青笔

1. .jpg, .png, .gif说到图片，我们首先会想到，几种常见图片格式，如：.jpg, .png, .gif 等。但当我门在说图片的格式时，除了在说图片文件的后缀不同，还有什么不同呢？事实上，图片的格式，在技术上，是指图片所遵循的压缩标准。更准确地说，是数字图像的压缩标准（计算机上的图片都是数字图像，即由 0 和 1 构成的二进制数字图像文件）。可能会有人不明白，为什么图片的格式...

PIL(Python Imaging Library，图像处理类库) 提供了通用的图像处理功能，以及大量有用的基本图像操作，比如：图像缩放，裁剪，旋转，颜色转换等。1. 安装pip install Pillow导入：from PIL import Image2. 基本使用2.1 打开图片image = Image.open("dog.jpeg")2.2 显示图片imag...

和上一篇《python 图像处理类库 PIL (一)》一样，本文依然以图片 dog.jpeg 为例，演示 PIL Image 模块的实例接口。1. 导入 Image 模块，打开 dog.jpeg 图片from PIL import Imageimage = Image.open("dog.jpeg")2. 读取图片属性2.1 宽高尺寸（像素）width, height = i...

1. 初识 OpenCv1999年，英特尔的 Gary Bradsky 发起了 OpenCv 项目，并于 2000 年发布第一个版本。2005年，OpenCv 被首次应用在 Stanley，这也是赢得同年 DARPA 大挑战赛的车型。如今，OpenCv 除了支持计算机视觉，还增加了众多机器学习相关算法，未来还将持续扩展。OpenCV 支持众多主流编程语言，如：C++，Python，Java 等...

前言深度学习领域，解决图像分类问题，最常用的就是卷积神经网络（Convolutional Neural Network）简称 CNN。之所以称之卷积神经网络，是因为，隐藏层中使用了卷积层，来处理二维（灰度）或三维（RGB）的图像数据。每个卷积层由多个过滤器(Filter)组成，每个过滤器对应一个小矩阵（行列数通常为2或者3），矩阵沿着图像的行列，按一定步长，依次乘积，求和，得到一副新的图像数据，...

1. 导入kerasfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense2. Conv2D构建卷积层。用于从输入的高维数组中提取特征。卷积层的每个过滤器就是一个特征映射，用于提取某一个特征，过滤器的数量决定了卷积层输出特征个数，或者输出深度。因此，图...

1. VGG 模型架构VGG 由牛津大学视觉几何组（Visual Geometry Group）开发。包含两个版本：VGG16 和 VGG19，分别有16个层级和19个层级。本文只介绍 VGG16 。根据 arxiv.org 上公布的论文，VGG 的卷积核大小为 (3, 3)，最大池化层核大小 (2, 2)，隐藏层激活函数为 ReLu, 输出层激活函数为 softmax。如果我们能知道模型各层的...

前言本文集以 Kaggle 网站真实竞赛《dogs-vs-cats-redux-kernels-edition》为主线，讲解如何使用深度学习技术解决图像分类问题。本文作为文集第一篇，讲解图像数据集的下载和清洗。1. kaggle 命令行不熟悉 kaggle 命令行接口的读者可参考专栏 《Kaggle 命令行工具查看 AI 最新竞赛和下载数据集》。通过关键词搜索竞赛:$ kaggle ...