image-recognition

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我嘗試了最近在iOS中引入的核心ML來識別和分類圖像。問題是，它沒有給出發送圖像的正確結果。如果我發送地球圖像（環球），它給我的類作爲泡沫。下面是我使用的代碼， let model = Resnet50() let pixelBuffer: CVPixelBuffer = (modelImg.pixelBuffer())! if let prediction

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FLEX，Actionscript：關於mouseOver事件和圖像縮放的2個問題

1）如果我在for循環中創建項目，爲每個項目添加新的eventListener是否正確？或者我應該只向父級添加1個eventListener？並通過ID調用事件？ 2）如果我想縮放我的項目（帶有圖標圖像的LinkButton），我注意到圖標有時會延遲調整大小，所以當我觸發事件時我有點閃爍。我應該不使用圖標，並以另一種方式設置圖像？我怎樣才能解決這個問題？感謝

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label_image添加截圖IMAGE_PATH

我需要截圖添加到網絡中，而不是image_path import os, sys import cv2 import numpy as np from PIL import ImageGrab import tensorflow as tf os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' ### take a screan shot prints

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培訓Tensorflow識別特定圖像

我想培訓張量流模型以識別非常特定的家用電器。我熟悉使用Tensorflow做各種事情，但我不確定構建數據集的最佳方式。我最初的想法是從多個角度爲自己提供100-200個設備圖像，然後從Google搜索中找到1000個左右的其他設備圖像，這些圖像不正確。有沒有比我打算解決這個問題更好的方法？我認爲從物體側面看，容器更具特色，但希望能夠從前方角度獲得高水平的準確性。

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初始模型是否在一個圖像中標記多個對象？

我用retrain.py來用我自己的交通標誌數據集來訓練張量流，但它似乎並沒有捕捉到一個圖像中的多個對象。我使用label_image.py來檢測我的圖像中的對象。我有一個存在於我的數據集中的兩個路標的圖像，但我只能得到一個高精度的符號。它沒有檢測到其他標誌。

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用於圖像識別的TensorFlow，圖像大小

圖像效果的大小如何訓練該任務的模型？我目前的訓練集保存的圖像是2880 X 1800，但我擔心這可能太大而無法訓練。總的來說，我的樣本大小約爲200-500張圖片。這是否意味着我在訓練模型時需要更多資源（GPU，RAM，分佈）？如果這太大，我應該如何去調整大小？ - 我想盡可能地模仿真實世界的照片分辨率，以獲得更好的準確性。編輯：我也將使用圖像文件

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使用OpenCV檢測圖像上人物的長方形肖像

我有許多人像肖像的年鑑圖像，我正在嘗試構建能檢測這些肖像的algorytm。至少，要檢測正確的矩形肖像。 Example 1Example 2 我試圖研究三個方向：人臉檢測黑暗矩形檢測（自畫像是在明亮的背景通常更暗的形狀）人們從OCR'ed名稱提取文本通過結合上述三種算法的結果，我希望能得到一些方法，也可以用到對於許多不同的年鑑頁面。我將非常感謝任何幫助矩形檢測。我開始使用Java和O

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如何處理CNN模型中的不同輸入大小

爲了給出一點上下文：我對機器學習相當陌生，我已閱讀並看過一些關於CNN如何工作的教育視頻。到目前爲止，我已經試過兩個模型，一個隨機的CNN模型和Google的Inception v3模型。我可以理解隨機的人CNN模型和那裏發生的事情。我不明白的是如何使它適用於不同尺寸或旋轉的不同輸出尺寸。讓我來解釋我在做什麼：我基本上想要能夠將圖片（包含徽標）分類爲品牌。例如，你給我一張包含星巴克標誌的照片，

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我如何使用神經網絡來識別手寫數字

其次要想使用signoidal功能「Using neural nets to recognize handwritten digits」一個簡單的神經網絡教程，教程很簡單，用理論和代碼示例。的問題是，它並沒有使用network.py給數字識別的任何實例。例如，我有以下號碼，我想從下面的圖像中將其識別爲0 接下來應該如何處理號碼識別？爲了識別號碼需要使用其他技術，如theano或tensorf

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如何從VNClassificationObservation獲取對象矩形/座標

從VNClassificationObservation獲取問題。我的目標ID識別對象並顯示彈出對象名稱，我能夠獲取名稱，但我無法獲取對象座標或框架。這裏是代碼： let handler = VNImageRequestHandler(cvPixelBuffer: pixelBuffer, options: requestOptions) do { try handler.perf