月度归档:2018年12月

小猪学AI—图像分类之猫狗识别

概述

前段时间尝试了手写数字的识别,因为模型是使用比较干净的黑底白字图片训练的,直接拿拍的手写照片识别效果不太好,无论是拍照时光线的明暗不均匀、笔的粗细、纸张的边缘等都对模型识别有很大影响,所以当时在模型识别前做了大量的图片预处理工作才使实际的应用准确率得到提升。难道图片的识别都要做如此复杂的预处理吗? 阅读全文

python skimage图像处理

skimage即是Scikit-Image。基于python脚本语言开发的数字图片处理包,比如PIL,Pillow, opencv, scikit-image等。 PIL和Pillow只提供最基础的数字图像处理,功能有限;opencv实际上是一个c++库,只是提供了python接口,更新速度非常慢。scikit-image是基于scipy的一款图像处理包,它将图片作为numpy数组进行处理,与matlab一样。 阅读全文

如何用python解析mnist图片

MNIST 数据集是一个手写数字识别训练数据集,来自美国国家标准与技术研究所National Institute of Standards and Technology (NIST)。训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成,其中 50% 是高中学生,50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员。测试集(test set) 也是同样比例的手写数字数据。 阅读全文

小猪学AI—CNN图像识别之手写数字

前段时间忙了好一阵,终于有时间继续学习了,今天开始通过paddlepaddle的手写数字识别看一下简单的cnn图像识别模型是怎么训练出来的。

概述

手写识别属于典型的图像分类问题,比较简单,示例使用MNIST数据集,它包含7w个如下图所示的手写数字图片和对应的人工标注数值。图片是28×28的像素矩阵,标签则对应着0~9的10个数字。每张图片都经过了大小归一化和居中处理。

MNIST图片示例 阅读全文