PYTHON РАСПОЗНАВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Python широко используется в области распознавания изображений благодаря библиотекам, таким как TensorFlow, Keras и PyTorch. Они позволяют создавать и обучать нейронные сети для классификации, детекции объектов, сегментации изображений и других задач.

Одной из популярных задач является классификация изображений. Для этого используются сверточные нейронные сети, которые состоят из нескольких слоев. Самый первый слой называется сверточным, и он применяет фильтры к изображению, выделяя признаки. Затем следуют слои max pooling, которые уменьшают размерность изображения, слои активации и полносвязные слои, которые выдают финальный результат.

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models
import matplotlib.pyplot as plt

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0

model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10))

model.compile(optimizer='adam',
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy'])

history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10,
validation_data=(test_images, test_labels))

plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label = 'val_accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend(loc='lower right')
plt.show()

Также можно использовать предобученные модели, например, ResNet или Inception, чтобы избежать необходимости обучать сеть с нуля. Такие модели уже имеют высокую точность на наборах данных, которые использовались для их обучения.

Кроме классификации, распознавание объектов также является популярной задачей. Для ее решения используются детекторы объектов, такие как Faster R-CNN, SSD и YOLO. Они рассматривают изображение как сетку, а затем применяют алгоритмы, которые выделяют объекты и их границы.

В целом, Python является мощным инструментом для распознавания изображений благодаря библиотекам и фреймворкам, которые предоставляют готовые решения для решения различных задач.

Урок #3 Python / Распознавание контуров OpenCV

Как подготовить свой набор изображений в Keras - Глубокие нейронные сети на Python

Применяем нейросеть для распознавания изображений - Нейросети на Python

Распознавание объектов на Python / Глубокое машинное обучение

[Python] Изучение OpenCV - ImageAI для распознавание объектов в реальном времени

[Python] Введение в распознавание контуров через OpenCV

Новые материалы:

• Круговая диаграмма xlsxwriter python
• Автоматизация андроид приложений python
• Когортный анализ python
• Django изменить пароль суперпользователя
• Numpy добавить строку в матрицу
• Python ide установить
• Python и pascal сравнение
• Программирование на python лутц марк
• Как разделить кортеж python
• Как сделать задержку в python
• Агломеративная кластеризация python
• Алгоритм берлекэмпа месси python