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*scikit-learn（简称 sklearn）**是一个用于数据挖掘和数据分析的 Python 模块。它建立在 SciPy 之上，并广泛用于机器学习中。sklearn 提供了一系列简单有效的工具，用于数据预处理、分类、回归、聚类、模型选择和评估等。下面是一个简单的 sklearn 基础教程，用于展示如何使用 sklearn 来进行一个基本的数据分析和机器学习模型训练。
2024-06-24 20:10:08
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原创 车辆检测之图像识别
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]), # ResNet-50 的标准化])：将输入图像的大小调整为 300x300 像素。这个步骤确保所有输入到模型的图像都具有相同的尺寸，这是许多深度学习模型的要求。：将 PIL 图像或 NumPy 数组转换为浮点数张量，并对其进行归一化，使得其数值范围在 [0, 1] 内。
2024-06-24 19:48:41
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原创 Pytorch之视频流猫狗识别
global capif ret:# 转换为灰度图像# 加载Haar cascade文件# 检测猫和狗# 在检测到的猫和狗周围画矩形框# 转换为Tkinter兼容的格式并显示root.after(30, update_frame) # 30毫秒后再次调用update_frameelse:注：这个函数是实现视频播放和对象检测功能的关键部分。它会不断从视频流中读取帧，检测猫和狗的脸部，并在Tkinter窗口中显示结果。
2024-06-24 19:13:12
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原创 Pytorch构建vgg16模型
Block 1# Block 2# Block 3# Block 4# Block 5nn.Linear(4096, num_classes) # 修改这里，默认为1000个类别x = torch.flatten(x, 1) # 展开特征图return x注：这段代码定义了一个继承自nn.Module的类VGG16，它是一个用于图像分类的卷积神经网络模型。：定义了一个名为VGG16的类，它继承自nn.Module，这是PyTorch中定义神经网络模型的基础类。definit。
2024-06-17 18:37:21
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原创 pytorch之猫狗识别项目
定义图像转换]),注：在这段代码中，作者定义了一个名为 data_transforms 的字典，其中包含了针对测试数据的图像转换操作。这些图像转换操作通常用于将原始图像数据转换为神经网络模型可接受的格式，同时进行一定的预处理以提高模型性能，通过这些图像转换操作，测试数据在输入神经网络之前会被经过一系列的预处理操作，以便更好地适应神经网络的训练和推断需求，同时有助于提高模型的性能和收敛速度。# 定义一个函数来打开文件选择对话框并显示图片。
2024-06-07 14:28:56
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原创 人脸识别系统之动态人脸识别
播放视频的函数video_path = filedialog.askopenfilename(title='选择视频', filetypes=[('视频文件', '*.mp4')])if ret:else:break#在循环后释放视频文件资源注：这个函数允许用户选择一个视频文件，并播放该视频。在播放过程中，它将视频帧显示在窗口中，并使用人脸检测算法检测帧中的人脸。
2024-06-03 10:06:06
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原创 人脸识别系统之静态人脸识别
定义退出程序函数if messagebox.askokcancel("退出", "确定要退出吗？"):# 设置窗口关闭事件# 显示窗口注：这个代码片段通常用于创建一个具有退出功能的Tkinter窗口，当用户尝试关闭窗口时，会弹出一个确认对话框，询问是否确定要退出。如果用户确认，窗口将被关闭。运行结果。
2024-06-03 09:46:34
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原创 深度学习之AlexNet、VGG-19、VGG-16、LeNet-5、ResNet模型的训练
注：可能会遍历图像文件夹中的每个图像文件，并读取相应的图像数据。同时，您会从对应的标签文件中提取标签，并将它们与图像数据一起存储在 X_train 和 y_train 列表中。这样可以构建一个包含图像数据和标签的训练数据集，用于后续的模型训练和验证。# 添加自定义顶层结构Flatten(),])# 训练模型注：这段代码的作用是创建一个基于预训练的VGG-19模型的新的神经网络模型，用于图像分类任务，并对其进行训练。运行结果数量：大约800万个参数大小：较小，大约为26MB层数：8层。
2024-05-30 10:56:48
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原创 深度学习之CNN卷积神经网络
前馈神经网络：由输入层、一个或多个隐藏层以及输出层组成，每层之间的神经元完全连接。前馈网络通常用于处理非空间数据，如图像的像素值在输入时会被展平成一维向量。卷积神经网络：由输入层、一个或多个卷积层、池化层、全连接层以及输出层组成。卷积层和池化层允许网络在处理数据时保留空间结构，因此非常适合处理图像和视频数据。
2024-05-29 09:03:04
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原创 深度学习之加宽全连接
在这个模型中，inputs层代表了宽度的特征，而hidden1和hidden2层代表了深度的特征。通过将输入层和第二个隐藏层的输出拼接在一起，模型结合了宽度和深度的特征，以提高模型的预测能力。：optimizer=‘sgd’：这是模型训练时使用的优化器。sgd代表随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent），它是一种简单的优化算法，用于在训练过程中更新模型的权重。
2024-05-27 13:49:58
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原创 python使用opencv对图像的基本操作(4)
skimage.exposure.rescale_intensity函数来调整img数组的亮度范围。这个函数会将图像的亮度范围从当前范围调整为0到255，如果图像的亮度范围已经在这个范围内，则不会进行任何调整。调整后的数组被存储在变量mat中。
2024-05-10 13:04:13
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原创 python使用opencv对图像的基本操作(3)
注:for循环遍历灰度图像的每个像素，根据其灰度值将标签数组的相应位置赋值为0、1或2。具体来说，灰度值小于0.4的像素被标记为0，灰度值在0.4到0.75之间的像素被标记为1，灰度值大于0.75的像素被标记为2。注：exposure模块包含了一系列用于调整图像曝光度的函数，img_as_float函数用于将图像转。(2).Lab中的L分量用于表示像素的亮度，取值范围是[0,100],表示从纯黑到纯白；注：读取一个目录中的所有PNG图像，将它们转换为灰度图像，并显示其中的第一张灰度图像。
2024-04-28 19:40:46
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原创 python使用opencv对图像的基本操作(2)
对多个像素点进行操作，特别是图像处理领域，使用数组切片方式访问是一种非常高效的方法。数组切片允许开发者通过简单的语法获取数组中的一段连续元素，这些元素可以是一个像素点的颜色信息，例如在RGB图像中，一个像素点由红、绿、蓝三个颜色通道的值组成。
2024-04-26 21:00:33
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原创 python使用opencv对图像的基本操作
注：img = io.imread(‘dog.jpg’，as_gray=True)中的as_gray=True是是图片变成灰色。
2024-04-24 20:59:50
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原创 python使用tk包创建五子棋项目（全部代码和图片），实现与AI下棋，超级简单！
python使用tk包简单编写制作五子棋游戏的程序，可以实现与AI下五子棋。
2024-04-22 20:42:30
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原创 python面对对象之多态和封装
(1).定义：封装是指将数据和行为打包到一个类中，并可以控制外部访问的级别。封装可以保护数据和方法的访问，并且提高代码的可维护性。我们可以利用访问控制修饰符来实现封装，包括公有、私有、受保护和包访问等四种级别。\n\n简单的来说其实就是， 封装就是不让人靠近自己的东西，保护自己的隐私。：封装允许对象隐藏其内部实现细节，只暴露必要的接口，这样可以减少外部对象对内部对象的依赖，提高代码的安全性和可维护性。：封装可以将复杂的实现细节封装在对象内部，对外部对象提供简单的接口，降低了使用对象的复杂性。
2024-04-14 15:18:22
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原创 面对对象之继承
继承是指一个类可以从父类中继承方法和属性。如果父类的某个属性或方法也在子类中定义了，那么子类会重写父类的属性或方法，这样子类可以更好地针对自己的特定要求来实现相应的功能。有人说继承可以使代码更加简洁，但是过度的继承反而会使代码变得非常复杂。
2024-04-13 21:07:09
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原创 python冒泡函数
1.定义：冒泡函数是一种排序算法，它重复地遍历要排序的数组，比较每对相邻元素，如果它们的顺序错误就交换它们。通过多次遍历数组，将最大的元素逐步"冒泡"到最后的位置，直至整个数组排序完成。(5)适用性：对于小规模的数据或基本有序的数据，冒泡排序可能是一个合适的选择。(2).稳定性：冒泡排序是一种稳定的排序算法，相同元素的相对位置不会改变。(4).空间复杂度：冒泡排序是一种原地排序算法，只需要常数级别的额外空间。(1).简单易懂：冒泡排序是最简单的排序算法之一，易于理解和实现。
2024-04-07 20:21:37
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原创 python基础（1）
S >= T 或 S > T：返回True或False，判断S和T的包含关系<4>.集合处理的方法：S.add(x)：如果x不在集合S中，将x加入S中;3.常用方法：d.keys()：返回一个列表，列表包含字典的所有键的信息；2.字符串类型：字符串：由0个或多个字符组成的有序字符序列，由一对单引号(' ')或一对双引号(\" \")表示，可对字符进行索引，用序号进行访问。<1>.集合类型：一维数组的集合：集合：多个元素的无序组合，使用大括号{}表示，元素间用逗号分隔， 建立非集合使用{}或set()函数。
2024-04-01 18:43:58
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原创 在Win11中安装python
最后就安装完成点击“Finish”，安装之后可以点击“New Project”进行输入代码运行使用了。.之后就一直点“NEXT”，并选择安装选项，我选的是64位启动器，之后点击“install”.一直等待安装，知道结束，点击“close”，python环境就安装结束了。.之后右键点击桌面打开终端输入“python --version”进行测试。之后点击“All releases”来选择版本下载python环境。.python环境安装结束就可以安装PyCharm了。.下载完成后进行打开安装。
2024-03-21 19:16:28
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空空如也
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