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Python实践Anaconda,TensorFlow,scikit-learn和OpenCV的视觉项目

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文章附图

特点

  1. 设计和开发用于解决现实世界问题的生产级计算机视觉项目

  2. 学习如何使用用于计算机视觉的尖端第三方库为主要操作系统设置 Anaconda 和 Python

  3. 学习用于对图像进行分类、查找和识别人体姿势以及检测视频中的人脸的最先进技术

  4. 使用 OpenCV、Dlib 和 TensorFlow 等强大的机器学习工具来构建激动人心的项目,例如对手写数字进行分类、检测面部特征等等

  5. 还涵盖了一些高级项目,例如使用 Google 的 Tesseract 软件从真实世界图像中读取车牌文本,以及使用 TensorFlow 中的 DeeperCut 跟踪人体姿势

内容

  • 设置 Anaconda 环境

  • 使用 TensorFlow 进行图像字幕

  • 使用 OpenCV 读取车牌

  • 使用 TensorFlow 进行人体姿势估计

  • 使用 scikit-learn 和 TensorFlow 进行手写数字识别

  • 使用 dlib 进行面部特征跟踪和分类

  • 使用 TensorFlow 进行深度学习图像分类


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