Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(4)—人脸识别

本篇博文是Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统的收官之作，在人脸识别原理到数据采集、存储和训练识别模型基础上，实现人脸识别，废话少说，上效果图： 案例引入  在Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(3)——训练人脸识别模型中主要讲述神经网络模型的训练过程，使用OpenCV模块中的LBPH（LOCAL

中科星图GVE（AI案例）——AI采样区域的风机检测和识别

​ 简介 AI技术可以应用于风机检测和识别的任务中，以实现自动化和智能化的风机监控。以下是AI采样区域的风机检测和识别的一般步骤： 数据采集：收集风机的各种图像或视频数据，可以包括正常运行状态下的风机图像、故障状态下的风机图像等。 数据预处理：对采集到的数据进行预处理，包括图像的去噪、图像增强、图像标注等。

php识别相似图片简易版

这个识别图片的原理是分析像素点,计算平均颜色,大于平均颜色则为1,小于则为0,然后进行比对 精确度很低,只能匹配形状和比例一样的图片 class img { //比较图片相似度 public function cpimg($img1, $img2, $rate = '2')

大规模模型训练

大规模模型训练涉及多GPU时的并行、通讯以及模型过大等问题。并行方式对于n个GPU数据并行：不同的GPU输入不同的数据，运行相同的完整的模型。模型并行：不同的GPU运行模型的不同部分，比如多层网络的不同层；如果模型能够放进单个GPU的显存中，可以使用数据并行加速。如果模型不能够放

识别猫咪AI算法代价函数的所有求导过程

识别猫咪AI算法代价函数的所有求导过程 问题阐述： 1.刚学习人工智能的同学，一进来都会莫名其妙地接触到吴恩达老师的猫咪识别项目，这里将贴上一部分代码。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import h5py

景区AI行人识别调用动态行人识别失败问题

前段时间我们的景区行人检测功能一直在项目中进行测试，但是检测的AI算法没有达到我们的理想效果，因此我们考虑使用百度AI算法（动态行人识别）来进行调整。在使用GO调用百度AI接口的过程中出现调用失败的情况： 错误信息如下： 此错误的信息表示：传入的图片格式错误。 文档中image传入的是base64编码：

NAIE模型训练服务-Tong

姓名：佟鑫群昵称：Tong

HarmonyOS之AI能力·通用文字识别技术

备可以使用的字符信息的技术。 二、约束与限制 支持处理的图片格式包括 JPEG、JPG、PNG。通用文字识别目前支持的语言有：中文、英文、日语、韩语、俄语、意大利语、西班牙语、葡萄牙语、德语，以及法语（将来会增加更多语种）。目前支持文档印刷体识别，不支持手写字体识别。为保证较

使用卷积神经网络识别数字图片

目的 识别手写数字图片是深度学习的print(“Hello world!”)，是入门级别的小实验，主要是熟悉卷积神经网络的开发流程。本次用到的依然是经典的minist数据集，不过事先分出了训练集和测试集并转换成csv格式。 网络结构和流程 1.结构简述 由

【演示视频】NAIE模型训练服务-数据中心PUE优化Case

自动学习模型训练时有异常图片出现

我使用的是案例中的云宝数据集，在自动学习的模型训练中，有异常图片出现，有人知道是怎么回事吗？图片也找不到是哪个。异常图片显示如下：

【模型训练】字体识别数据集在训练时不收敛的问题

【问题现象】做手写体识别时，按照流程进行数据集的制作和训练，发现训练几轮后，完全没有收敛的迹象。loss值基本不变。【解决过程】因为模型可以正常进行训练，但是loss不收敛，所以对训练的参数进行调整，发现依然没有收敛的迹象。先排除训练脚本的错误。因为使用这个脚本可以正常的产出模型，只是

基于AI算法开发套件进行水表读数识别

水表识别项目流程介绍 基于CV算法识别水表读数的流程大致如下： 获取真实水表数据 下图水表的示数为00018 基于图片分割算法分割出水表读数区域 分割算法会输出水表读数区域四个角的坐标点（像素点），并覆盖不同颜色的蒙版区分图片不同的区域，最后可以裁剪出读数区域用于后续的OCR识别任务。 基于图片OCR算法识别出读数

猫狗识别模型 40张图片小数据集训练的模型

描述本模型基于以下数据集和算法训练而来：数据集：二分类猫狗图片分类小数据集算法：图像分类ResNet50-EI-Backbone模型的预测结果格式是：{ "predicted_label": "dog", "scores": [ [

昇腾AI模型训练开发笔记

run(c)) if __name__ == "__main__":    main()运行下脚本这时候矩阵运行已经在NPU侧执行2.         迁移一个网络模型为了能够直观的展示网络模型迁移的步骤，这里以MNIST手写数字识别为例子，这个例子的数据集很小，CPU运行速度也很快。首先，挑选的这个示例代码比较简

《解锁数据新动能：数据标注工具与AI模型训练平台的无缝对接热潮》

在当今人工智能飞速发展的时代，数据已然成为驱动其进步的核心燃料。而数据标注工具与人工智能模型训练平台的集成，实现数据的无缝流转，正逐渐成为行业内的关键热点，犹如为人工智能的发展装上了强劲的双引擎。 为何集成如此关键 数据标注是为数据赋予标签，使其能被人工智能模型理解和学习的过程。

【基于CloudIDE的AI模型训练Codelab体验分享】

IDE云端开发环境可以很好的提高效率，以前更换设备、出差或者涉及到团队多人协同非常痛苦，在环境的一致性上总是需要花费很大精力，还经常因为环境问题造成意想不到的bug。CloudIDE环境自动帮你安装准备好，只需要通过浏览器就能使用，并且能使用云端强大的算力，感觉以后出差连电脑都不

基于华为云ModelArts实现花卉识别

算法选择我的订阅，选择刚才订阅的算法，版本选择最新的即可 训练输入点击数据集，然后选择刚才创建好的数据集，版本选V001 训练输出选择OBS的model文件夹 资源按下图选择即可 嗯，运行到这你就会发现训练作业运行失败，后来经过多次踩坑后发现使用旧版的训练作业可以训练成功，步骤如下