这篇文章介绍如何用Python快速实现一个植物识别的app,家里养了几盆多肉还叫不上名字,正好拿来识别一下.实现这样一个app只需要20行左右的代码,先来看下效果: 另外,我也开发了微信小程序版本,大家可以体验一下. 实现该app主要包含两步,前端界面开发和后端植物识别服务,下面来分别介绍一下. 前端的实现方式有很多种,刚刚说的小程序是一种,但对于习惯用Python的开发者来说,我们还是希望能通过Python语言来开发界面.果然真有这样的工具,叫streamlit,它是专门为数据科学家.机器学习

关键字:Python,SVM,字符验证码,机器学习,验证码识别 1   概述 基于Python使用SVM识别简单的验证字符串的完整代码开源分享. 因为目前有了更厉害的新技术来解决这类问题了,但是本文作为初级入门方法,还是具有一定的学习意义的,所以就将源码和相关的素材开源出来. 本文虽然已经不具备太强的实战性和迁移性,但是主要希望能够是以一个有趣的应用点来让对机器学习有兴趣的同学找到入门点. 上面提到的 “更厉害的新技术” 是指 “CNN 卷积神经网络”,这个工具基本上免去了本文介绍的繁杂的图片预

起因 自打用python+django写了一个点菜系统,就一直沉迷python编程.正好前几天公司boss要我研究一下人脸识别,于是我先用python编写了一个人脸识别系统的核心,用于之后的整个系统. 需要导入的包 h5py==2.8.0 Keras==2.2.4 mock==2.0.0 numpy==1.15.3 pbr==5.1.0 protobuf==3.6.1 PyYAML==3.13 scikit-learn==0.20.0 scipy==1.1.0 six==1.11.0 sklea

今天在搜索人脸识别的文章时,无意中搜到一个比较开源代码,介绍说是这个系统人脸的识别率 是比较高的,可以达到:99.38%.这么高的识别率,着实把我吓了一跳.抱着实事求是的态度.个人 就做了一些验证和研究. 按照github和网上的例子,安装成功后,使用里面的测试用例进行测试.从网上下载了十个人多 图片,能够识别到人脸的概率的确很高,基本可以达到上面的参数. 在识别到具体人的例子中,我拿例子自带的图片+自己拍摄的图片进行对比.发现这个识别率的确挺 高的.当从网上down下来的照片进行测试时,发现系

本文链接:https://blog.csdn.net/James_Ray_Murphy/article/details/79209172 import numpy as np import cv2 # 脸 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') face_cascade.load('D:BROWSE/Opencv/opencv/sources/data/haarcascades/haa

基于python语言的tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别 1   Abstract 验证码(CAPTCHA)的诞生本身是为了自动区分 自然人 和 机器人 的一套公开方法, 但是近几年的人工智能技术的发展,传统的字符验证已经形同虚设. 所以,大家一方面研究和学习此代码时,另外一方面也要警惕自己的互联网系统的web安全问题. Keywords: 人工智能,Python,字符验证码,CAPTCHA,识别,tensorflow,CNN,深度学习 2   Introduction 全自动区

http://www.jb51.net/article/89955.htm https://pythontips.com/2016/02/25/ocr-on-pdf-files-using-python/ 大家可能听说过使用Python进行OCR识别操作.在Python中,最出名的库便是Google所资助的tesseract.利用tesseract可以很轻松地对图像进行识别.现在问题来了,如果想对一个PDF文档进行OCR识别,该怎么做呢?下面一起来看看. 最近在做一个项目的时候,需要将PDF文件

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(

搭建基于python +opencv+Beautifulsoup+Neurolab机器学习平台 By 子敬叔叔 最近在学习麦好的<机器学习实践指南案例应用解析第二版>,在安装学习环境的时候遇到一些问题,特此写个博客,希望可以帮助到有需要的人,同时也希望像我一样在摸索的人不要走太多的弯路,程序员应该多花时间在学习上,不应该把时间都浪费在折腾环境上面. 下载安装winpython 第一步,我们通过搜索引擎搜索到winPython,一般通过这个网站就可以下载,https://sourceforge.

基于python的互联网软件测试开发(自动化测试)-全集合 1   关键字 为了便于搜索引擎收录本文,特别将本文的关键字给强调一下: python,互联网,自动化测试,测试开发,接口测试,服务测试,api测试,分层测试,分层自动化..etc 2   本文目的 对近几年自己对互联网领域的测试开发的一些见解以及一些学习资料进行整理和分享,希望能够给有志于此领域的人一些入门的指导. 同时能够将 Google 这样的大的互联网公司的软件开发模式向中国地区进行一些推广吧. 笔者的观点具有比较强的倾向性:人

1.Native App自动化测试及Appuim框架介绍 android平台提供了一个基于java语言的测试框架uiautomator,它一个测试的Java库,包含了创建UI测试的各种API和执行自动化测试的引擎.如果想使用uiautomator去做App自动化测试的话,需要去学习java语言,本文分享的主题是基于python的,那么如何使用python来控制App呢?就需要借助本文将要讲到的框架appium.见下图,用python脚本去控制appium,appium再控制uiautomator

在上一篇文章<基于Python的数据分析(1):配置安装环境>中的第四个步骤中我们在python的启动步骤中强制要求加载sitecustomize.py文件并设置其默认编码为"utf-8".本篇文章会介绍为什么要增加这个文件以及如何处理python的字符串编码的问题. 字符串变量和unicode值 字符串变量是所有编程语言里面定义多字符的一种变量类型. 在python中我们必须区分清楚字符串变量和unicode值这两个的区别.在其他的语言或者在python3.0以上的版本中

*:first-child { margin-top: 0 !important; } body>*:last-child { margin-bottom: 0 !important; } /* BLOCKS =============================================================================*/ p, blockquote, ul, ol, dl, table, pre { margin: 15px 0; } /* HEAD

基于 Python 和 Pandas 的数据分析(1) Pandas 是 Python 的一个模块(module), 我们将用 Python 完成接下来的数据分析的学习. Pandas 模块是一个高性能,高效率和高水平的数据分析库. 从本质上讲,它非常像操作电子表格的无头版本,如Excel. 我们所使用的大部分的数据集都可以被转换成 dataframes(数据框架). 你可能对这个术语比较熟悉了, 它被广泛地用于很多语言. 但是如果你不熟悉, 可以看下我的解释: 一个 dataframe 就很像

首发安全客 如何基于Python写一个TCP反向连接后门 https://www.anquanke.com/post/id/92401 0x0 介绍 在Linux系统做未授权测试,我们须准备一个安全的渗透环境,通常第一件事就是安装虚拟机.且在攻击阶段中还需要对受害系统进行控制.常见的后门大多数是利用Metasploit生成,而目前反病毒产品遇到Metasploit文件签名的程序就会添加特征库作为查杀对象,所以开发出自己的后门程序非常必要. 这篇文章将介绍如何写一个具有反向连接功能的后门. 反向连

基于Python的卷积神经网络和特征提取 用户1737318发表于人工智能头条订阅 224 在这篇文章中: Lasagne 和 nolearn 加载MNIST数据集 ConvNet体系结构与训练 预测和混淆矩阵 过滤器的可视化 Theano层的功能和特征提取 作者:Christian S.Peron 译者:刘帝伟 摘要:本文展示了如何基于nolearn使用一些卷积层和池化层来建立一个简单的ConvNet体系结构,以及如何使用ConvNet去训练一个特征提取器,然后在使用如SVM.Logistic

一.简介 接着几个月之前的(数据科学学习手札31)基于Python的网络数据采集(初级篇),在那篇文章中,我们介绍了关于网络爬虫的基础知识(基本的请求库,基本的解析库,CSS,正则表达式等),在那篇文章中我们只介绍了如何利用urllib.requests这样的请求库来将我们的程序模拟成一个请求网络服务的一端,来直接取得设置好的url地址中朴素的网页内容,再利用BeautifulSoup或pyspider这样的解析库来对获取的网页内容进行解析,在初级篇中我们也只了解到如何爬取静态网页,那是网络爬虫

基于 OpenCV 的人脸识别 一点背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 的多种现代技术,也支持如 iOS

由于种种原因,最近想亲自做一个基于python&facepp打造的智能监控系统. 0×00:萌芽 1:暑假在家很无聊 想出去玩,找不到人.玩个lol(已卸载),老是坑人.实在是无聊至极,不过,就在前天,隔壁邻居家的房子被租出去了.因为我是农村的,房子都是独立的带院子的,没错就是这样的: 因为家里经常没人住,并且还放有其他贵重物品,生怕一不留神,这些租户跳到我家.把这些东西洗劫一空.此时我已经安耐不住内心的小激动!那么.搭建一个智能监控系统可好! 2:新闻报道 2017年7月13日讯,家庭摄像头遭

怀着鸡动的心情跟大家介绍一款国产开源运维软件TriAquae,轻松帮你搞定大部分运维工作!TriAquae 是一款由国产的基于Python开发的开源批量部署管理工具,可以允许用户通过一台控制端管理上千台远程Linux服务器,开发者根据多年运维经验以及运维工程师日常工作的需求开发了很多实用的功能,该工具非常实用,并且使用简单,分分钟即可完成安装并开始利用TriAquae管理你的网络,此软件还在不断的开发和更新,目前已实现以下功能: •        支持WEB界面,所有以以下功能均以在WEB界面上