目录(?)[+]   1.搜狗实验室数据集: http://www.sogou.com/labs/dl/p.html 互联网图片库来自sogou图片搜索所索引的部分数据.其中收集了包括人物.动物.建筑.机械.风景.运动等类别,总数高达2,836,535张图片.对于每张图片,数据集中给出了图片的原图.缩略图.所在网页以及所在网页中的相关文本.200多G 2 http://www.imageclef.org/ IMAGECLEF致力于位图片相关领域提供一个基准(检索.分类.标注等等) Cross L…

  目录(?)[+]   1.搜狗实验室数据集: http://www.sogou.com/labs/dl/p.html 互联网图片库来自sogou图片搜索所索引的部分数据.其中收集了包括人物.动物.建筑.机械.风景.运动等类别,总数高达2,836,535张图片.对于每张图片,数据集中给出了图片的原图.缩略图.所在网页以及所在网页中的相关文本.200多G 2 http://www.imageclef.org/ IMAGECLEF致力于位图片相关领域提供一个基准(检索.分类.标注等等) Cross…

2.特征工程 2.1 数据集 2.1.1 可用数据集 Kaggle网址:https://www.kaggle.com/datasets UCI数据集网址: http://archive.ics.uci.edu/ml/ scikit-learn网址:http://scikit-learn.org/stable/datasets/index.html#datasets 2.1.2 安装scikit-learn工具 pip3 install Scikit-learn==0.19.1 安装好之后可以通过…

前言 本篇我会使用scikit-learn这个开源机器学习库来对iris数据集进行分类练习. 我将分别使用两种不同的scikit-learn内置算法--Decision Tree(决策树)和kNN(邻近算法),随后我也会尝试自己实现kNN算法.目前为止,我还是在机器学习的入门阶段,文章中暂不详细解释算法原理,如果想了解细节信息可自行搜索. 代码分解 读取数据集 scikit-learn中预制了很多经典数据集,非常方便我们自己练习用.使用方式也很容易: # 引入datasets from skle…

在本章中,我们将展示两个独立的例子,一个用于人脸检测,另一个用于动态检测,以及如何快速地将这些功能添加到应用程序中. 在这一章中,我们将讨论: 面部检测 动态检测 将检测添加到应用程序中 面部检测 人脸检测,是人脸识别的第一部分.如果你不能从屏幕上的所有东西中识别出一个或多个人脸,那么你将永远无法识别那是谁的脸. 首先让我们看一张我们的应用程序截图: 上图中,通过摄像头我们已经捕获到一张图像,接下来启用面部跟踪,看看会发生什么: 物体面部特征正在被追踪.我们在物体周围看到的是面部追踪器(白色线框…

获取数据集 读取小批量样本 小结 本节将使用torchvision包,它是服务于pytorch深度学习框架的,主要用来构建计算机视觉模型. torchvision主要由以下几个部分构成: torchvision.datasets:一些加载数据的函数以及常用的数据集的接口 torchvision.models: 包含常用的模型结构(含预训练模型),例如AlexNet,VGG,ResNet: torchvision.transforms:常用的图片变换,例如裁剪,旋转等: torchvision.u…

最近在跑代码的时候,需要用到RGB三个通道上的均值,如下图所示: 写了一个程序,如下: import os import cv2 import random import numpy as np #数据集的位置 dataset_dir = 'data' # 验证集图像数量 _NUM_VALIDATION = 1000 # 随机种子 _RANDOM_SEED = 0 def _get_filenames_and_classes(dataset_dir): """Returns…

概述 对于计算机视觉的应用现在是非常广泛的,但是它背后的原理其实非常简单,就是将每一个像素的值pixel输入到一个DNN中,然后让这个神经网络去学习这个模型,最后去应用这个模型就可以了.听起来是不是很简单,其实如果大家深入研究的话,这里面还是有很多内容去学习的,例如:咱们的图片大小可能不一样,同一张图片不同的旋转角度可到的结果可能不一样,如何给咱们的本地图片来label(实际中并不是所有的数据都想mnist那样,谷歌都给咱们label好了,拿来用就行),等等这些问题咱们在实际中肯定都是要用到的.…

SUN dataset数据集,有两个不错的网址: http://vision.princeton.edu/projects/2010/SUN/ (普林斯顿大学) http://groups.csail.mit.edu/vision/SUN/ (麻省理工学院) 普林斯顿大学的SUN数据集主页: SUN Database: Scene Categorization Benchmark Abstract Scene categorization is a fundamental problem in…

1. cv2.calc([img], [0], mask, [256], [0, 256])  # 用于生成图像的频数直方图 参数说明: [img]表示输入的图片, [0]表示第几个通道, mask表示掩码,通常生成一部分白色,一部分黑色的掩码图, [256]表示直方图的个数, [0, 256]表示数字的范围 图像直方图表示的是颜色的像素值,在单个或者一个范围内出现的频数,一般图像会在某一个颜色区间内呈现较高的值 一只小猫,即其(0-255)的像素点的直方图分布情况,我们可以看出其在100-20…