НЕЙРОСЕТЬ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ PYTHON

Нейросети - это алгоритмы машинного обучения, которые могут находить сложные зависимости в данных и предсказывать результаты для новых входных данных. Одно из практических применений нейросетей - распознавание изображений. Нелинейные иерархии в нейросетях позволяют классифицировать изображения, определять содержание и выделять ключевые признаки.

Python - один из наиболее популярных языков программирования для нейросетей. Он имеет обширную экосистему библиотек для научных вычислений, таких как TensorFlow, PyTorch, Keras и других. Большинство этот библиотек имеют поддержку глубоких нейронных сетей и инструменты для обработки изображений и видео.

Пример кода на Python:

import tensorflow as tf
import numpy as np
from PIL import Image

model = tf.keras.models.load_model('model.h5')

img = Image.open('example.png')
img = img.resize((224,224))
img_arr = np.array(img)
img_arr = np.expand_dims(img_arr, axis=0)
img_arr = img_arr / 255.0

prediction = model.predict(img_arr)
print(prediction)

Этот пример кода загружает готовую нейросеть из файла модели, загружает изображение, преобразует его, нормализует и делает предсказание для классов на изображении. Это простой пример, который может быть настроен и улучшен для реальных задач распознавания изображений.

Применение нейронных сетей для распознавания изображений - Глубокие нейронные сети на Python

Распознавание объектов на Python / Глубокое машинное обучение

Распознавание объектов на Python - Поиск объектов на изображении - TensorFlow, PixelLib

Создаём мозг для \

С нуля до 100 000 за полгода - Что должен знать JUNIOR PYTHON разработчик в 2023

Распознавание текста с изображения на Python - EasyOCR vs Tesseract - Компьютерное зрение

BLGPG-EC4D7F622FF5-24-11-24-00

Новые материалы: