Lebhaft Opencv Python Beispiel
Opencv Python Beispiel

Opencv Python Beispiel - Sind sie daran interessiert, gesichter in fotos und videos zu erkennen? Aber gelangweilt mit googlen für tutorials, die nie funktionieren? Dann lass mich helfen! Ich garantiere, dass mein e-book dich zu einem gesichtserkennungs-ninja macht, indem du das ende dieses wochenendes benutzt. Klicken sie hier, um es selbst zu versuchen. Wir werden die verwendung dieses datensatzes in weblog-posts des schicksals laden. Ich habe es im abschnitt "downloads" dieses blogposts für ihre zwecke aufrichtig geschützt. Scrollen sie also nach rechts, um die code-fakten früher zu nutzen, als sie damit übereinstimmen.

Vielen dank @adrian in ihrer antwort. In wirklichkeit kann ich einige arten von berichten kategorisieren. Es gibt eine reihe von arten (ungefähr 50 arten und dutzende von millionen von dokumenten). Ich habe deep-mastering verwendet, es ist nicht schwer zu klassifizieren, dass ich es nicht effektiv klassifizieren kann, was wir wünschen. Und das denke ich dieses problem in vielen tatsächlichen internationalen app. Berücksichtigen sie, dass das wissen über algorithmen nicht magisch ist. Sie beachten ein völlig präzises regelwerk. Wenn das huhn-foto einem nicht-vogel-foto in einem euklidischen raum am nächsten kommt, wird der ok-nn-algorithmus das nächste etikett zurückgeben. Das ok-nn-regelwerk kümmert sich jetzt nicht darum, ob das etikett richtig oder falsch ist, es ist einfach eine vollkommen präzise reihe von richtlinien. Ich bin mir jetzt nicht sicher, was du durch "rette dich" dieses szenario meinst.

Es ist eine weile her, dass ich die liste "test1" überprüft habe, aber ich würde jetzt nicht empfehlen, sie zu kombinieren. Sie verderben den code, der das label aus dem fotopfad extrahiert. Ich habe ein problem zu lösen. In einigen fällen haben wir zwei klassen (zb katze und eckzahn), aber einige zeit beim benutzer kann einen chook in den check setzen und die software bietet immer eine antwort (von der richtung ist es falsch) und eines tages mit einem völlig hohen vertrauen (zb 0.9). Ich möchte realisieren, wie man diesen fall in den echten gemälden verhindern kann. Gibt es dafür irgendeine technik? Danke!. Hier können wir sehen, dass es kategorien von fotos und daten gibt, die alle in einem dimensionalen bereich zusammengefasst sind. Unsere welpen neigen dazu, dunkle mäntel zu haben, die außerordentlich flauschig sein können.