技术研究与问题解决

2019年7月16日

摘要：手写体识别与Tensorflow 如同所有语言的hello world一样，手写体识别就相当于深度学习里的hello world。 TensorFlow是当前最流行的机器学习框架，有了它，开发人工智能程序就像Java编程一样简单。 MNIST MNIST 数据集已经是一个被”嚼烂”了的数据集, 很多阅读全文

posted @ 2019-07-16 21:16 技术研究与问题解决阅读(788) 评论(0) 推荐(0)

2019年7月15日

Python-Image 基本的图像处理操作

摘要： Python-Image 基本的图像处理操作，有需要的朋友可以参考下。 Python 里面最常用的图像操作库是 Image library（PIL），功能上，虽然还不能跟Matlab比较，但是还是比较强大的，废话补多少，写点记录笔记。 1. 首先需要导入需要的图像库： import Image 2. 阅读全文

posted @ 2019-07-15 17:16 技术研究与问题解决阅读(236) 评论(0) 推荐(0)

python如何安装cv2

摘要： python如何安装cv2 使用pip3 安装cv2包的时候报错 1 PS C:\Users\lenovo> pip3 install cv2 2 Collecting cv2 3 Could not find a version that satisfies the requirement cv2 阅读全文

posted @ 2019-07-15 16:40 技术研究与问题解决阅读(4382) 评论(0) 推荐(0)

从npz文件中读取图片并显示的小例子

摘要：前提：我把自己的数据集存成了npz的形式，也就是npy的压缩形式。如果电脑上安装了解压软件，双击npz文件的话，会出现每一部分压缩文件的名字例如npz文件的名称为：mnist.npz文件，用好压解压软件打开如下: 显示图片：用np.load(path)读取npz数据集选择npz文件中的一部分，eg 阅读全文

posted @ 2019-07-15 15:46 技术研究与问题解决阅读(1553) 评论(0) 推荐(0)

读取npz，并显示图像

摘要： import numpy as npimport osimport matplotlib.pyplot as pltimport sysimport cv2 a = np.load('/home/wgb/Desktop/Dex2/training_gqcnn/datasets/adv_synth/d 阅读全文

posted @ 2019-07-15 15:38 技术研究与问题解决阅读(1434) 评论(0) 推荐(0)

Python中.npz文件的读取

摘要：有时候从网上下载的数据集扩展名（后缀名）是npz，我们需要对数据进行加载（读取）：例如：识别猫狗图片的二分类，下的数据集分别为cat.npz和dog.npz import numpy as npcat_data = np.load('cat.npz')dog_data = np.load('dog. 阅读全文

posted @ 2019-07-15 13:06 技术研究与问题解决阅读(42590) 评论(1) 推荐(2)

导出MNIST的数据集

摘要：在TensorFlow的官方入门课程中，多次用到mnist数据集。 mnist数据集是一个数字手写体图片库，但它的存储格式并非常见的图片格式，所有的图片都集中保存在四个扩展名为idx3-ubyte的二进制文件。如果我们想要知道大名鼎鼎的mnist手写体数字都长什么样子，就需要从mnist数据集中导阅读全文

posted @ 2019-07-15 11:37 技术研究与问题解决阅读(454) 评论(0) 推荐(0)

Keras下载的数据集以及预训练模型保存在哪里

摘要： Keras下载的数据集在以下目录中： root\\.keras\datasetsKeras下载的预训练模型在以下目录中： root\\.keras\models在win10系统来说,用户主目录是：C:\Users\user_name,一般化user_name是Administrator在Linux中阅读全文

posted @ 2019-07-15 11:00 技术研究与问题解决阅读(1350) 评论(0) 推荐(0)

2019年7月14日

图像处理数据集介绍

摘要：图像处理数据集介绍阅读全文

posted @ 2019-07-14 21:08 技术研究与问题解决阅读(397) 评论(0) 推荐(0)

山中有石为玉

摘要：山中有石为玉阅读全文

posted @ 2019-07-14 21:00 技术研究与问题解决阅读(101) 评论(0) 推荐(0)

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