智能零售助手数据集python代码
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
Python内容推荐
Python-mmcv是用于计算机视觉研究的基础python库
mmcv是用于计算机视觉研究的基础python库,支持MMLAB中的许多研究项目,例如mmdetection。
python 人脸识别.docx
适合爱好研究Python新技术的技术开发人员,世界上最简单的人脸识别库,你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它,来管理和识别人脸。
python,人工智能,水果识别.pdf
python,⼈⼯智能,⽔果识别 1) 需求分析 1.⽔果数据处理:对⽔果(苹果,⾹蕉)进⾏处理转化为标签和图像,并转化为one-hot码。 2.卷积模型搭建:采⽤搭建模型,卷积层、池化层、Dropout层、全连接层、输出层 3.模型训练把数据集在建⽴的模型上进⾏训练,并把最好的模型保存到h5⽂件中,便于直接对模型进⾏测试。 4.模型测试:打开摄像头,使⽤通⽤物体进⾏测试。测试结果将录制成视频展⽰。 2) 概要设计 1. 测试前代码: from keras.applications.resnet50 import ResNet50 #//导⼊AI软件平台keras ⾥的AI模型 ResNet50 from keras.preprocessing import image#//导⼊图像处理库 image from keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions import numpy as np #//载⼊模型 model = ResNet50(weights='imagenet') #//使model指向ResNet50模型 img_path = '鸟.jpg' #//等待识别的图像(可⽤车,⽔果等),注:需把图⽚放该代码的同⽬录下 img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) #//载⼊图像 #//-图像的预处理 x = image.img_to_array(img) #//把图像转换为数组 x = np.expand_dims(x, axis=0) #//沿轴0(⾏)扩展 -> 多维数组 x = preprocess_input(x) #//做输⼊预处理 #//预测 preds = model.predict(x) #//运⾏模型进⾏预测 print('Predicted:', decode_predictions(preds, top=3)[0]) #//解码预测,输出结果 2. 主程序: import cv2 from keras.applications.resnet50 import ResNet50 from keras.preprocessing import image from keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions import numpy as np img_path = 'capyure.jpg' def capture_camera_pic(): cv2.namedWindow('capture_pic') cp = cv2.VideoCapture(0) # //指定摄像头,默认0指向第⼀个 while cp.isOpened(): # //检测摄像头是否打开,如果摄像头能成功打开,则进⾏循环的视频拍照显⽰ ok, frame = cp.read() # 读取⼀帧数据 if not ok: # 如果拍照失败,退出 break cv2.imwrite(img_path, frame) # 保存图像 # 翻译 # translator = Translator(to_lang='chinese') # translation = translator.translate(jieguo()) cv2.putText(frame, jieguo(), (30, 50), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, (255, 0, 0), 4) cv2.imshow('capture_pic', frame) # 显⽰图像 c = cv2.waitKey(10) if c & 0xff == ord('q'): break cp.release() cv2.destroyAllWindows() 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 def jieguo(): model = ResNet50(weights='imagenet') img_path = 'capyure.jpg' img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) x = image.img_to_array(img) x = np.expa
python图像识别源码
python图像识别源码
Python人工智能实战项目源码TensorFlow物体检测
Python人工智能实战项目源码TensorFlow物体检测
ObjectDetection_objectdetection_python_zip_
Real time object detection
基于python CV2 USB摄像头人脸识别
基于python CV2 USB摄像头人脸识别
用于yolov张量实现的Python api_Python api for tensorrt implementatio
用于yolov张量实现的Python api_Python api for tensorrt implementation of yolov2.zip
java调用python yolo onnx模型AI视频 识别 支持yolov5 yolov8 yolov7包含预处理和后处理
java调用python yolo onnx模型AI视频 识别 支持yolov5 yolov8 yolov7包含预处理和后处理 。java 目标检测 目标识别,可集成 rtsp rtmp
PyPI 官网下载 | aliyun-python-sdk-facebody-1.2.14.tar.gz
资源来自pypi官网。 资源全名:aliyun-python-sdk-facebody-1.2.14.tar.gz
基于Python的图像识别入门实战.zip
基于Python的图像识别入门实战.zip
OpenCV ONNX运行YOLOV C Python_分别使用OpenCV、ONNXRuntime部署YOLOV6目标
OpenCV ONNX运行YOLOV C Python_分别使用OpenCV、ONNXRuntime部署YOLOV6目标检测,包含C++和Python两个版本的程序.zip
基于Python和Linux平台的房间内人员位置探测与可视化数据融合设计源码
该项目是一款基于Python和Linux平台的房间内人员位置探测与可视化数据融合设计源码,包含114个文件,包括42个文本文件、23个Python编译文件、18个Python源代码文件、9个PNG图片文件、8个XML配置文件、5个JPG图片文件、2个JSON文件、2个Git忽略文件、2个Idea项目配置文件、1个SQLite数据库文件。该系统旨在采集并融合多种传感器数据,实现对房间内人员位置的精确探测和可视化展示。
基于Python技术实现的表情识别系统
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/3d8e22c21839 程序说明: “expressiondb”为表情库文件夹,需放置于E盘根目录。 “test1”为程序文件,直接运行即可实现表情识别功能,可识别七种情绪。
基于Python的智慧药房组第二十五届中国机器人及人工智能大赛DrugDeliverer设计源码
该项目为第二十五届中国机器人及人工智能大赛智慧药房组参赛作品DrugDeliverer的源代码,总计包含150个文件。文件类型涵盖Python脚本(23个)、YAML配置(39个)、图片(19个JPG)、ROS通信(11个launch文件、10个srv文件)、文本文档(6个TXT、5个XML、4个PDF、4个MD)、脚本文件(4个Shell脚本、4个Python脚本)等。代码主要使用Python语言编写,并辅以Shell、C++等语言,旨在实现智慧药房的自动化配送系统。
基于云的智能零售以支持COVID-19预防
基于云的智能零售以支持COVID-19预防
zhongkongbei:2019浙大中控杯超市购物赛某辣鸡队的源代码
中控杯啦啦啦 最后更新于2019/05/13
数据集-目标检测系列- 蛋糕 检测数据集 cake >> DataBall
数据集-目标检测系列- 蛋糕 检测数据集 cake >> DataBall 标注文件格式:xml 项目地址:https://github.com/XIAN-HHappy/ultralytics-yolo-webui 通过webui 方式对ultralytics 的 detect 检测任务 进行: 1)数据预处理, 2)模型训练, 3)模型推理。 脚本运行方式: * 运行脚本: python webui_det.py or run_det.bat 根据readme.md步骤进行操作。
天池熊猫数据集大场景目标检测大赛.zip
天池熊猫数据集大场景目标检测大赛
YOLOSHOW图形化界面[项目代码]
YOLOSHOW是一款基于Pyside6的图形化界面程序,集成了YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10、YOLOv11、RT-DETR、SAM、MobileSAM和FastSAM等多种目标检测算法。该程序支持图片、视频、摄像头、文件夹批量处理和网络摄像头目标检测,具备动态切换模型、调整超参数、动态加载模型、保存检测结果等功能。此外,YOLOSHOW还支持目标检测、实例分割、姿态估计和旋转框模型对比模式,适用于多种计算机视觉任务。运行环境要求包括Windows、Linux或MacOS系统,并提供了详细的安装和使用指南。
最新推荐






