Python深度学习之图像识别
作者：issac Syndrome来源：知乎这是一个较完整的应用深度学习进行图像识别的学习路径，不是深度学习的捷径！1. 模式识别从你的描述问题的语言来看，题主似乎对模式识别没有较高的认识。所以在做基于深度学习的图像识别前，建议先大致阅读模式识别和计算机视觉相关书籍。先理解图像这个信息本身，才来尝试识别。《学习OpenCV》，我觉得是一本非常好的上述领域入门书籍，也有python接口。2.机器学习不清楚你对机器学习及其相关领域的了解程度。在学习深度学习理论前，建议学习浅层模型及其理论。当然没有特别好的中文书籍。但《机器学习》，《统计学习方法》还是值得一看。外文推荐《Pattern Recognition and Machine Learning》和《Machine Learning： a Probabilistic Perspective》，后者包含了深度神经网络的章节。3.深度学习最后深度学习在python方面首推蒙特利尔大学的Theano（Welcome — Theano 0.6 documentation）。其有对应的英文版深度学习教程（Contents — DeepLearning 0.1 documentation），会涉及到浅层模型到深度模型的扩展。我已经把部分文档翻译为中文，放在github上。质量不佳，如果有兴趣的可以一起加入（Syndrome777/DeepLearningTutorial · GitHub）。另外有个斯坦福的文档，主要讲解自动编码机，有中文学者完成了翻译（UFLDL教程 - Ufldl）。深度学习很火，使得一部分同学急切的加入。但我还是建议首先先有模式识别和机器学习的基础后再学习不迟，这样打后期才会比较给力。python深度学习的学习方法或者入门书籍有什么
中公教育联合中科院专家打造的深度学习分八个阶段进行学习：
第一阶段AI概述及前沿应用成果介绍
深度学习的最新应用成果
单层/深度学习与机器学习
人工智能的关系及发展简
第二阶段神经网络原理及TensorFlow实战
梯度下降优化方法
前馈神经网络的基本结构和训练过程
反向传播算法
TensorFlow开发环境安装
“计算图”编程模型
深度学习中图像识别的操作原理
第三阶段循环神经网络原理及项目实战
语言模型及词嵌入
词嵌入的学习过程
循环神经网络的基本结构
时间序列反向传播算法
长短时记忆网络（LSTM）的基本结构
LSTM实现语言模型
第四阶段生成式对抗网络原理及项目实战
生成式对抗网络（GAN）的基本结构和原理
GAN的训练过程
GAN用于图片生成的实现
第五阶段深度学习的分布式处理及项目实战
多GPU并行实现
分布式并行的环境搭建
分布式并行实现
第六阶段深度强化学习及项目实战
强化学习介绍
智能体Agent的深度决策机制（上）
智能体Agent的深度决策机制（中）
智能体Agent的深度决策机制（下）
第七阶段车牌识别项目实战
数据集介绍及项目需求分析
OpenCV库介绍及车牌定位
车牌定位
车牌识别
学员项目案例评讲
第八阶段深度学习前沿技术简介
深度学习前沿技术简介
元学习
迁移学习等
详情查看深度学习。
作者 | 周伟能
来源 | 小叮当讲SAS和Python
Python在机器学习（人工智能，AI）方面有着很大的优势。谈到人工智能，一般也会谈到其实现的语言Python。前面有几讲也是关于机器学习在图像识别中的应用。今天再来讲一个关于运用google的深度学习框架tensorflow和keras进行训练深度神经网络，并对未知图像进行预测。
导入python模块
导入图像数据
合并列表数据
将图片数据转化为数组
显示一张图片
训练神经网络
我们可以看到测试集的准确率达到99.67%
预测一个图像
预测为汽车的概率为100%。（括号内为真实标签）
预测为美女的概率为100%。（括号内为真实标签）
测试集中前15个图像预测完全正确。Nice!
最后我们来识别单张图片。
结果预测为汽车。Nice!
最后来预测一下外部随便下载的汽车或美女图片
预测为汽车，不错！
小编这里有10张图片，前5张为汽车图片，后五张为美女图片。
下面进行批量预测：
结果也是完全正确。
看到这里，感觉神经网络是不是很神奇，要想让神经网络预测得准确，我们就必须给予大量的数据进行训练模型，优化模型，以至于达到准确识别图像的目的，图像识别作为人工智能的一部分，现在已经慢慢走向成熟，虽然机器也有出错的时候，但是进过不断优化，错误率将会越来越小，相信机器智能或者人工智能时代能够创造出更多智能而美好的东西。为社会，为人类的自由做出更大的贡献。
各种编程语言的深度学习库整理大全
10. DeepLearning是一个用C++和Python共同开发的深度学习函数库。11. Neon是Nervana System 的深度学习框架，使用Python开发。Matlab 1. ConvNet 卷积神经网络是一类深度学习分类算法，它可以从原始数据中自主学习有用的特征，通过调节权重值来实现。2. DeepLearnToolBox是用于深度学习的Matlab\/Octave工具箱...
为什么深度学习用python
用python进行深度学习的原因是：1、python是解释语言，写程序很方便；2、python是胶水语言可以结合C++，使得写出来的代码可以达到C++的效率。首先python是解释语言，写程序很方便，所以做研究的人喜欢用它。正如为什么很多做研究的人用 Matlab那样。出成果才是研究者关心的事情，实现只要方便就行。然而在性能...
Python人工智能和深度学习有哪些区别?
深度学习 深度学习涉及深度神经网络。关于深度的意见可能会有所不同。一些专家认为，如果网络具有多个隐藏层，则可以将其视为深度网络;而另一些专家则认为，只有具有许多隐藏层的网络才可以视为深度网络。现在有几种类型的神经网络正在积极使用。其中最受欢迎的是以下几种：(1)长短期记忆(LSTM) -用于文本...
如何利用 PYTHON 进行深度学习液冷 GPU 加速计算?
Numba 是一个 Python 编译器，可以编译 Python 代码，以在支持 CUDA 的 GPU 上执行。Numba 直接支持 NumPy 数组。Apache MXNet 是一个灵活高效的深度学习库。可以使用它的 NDArray 将模型的输入和输出表示和操作为多维数组。NDArray 类似于 NumPy 的 ndarray，但它们可以在 GPU 上运行，以加速计算。PyT...
怎样用python实现深度学习
早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型，从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具，能很简单地进行调整。而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。使用Keras...
Python的深度学习框架有哪些?
第一阶段AI概述及前沿应用成果介绍 深度学习的最新应用成果 单层\/深度学习与机器学习 人工智能的关系及发展简 第二阶段神经网络原理及TensorFlow实战 梯度下降优化方法 前馈神经网络的基本结构和训练过程 反向传播算法 TensorFlow开发环境安装 “计算图”编程模型 深度学习中图像识别的操作原理 第三阶段循环神经...
python深度学习的学习方法或者入门书籍有什么
其次，要选择一本Python基础知识的书籍。是的，一本。Python的设计哲学就是：用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事。在实际学习的时候，最好只选择一种学习资料，并坚持看完。再次，在看书的过程中，按照书上的案例去进行练习和调试，并将书上的知识按照一定的逻辑整理成笔记。整理笔记是能确保...
Python深度学习之图像识别
Python在机器学习（人工智能，AI）方面有着很大的优势。谈到人工智能，一般也会谈到其实现的语言Python。前面有几讲也是关于机器学习在图像识别中的应用。今天再来讲一个关于运用google的深度学习框架tensorflow和keras进行训练深度神经网络，并对未知图像进行预测。导入python模块 导入图像数据 合并列表数据 将...
Python和深度学习有什么关系?
Python，和深度学习有必然的联系 现在深度学习的主流框架有很多，但是基本上都是用python写的，你要用他的框架，就必须会python 比如tensorflow，pytorch 零基础学python不难，但是学深度学习就有一定难度，深度学习的算法要求非常高，除非你只打算用一下 不建议你零基础去学深度学习 ...
python的应用领域有哪些?
有一些重量级的机器学习库，如Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch，它们提供了丰富的机器学习和深度学习算法的实现。使用Python进行人工智能和机器学习开发，能够快速构建和训练模型，并应用于图像识别、语音识别、自然语言处理和推荐系统等领域。3. Web开发：Python也是一门用于Web开发的优秀语言。Django和Flask是...
阳侦纳德： 思路:截屏,用到PIL库 2. 样板与截屏模糊对比,获取图像的坐标,用到cv2库 3. 模拟鼠标操作,用到pyautogui库
台儿庄区13342613236： 利用python做机器学习图像识别要怎么做 - ？
阳侦纳德： 你需要的不只是分类算法,还要有 Object Detection,如果想采用深度学习方法的话,建议论文直接从 R-CNN 一直看到 Mask R-CNN,之后如果需要速度就看看 YOLO 和 SSD. 当然如果你看不懂上述论文的话,说明你还是要从头开始学习.
台儿庄区13342613236： 如何学习python 图像识别 - ？
阳侦纳德： 图像识别技术可以用来解决人脸识别或字符识别等多种问题. 在本文中,我将对算法进行实际编码来演示识别手写字,特别是手写的数字.我将会使用Python以及Python的许多模块,比如numpy、PIL等. 1 #从PIL库中导入Image
台儿庄区13342613236： 如何进行 图像的分类 python - ？
阳侦纳德： 您好,图像的分类需要模式识别/机器学习的相关知识,若您需要对做图像分类/图像识别,建议学习卷积神经网络(CNN),Python的话推荐Google的深度学习框架tensorflow
台儿庄区13342613236： Python擅长做图像识别工作吗 - ？
阳侦纳德： Python作为脚本语言,本身是不适合进行这类工作的. 不过Python作为胶水语言,可以调用C/C++写的动态链接库,可以查找各种已经实现此功能的模块来调用.
台儿庄区13342613236： python深度学习的学习方法或者入门书籍有什么 - ？
阳侦纳德： 作者:issac Syndrome来源:知乎这是一个较完整的应用深度学习进行图像识别的学习路径,不是深度学习的捷径!1. 模式识别从你的描述问题的语言来看,题主似乎对模式识别没有较高的认识.所以在做基于深度学习的图像识别前,建议先大...
台儿庄区13342613236： Python 图像识别 如何找出图像的中心点 - ？
阳侦纳德： 用的 opencv 先灰度模糊,再二值化,找到图形轮廓最后确定中心点·~
台儿庄区13342613236： python进行图像识别的时候怎么导入数据 - ？
阳侦纳德： 网上有很多的字符画,看起来很炫酷,下面就告诉你如何用Python做这么炫酷的事, 说下思路吧: 原图->灰度->根据像素亮度-映射到指定的字符序列中->输出. 字符越多,字符变化稠密.效果会更好
台儿庄区13342613236： 如何利用python进行精准人脸识别 - ？
阳侦纳德： 要调用api接口,建议用face++的,支付宝的人脸识别都是用的这个.可能需要一点费用,不贵,代码里把fece++的api接口放进代码就行,还可以可以检测情绪,年龄等等的.当然也有其他公司人脸识别的api接口,自己发现吧,其实很多,但基本都不会免费,有的可以试用
台儿庄区13342613236： 用python写识别图片主要颜色的程序 - ？
阳侦纳德： # -*- coding: utf-8 -*- import colorsys def get_dominant_color(image): #颜色模式转换,以便输出rgb颜色值 image = image.convert('RGBA') #生成缩略图,减少计算量,减小cpu压力 image.thumbnail((200, 200)) max_score = None dominant_...
