Съдържание:
Видео: Разпознаване на цифри с Python: 3 стъпки
2024 Автор: John Day | [email protected]. Последно модифициран: 2024-01-30 07:53
Тази тема е много популярна и е известна като „Computer Vision“, която се състои от най -новите програми за създаване на софтуер, които могат да бъдат използвани от покровители на реноноцентър. Es posible imaginarse que esta habilidad es muy útil para una computadora y permite expandir los horizontes de la computación al ser aplicado correctamente.
Стъпка 1: Изтеглете Python
Инсталиране на програма за програмиране на елегидо, Python.
www.python.org
Стъпка 2: Изтеглете El Dataset De MNIST
Conseguimos el „набор от данни“и „тренировъчен набор“de imágenes para enternar poder, posteriormente, probar la red y confirmmar su correcto funcionamiento
yann.lecun.com/exdb/mnist/
Стъпка 3: Pasos Del Codigo
Luego debemos determinar la estructura de nuestra red de neuronas. Есто ес
vital para el correcto funcionamiento de esta y varía mucho dependiendo del uso que se le dará a la red. Esto se hace en función del número de capas y de nodos (o neuronas). Elegimos una „función de activación“que servirá para determinar cuales neuronas actúan en cada ciclo de procesamiento. Por último, elegimos nuestra función de “costo” o error, que permite a la red aprender y minimizar sus errores al comparar su predición con el resultado esperado. Se ejecuta el código creado para entrenar a la red y luego se le hacen las “preguntas” sobre qué dígito ve en cada imágen nueva presentada.
Todo puede ser encontrado en el siguiente repositorio (hecho en ingles)
github.com/pieromarini/PyNeuNet.git
Препоръчано:
Opencv разпознаване на лица, обучение и разпознаване: 3 стъпки
Откриване, обучение и разпознаване на лица с Opencv: OpenCV е библиотека за компютърно зрение с отворен код, която е много популярна за изпълнение на основни задачи по обработка на изображения, като замъгляване, смесване на изображения, подобряване на изображението, както и качество на видеото, праг и т.н. В допълнение към обработката на изображения, доказва се
Разпознаване и разпознаване на лица - Arduino Face ID Използване на OpenCV Python и Arduino .: 6 стъпки
Разпознаване и разпознаване на лица | Arduino Face ID Използване на OpenCV Python и Arduino .: Разпознаване на лице AKA Face ID е една от най -важните функции на мобилните телефони в днешно време. И така, имах въпрос "мога ли да имам идентификационен номер на лицето за моя проект Arduino" и отговорът е да … Пътуването ми започна по следния начин: Стъпка 1: Достъп до нас
Сензор за разстояние + 4 цифри, 7 сегментен дисплей: 4 стъпки
Сензор за разстояние + 4 цифри, 7 сегментен дисплей: Използвайте сензор за разстояние и вижте разстоянието на обектите на седемсегментен дисплей. Можете също да видите как серво се движи повече наляво, когато обектът се доближи. Червен светодиод ще ви каже дали сте твърде близо и зелен светодиод ще ви каже дали сте прекалено
Ръчен часовник Nixie, 4 цифри: 3 стъпки
Часовник Nixie, 4 цифри: Този проект е свързан с направата на 4-цифрен часовник nixie, ръчен. Https://youtu.be/MAw0OgJxuy0
Разпознаване на лице+разпознаване: 8 стъпки (със снимки)
Face Detection+разпознаване: Това е прост пример за стартиране на разпознаване и разпознаване на лица с OpenCV от камера. ЗАБЕЛЕЖКА: НАПРАВИХ ТОЗИ ПРОЕКТ ЗА СЪДЕЖДАНЕ НА СЕНЗОРИ И ИЗПОЛЗВАХ КАМЕРАТА КАТО СЕНЗОР ЗА ПРОСЛЕДВАНЕ И ПРИЗНАВАНЕ НА ЛИЦА. И така, нашата цел В тази сесия, 1. Инсталирайте Anaconda