基于keras搭建CNN网络实现水质图像检测

程序员奇奇

已于 2023-06-28 10:35:18 修改

阅读量474

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：深度学习机器学习实战文章标签： keras CNN网络水质图像检测图像分类图像检测

于 2023-06-28 09:50:09 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonyanyan/article/details/131430428

深度学习机器学习实战专栏收录该内容

45 篇文章 ¥29.90 ¥99.00

订阅专栏

超级会员免费看

该博客通过视频教程介绍了如何利用Keras深度学习框架构建卷积神经网络（CNN），结合图像数据，实现水质的图像分类与检测。内容涵盖了数据展示、环境配置以及完整的代码示例，提供了宝贵的图像分类检测数据集资源。

视频讲解：基于卷积CNN、MLP、SVM的水质检测图像分类_哔哩哔哩_bilibili

数据展示：

完整代码：

# 加载函数库
import numpy as np
import pandas as pd
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import itertools
# 显示配置
plt.rcParams['font.famil

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

超级会员免费看

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

程序员奇奇

关注关注

0
点赞
踩
7

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
打赏
打赏
打赏举报

举报

专栏目录

订阅专栏

使用Keras构建卷积神经网络（CNN）进行水质图像检测

ZksProlog的博客

09-22

365

通过准备数据集、构建模型、训练模型和使用模型进行预测，我们可以实现对水质图像的检测任务。通过适当调整模型的结构和参数，我们可以进一步提高模型的性能和准确度。在本文中，我们将使用Keras库来构建一个CNN模型，以实现水质图像检测的任务。训练过程中的损失和准确率等指标将会被记录下来，我们可以通过这些指标来评估模型的性能。通过合适的数据集和调整模型参数，你可以根据自己的需求进行进一步的优化和扩展。接下来，我们需要准备用于训练和测试的水质图像数据集。训练完成后，我们可以使用训练好的模型对新的图像进行水质检测。

基于卷积CNN、MLP、SVM的水质检测图像分类 完整数据+代码

06-28

1131

基于卷积CNN、MLP、SVM的水质检测图像分类 完整数据+代码

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

基于深度学习CRNN的水表读数识别系统

xuehaikj的博客

12-01

2901

基于深度学习CRNN的水表读数识别系统

K最近邻算法学习(2)

bug_12的博客

06-28

410

KNN算法处理多元分类任务下面来测试KNN算法在类型有多个的时候的性能，下面的测试是用有5个类别的数据集来测试的。 from sklearn.datasets import make_blobs import numpy as np from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import matplotlib.pyplot as plt...

数据分析-----基于水质图像的水质分析

shelgi的博客

04-22

5803

文章目录1.前言2.正文作业背景及要求开始动手1.首先，进行图片处理得到颜色矩2.建模过程思考与改进结束 1.前言这一次是分享一次我的作业，然后这个是我做的，等老师过几天分享他的之后我会把老师做得好的地方过来更新的。 2.正文作业背景及要求还是之前的数据分析与挖掘实战里面的案例，得到的数据集是图片，然后我们需要进行提取图片的特征颜色矩然后建模，大概的流程和操作方法见下图。基本流程图像...

基于Keras搭建CNN、TextCNN文本分类模型

当回首往事的时候，不会因虚度年华而悔恨，也不会因碌碌无为而羞愧。

08-02

1999

Keras的CNN、TextCNN文本分类

AI人工智能助力图像处理实现可持续发展

AI天才研究院

04-04

1057

本文旨在系统性地探讨人工智能技术在图像处理领域如何促进可持续发展的实现。环境监测与保护资源管理与优化生态多样性保护绿色计算技术研究范围涵盖从基础算法到实际部署的完整技术栈，包括但不限于深度学习模型、边缘计算和节能优化技术。首先介绍背景知识和核心概念然后深入分析算法原理和数学模型接着通过实际案例展示应用实现最后讨论未来趋势和挑战计算机视觉(Computer Vision)：使计算机能够从图像或视频中获取高级理解的技术深度学习(Deep Learning)

基于SpringBoot与Vue的水质预测系统设计

因此，项目采用深度学习技术，利用Python中的主流机器学习库（如TensorFlow、Keras或PyTorch）构建深层神经网络（DNN）、长短期记忆网络（LSTM）或卷积神经网络（CNN），对历史水质数据进行训练，从而实现对未来水质...

水质检测系统（Python图像识别）

某不知名菜鸟的博客

12-18

6037

基于图像识别实现基本的水质检测功能

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）

11-26

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究，重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法，并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例，展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外，文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景，强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员，尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者；使用场景及目标：①学习遗传算法及其他智能优化算法（如粒子群、蜣螂优化、NSGA等）在任务调度中的设计与实现；②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用；③获取多领域（如微电网、无人机、车间调度）的算法复现与创新思路；阅读建议：建议按目录顺序系统浏览，重点关注算法原理与代码实现的对应关系，结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现，同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。

25页PPT-特权访问安全解决方案（奇安信）.pptx

11-26

25页PPT-特权访问安全解决方案（奇安信）

微电网创新点基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)

11-26

【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要：本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法（NSDBO），用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制，提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性，有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型，并通过Matlab代码实现算法仿真，验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能，相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群：具备一定电力系统或优化算法基础，从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计；②作为新型智能优化算法的研究与改进基础，用于解决复杂的多目标工程优化问题；③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式，并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验，以掌握算法的适应性与调参技巧。

物联网基于ESP32与MQTT的温湿度监控系统设计：小程序端实时数据显示与历史趋势分析

11-26

内容概要：本文介绍了一个基于ESP32、MQTT协议和微信小程序的温湿度远程监控系统，涵盖硬件端（ESP32与DHT系列传感器）、云端（MQTT消息 broker）以及小程序前端的完整实现方案。系统通过ESP32采集温湿度数据，利用WiFi连接将数据经由MQTT协议发布至服务器；小程序订阅相应主题，实现实时数据显示、历史趋势绘图、设备状态监测等功能，并支持手动刷新与断线自动重连机制。代码示例包括ESP32的WiFi与MQTT连接、传感器数据读取与上传，以及小程序的页面结构、逻辑控制和图表绘制。系统具备良好的可扩展性和实用性，适用于物联网远程监控场景。; 适合人群：具备嵌入式开发基础和前端开发经验，熟悉C++和JavaScript语言，从事物联网项目开发1-3年的工程师或爱好者；使用场景及目标：①实现对环境温湿度的远程实时监控；②学习MQTT协议在物联网通信中的应用；③掌握ESP32与微信小程序的联动开发方法；④构建完整的前后端一体化物联网解决方案；阅读建议：建议读者结合硬件实际操作，部署MQTT服务器并调试通信流程，重点关注数据格式一致性、网络稳定性处理及小程序图表性能优化，同时注意启用TLS加密以提升系统安全性。

【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）

11-26

【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）内容概要：本文档主要围绕电力系统潮流计算，重点介绍了基于Matlab实现的5节点系统潮流计算方法，采用牛顿-拉夫逊法（牛拉法）和PQ分解法两种经典算法进行求解。文中详细阐述了两种方法的数学模型、迭代流程及收敛特性，并通过Matlab代码实现具体案例分析，帮助读者理解电力系统潮流计算的基本原理与编程实现过程。同时，文档还提到了其他相关电力系统与优化算法的研究主题，构成一个综合性科研资源集合。; 适合人群：具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的电气工程专业学生、研究生及从事电力系统分析与优化的科研人员。; 使用场景及目标：①掌握牛顿-拉夫逊法与PQ分解法在潮流计算中的应用差异与实现细节；②通过Matlab编程实践提升对电力系统稳态分析的理解；③为后续研究电力系统优化、状态估计、配电网重构等问题提供算法基础和技术支持。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段调试运行，深入理解算法每一步的物理意义，同时可参考文中提及的其他相关案例拓展应用场景，加强理论与实践的结合。

MATLAB Special Heatmap-Matlab资源

最新发布

11-27

special-heatmap for MATLAB

34页-切面技术升级范式，落地原生数据安全.pdf

11-26

34页-切面技术升级范式，落地原生数据安全

基于51单片机的数字频率计设计资源分享

11-26

本项目是一个以经典51系列单片机——STC89C52为核心，设计实现的一款高性价比数字频率计。它集成了信号输入处理、频率测量及直观显示的功能，专为电子爱好者、学生及工程师设计，旨在提供一种简单高效的频率测量解决方案。系统组成核心控制器：STC89C52单片机，负责整体的运算和控制。信号输入：兼容多种波形（如正弦波、三角波、方波）的输入接口。整形电路：采用74HC14施密特触发器，确保输入信号的稳定性和精确性。分频电路：利用74HC390双十进制计数器/分频器，帮助进行频率的准确测量。显示模块：LCD1602液晶显示屏，清晰展示当前测量的频率值（单位：Hz）。电源：支持标准电源输入，保证系统的稳定运行。功能特点宽频率测量范围：1Hz至12MHz，覆盖了从低频到高频的广泛需求。高灵敏度：能够识别并测量幅度小至1Vpp的信号，适合各类微弱信号的频率测试。直观显示：通过LCD1602液晶屏实时显示频率值，最多显示8位数字，便于读取。扩展性设计：基础版本提供了丰富的可能性，用户可根据需要添加更多功能，如数据记录、报警提示等。资源包含原理图：详细的电路连接示意图，帮助快速理解系统架构。 PCB设计文件：用于制作电路板。单片机程序源码：用C语言编写，适用于Keil等开发环境。使用说明：指导如何搭建系统，以及基本的操作方法。设计报告：分析设计思路，性能评估和技术细节。

Image14更新CTP了8寸屏Buildroot【linux-6.1】-20251126-1550.7z

11-26

Image14更新CTP了8寸屏Buildroot【linux-6.1】_20251126_1550.7z 【20251120】RD-RK3588开发板适配Android14是全功能模块测试说明2 2025/11/20 18:21 0、DTS使用EVB7的V11版本。EVB7的V10版本应该也类似！ 1、DEBUG波特率：1500000bps 2、HDMI OUT J12有显示。J13没显示。HDMI IN没有输入！ 3、type-C接口，可以ADB，可以刷机。 4、USB接口【全通】！。USB2.0通了。USB HUB通了【4个USB2.0】。USB 3.0通了。 5、AP6275P的WIFI部分【通了，iperf3打流：48.5 Mbits/sec】/BT【通了，接受小米13Ultra的JPG图片！】。如果不通，可以选择降级固件为Android13中的固件。 6、2个以太网都通了：ETH0【936 Mbits/sec】/ETH1【932 Mbits/sec】。

基于混合规划求解机组组合（yalmip+Cplex实现）

11-26

基于混合规划求解机组组合（yalmip+Cplex实现）内容概要：本文介绍了基于混合规划方法求解电力系统机组组合问题的技术方案，结合YALMIP建模语言与Cplex求解器实现高效优化求解。文档重点阐述了如何构建机组组合的数学模型，包括启停成本、出力约束、爬坡速率、最小运行/停机时间等关键因素，并通过YALMIP进行符号化建模，调用Cplex进行精确求解。该方法适用于处理大规模、高维度的电力系统优化问题，具有良好的可扩展性和实用性。文中还展示了完整的Matlab代码实现流程，便于科研与工程应用复现。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和优化理论背景的研究生、科研人员及从事电力调度、能源管理等相关领域的工程师。; 使用场景及目标：①掌握YALMIP在电力系统优化中的建模技巧；②学习如何利用Cplex求解器解决混合整数线性规划（MILP）问题；③应用于机组组合、经济调度、微电网优化等实际电力系统决策问题的研究与仿真。; 阅读建议：建议读者结合提供的代码资源进行实践操作，深入理解YALMIP建模语法与Cplex求解机制，同时可参考文档中提及的其他优化案例进行横向对比学习，以提升综合建模能力。

基于Keras和CNN的猫种类图像分类系统实现

本资源标题为“以猫种类的识别为例，使用Keras和...通过深入研读源码与文档，学习者不仅能掌握CNN图像分类的核心技术，还能建立起完整的项目开发思维，为进一步探索目标检测、图像生成、多模态识别等领域打下坚实基础。