIT数据处理 MNSIT是一个非常有名的手写体数字识别数据集.包含60000张训练图片,10000张测试图片.每张图片是28X28的数字. TonserFlow提供了一个类来处理 MNSIT ...

  6. pytorch 手写数字识别项目 增量式训练

    dataset.py ''' 准备数据集 ''' import torch from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.datas ...

  7. mnist手写数字识别——深度学习入门项目（tensorflow+keras+Sequential模型）

    前言 今天记录一下深度学习的另外一个入门项目——<mnist数据集手写数字识别>,这是一个入门必备的学习案例,主要使用了tensorflow下的keras网络结构的Sequential模型 ...

  8. Python3机器学习—Tensorflow数字识别实践

    [本文出自天外归云的博客园] Windows下Anaconda+Tensorflow环境部署 1. 安装Anaconda. 2. 开始菜单 > 所有程序 > Anaconda 3 (64- ...

  9. MINST手写数字识别（三）—— 使用antirectifier替换ReLU激活函数

    这是一个来自官网的示例:https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/antirectifier.py 与之前的MINST手写数字识 ...

随机推荐

  1. C语言输入带空格的字符串

    参考:https://blog.csdn.net/vincemar/article/details/78750435 因为: scanf("%s",str); 遇到空格就停止接收后 ...

  2. 关于C语言指针的讨论

    C语言指针的讨论 1.指整的概念辨析 2.指针与一维数组 3.指针与二维数组 4.指针与动态数组 5.指针数组 6. 指整与函数,形参,返回值 先熟悉一下概念,使劲把他们记下了 变量定义 类型表示 含 ...

  3. SQL Server 中获取所有的用户表、用户视图的信息

    直接贴代码了: 用户表: SELECT s.Name,Convert(varchar(max),tbp.value) as Description FROM sysobjects s AND (tbp ...

  4. CentOS 6.x安装php 5.6和redis扩展的全过程

    安装PHP 5.6 #yum clean all #yum update 整体升级一下yum包 #yum install -y epel-release #yum list installed | g ...

  5. python利用dijkstra算法求解图中最短距离

    利用dijkstra算法,来完成图中两个顶点间最短的距离,可以直接复制使用,只需要修改参数即可 def dijkstra_raw(edges, from_node, to_node): "& ...

  6. [SOJ #696]染色(2019-11-10考试)/[Atcoder MUJIN Programming Challenge C]Orange Graph

    题目大意 有一个\(n\)个点\(m\)条边的简单无向连通图,初始为白色,可以执行操作让一些边变黑,要求使得操作后的图不存在黑色的奇环,且不能使得其他的任何变黑而还符合要求.问最后有多少可能结果.\( ...

  7. 谷歌浏览器安装Elasticsearch-head 插件

    下载该插件,地址:https://github.com/liufengji/es-head/blob/master/elasticsearch-head.crx 下载后的文件名是:elasticsea ...

  8. ABP 使用cache缓存

    using Abp.Application.Services.Dto; using Abp.Runtime.Caching; using Microsoft.Extensions.Configurat ...

  9. Golang 是否有必要内存对齐？

    原文:https://ms2008.github.io/2019/08/01/golang-memory-alignment/ 内存模型 Posted by ms2008 on August 1, 2 ...

  10. 为什么要用 redis 而不用 map 做缓存?

    缓存分为本地缓存和分布式缓存.以 Java 为例,使用自带的 map 或者 guava 实现的是本地缓存,最主要的特点是轻量以及快速,生命周期随着 jvm 的销毁而结束,并且在多实例的情况下,每个实例 ...