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原创 人脸数据集——亚洲人脸数据集
大规模亚洲人脸数据的制作 在这次大规模亚洲人脸数据制作主要是亚洲明星人脸数据集，此次我爬取了大概20万张亚洲人脸图像，可以修改爬取每位明星图片的数量来获取更多的图片，过程中主要分以下几步： 获取明星名字列表 （1）、首先从百度搜索栏中搜索“明星”，显示出明星栏目，地区包括内地、香港、台湾、韩国和日本，如下图：（2）、使用python爬虫将这些明星的名字爬取下来，代码如下所...
2018-08-28 14:48:55
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原创 python多进程处理大量图片
由于项目需要100w张图片，在网上下载的图片数据往往是很大尺寸的，此时无论是对照片的存储，转移等操作往往需要消耗大量时间，为了更好的对图片操作，于是对图片进行尺寸缩小，由原先的100多G变换到十多G，从而很好的对图片进行上传存储等操作。刚开始时候处理图片没用用到进程，处理起来很慢，于是在网上查找有关python进程的方法，经过研究使用Python 多进程 multiprocessing.Pool类...
2018-09-28 16:36:25
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原创 OpenCV-python 视频操作
1、用摄像头捕获视频 创建摄像头对象 cap = cv2.VideoCapture（）#0为默认计算机默认摄像头，1可以更换来源; 逐帧显示实现视频播放 在while循环中，利用视频对象不断地读取视频帧，并显示，然后等待1个单位时间，如果检测到键盘输入‘q’，则退出，并关闭窗口。while True: # 读取帧 ret, frame = ca...
2018-09-27 11:26:00
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原创 OpenCV-python 图像的读取显示和保存
导入一些必要的库import numpy as npimport cv21、图片的读取 cv2.imread(文件名，标记）#读入图片 第二个参数有如下三种形式：cv2.IMREAD_COLOR #加载一个彩色图片，图片的透明度会被忽律，也是缺省参数。 cv2.IMREAD_GRAYSCALE #加载黑白图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED...
2018-09-27 10:40:58
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原创 mnist数据集在LeNet5卷积神经网络 学习总结
LeNet-5模型 LeNet-5模型总共有7层，下图为LeNet-5模型架构： 第一层：卷积层 输入为：32×32×1，由于过滤器尺寸为5×5，深度为6，步长为1，不使用全0填充。所以输出为：（32-5）÷1 +1=28，即28×28×6。本层有5×5×1×6+6=156个参数，由于下一层有28×28×6=4704个节点，每个节点和5×5=25个当前层节点相连，所以本层卷...
2018-07-27 18:25:20
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原创 Python之pandas小结
1、数据的导入python中含有基本的数据导入模块，这里介绍两种基本格式（.txt和.csv）的数据导入对.csv数据导入 在这里使用pandas库，将数据导入生成DataFrame形式的数据。 这里的.csv数据和.py都是在一个文件夹里的，不然的话要加入路径 此时，数据已经被导入，我们可以用print（）函数显示出来，它是将所有数据都显示出来了：
2017-12-14 18:16:21
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空空如也
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