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813-人臉識(shí)別代碼源碼python語言編寫人工智能opencv

813-人臉識(shí)別代碼源碼python語言編寫人工智能opencv
  • 源碼類型:國(guó)產(chǎn)軟件
  • 授權(quán)方式:商業(yè)源碼
  • 源碼大小:70 KB
  • 需要金幣:65 金幣
  • 運(yùn)行環(huán)境:Win2003,WinXP,Win2000,Win9X
  • 源碼等級(jí):★★★☆☆
  • 發(fā)布時(shí)間:2020-01-14
  • 下載次數(shù):
  • 金幣說明:5元5|10元10|30元100|100元1000|更多
  • 在線沖值:點(diǎn)擊在線沖值
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源碼介紹

813-人臉識(shí)別代碼源碼python語言編寫人工智能opencv

啟動(dòng)運(yùn)行:python (直接運(yùn)行即可)

附言:本源碼只售10元,不提供技術(shù)支持,買回去都是自己研究學(xué)習(xí)或者修改成自己要的產(chǎn)品,配置環(huán)境之類的問題自己網(wǎng)上搜一下,使用此源碼的要有一點(diǎn)python和opencv基礎(chǔ),里面也有詳細(xì)說明文檔。

使用py2.7完美運(yùn)行,如果使用更高版本的3.5以上需要自己改下配置

在線人臉識(shí)別

1. 識(shí)別人臉的可擴(kuò)展性。原有的demo只能識(shí)別一個(gè)人,新的demo在數(shù)據(jù)集的擴(kuò)展性上有修改,理論上可以識(shí)別無數(shù)人的臉,只要你有足夠多的數(shù)據(jù);

2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)更加簡(jiǎn)單。新的demo在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)上比原有的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更加簡(jiǎn)單和容易理解,沒有搞得那么復(fù)雜,更加適合入門;3. 代碼結(jié)構(gòu)更清晰。程序設(shè)計(jì)更加模塊化,把能拆分出來的盡量拆分出來,基本上每個(gè)文件都可以單獨(dú)拿出來測(cè)試和使用;

4詳盡的中文注釋。你可以看很詳細(xì)很詳細(xì)的中文注釋、不用看日文和英文的注釋了......

Step 1 環(huán)境配置 環(huán)境配置這塊,網(wǎng)上的資料非常多,總體來說我給大家的建議是:使用集成python環(huán)境Anaconda,里面已經(jīng)集成了很多有用的安裝包比如說numpyscipy,免去了自己配置的痛苦;通過Anaconda安裝新的計(jì)算包也非常方便,具體就不再贅述了,網(wǎng)上可以找到很多教程,多百度、多Google。我可以再提醒一句的是,好像Anacondatheano還有tensorflow的包都有點(diǎn)小問題,需要?jiǎng)h了然后重新下載配置,網(wǎng)上也有教程。

簡(jiǎn)而言之,使用Anaconda,安裝好必要的科學(xué)計(jì)算包:numpy,scipy,sklearn,keras,opencv。貼一個(gè)別人的環(huán)境配置教程,僅供參考:

http://machinelearningmastery.com/setup-python-environment-machine-learning-deep-learning-anaconda/

Step 2 獲得訓(xùn)練數(shù)據(jù)集 第二步就是要獲得數(shù)據(jù)訓(xùn)練集,你可以從網(wǎng)上找訓(xùn)練集,也可以用自己或者朋友的照片來做素材(順手練習(xí)下opencvos),具體操作辦法在文檔中。

 

價(jià)格說明

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