Python深度学习之图像识别 Python的深度学习框架有哪些？
作者 | 周伟能
来源 | 小叮当讲SAS和Python
Python在机器学习（人工智能，AI）方面有着很大的优势。谈到人工智能，一般也会谈到其实现的语言Python。前面有几讲也是关于机器学习在图像识别中的应用。今天再来讲一个关于运用google的深度学习框架tensorflow和keras进行训练深度神经网络，并对未知图像进行预测。
导入python模块
导入图像数据
合并列表数据
将图片数据转化为数组
显示一张图片
训练神经网络
我们可以看到测试集的准确率达到99.67%
预测一个图像
预测为汽车的概率为100%。（括号内为真实标签）
预测为美女的概率为100%。（括号内为真实标签）
测试集中前15个图像预测完全正确。Nice!
最后我们来识别单张图片。
结果预测为汽车。Nice!
最后来预测一下外部随便下载的汽车或美女图片
预测为汽车，不错！
小编这里有10张图片，前5张为汽车图片，后五张为美女图片。
下面进行批量预测：
结果也是完全正确。
看到这里，感觉神经网络是不是很神奇，要想让神经网络预测得准确，我们就必须给予大量的数据进行训练模型，优化模型，以至于达到准确识别图像的目的，图像识别作为人工智能的一部分，现在已经慢慢走向成熟，虽然机器也有出错的时候，但是进过不断优化，错误率将会越来越小，相信机器智能或者人工智能时代能够创造出更多智能而美好的东西。为社会，为人类的自由做出更大的贡献。
python深度学习的学习方法或者入门书籍有什么~
作者：issac Syndrome来源：知乎这是一个较完整的应用深度学习进行图像识别的学习路径，不是深度学习的捷径！1. 模式识别从你的描述问题的语言来看，题主似乎对模式识别没有较高的认识。所以在做基于深度学习的图像识别前，建议先大致阅读模式识别和计算机视觉相关书籍。先理解图像这个信息本身，才来尝试识别。《学习OpenCV》，我觉得是一本非常好的上述领域入门书籍，也有python接口。2.机器学习不清楚你对机器学习及其相关领域的了解程度。在学习深度学习理论前，建议学习浅层模型及其理论。当然没有特别好的中文书籍。但《机器学习》，《统计学习方法》还是值得一看。外文推荐《Pattern Recognition and Machine Learning》和《Machine Learning： a Probabilistic Perspective》，后者包含了深度神经网络的章节。3.深度学习最后深度学习在python方面首推蒙特利尔大学的Theano（Welcome — Theano 0.6 documentation）。其有对应的英文版深度学习教程（Contents — DeepLearning 0.1 documentation），会涉及到浅层模型到深度模型的扩展。我已经把部分文档翻译为中文，放在github上。质量不佳，如果有兴趣的可以一起加入（Syndrome777/DeepLearningTutorial · GitHub）。另外有个斯坦福的文档，主要讲解自动编码机，有中文学者完成了翻译（UFLDL教程 - Ufldl）。深度学习很火，使得一部分同学急切的加入。但我还是建议首先先有模式识别和机器学习的基础后再学习不迟，这样打后期才会比较给力。python深度学习的学习方法或者入门书籍有什么
中公教育联合中科院专家打造的深度学习分八个阶段进行学习：
第一阶段AI概述及前沿应用成果介绍
深度学习的最新应用成果
单层/深度学习与机器学习
人工智能的关系及发展简
第二阶段神经网络原理及TensorFlow实战
梯度下降优化方法
前馈神经网络的基本结构和训练过程
反向传播算法
TensorFlow开发环境安装
“计算图”编程模型
深度学习中图像识别的操作原理
第三阶段循环神经网络原理及项目实战
语言模型及词嵌入
词嵌入的学习过程
循环神经网络的基本结构
时间序列反向传播算法
长短时记忆网络（LSTM）的基本结构
LSTM实现语言模型
第四阶段生成式对抗网络原理及项目实战
生成式对抗网络（GAN）的基本结构和原理
GAN的训练过程
GAN用于图片生成的实现
第五阶段深度学习的分布式处理及项目实战
多GPU并行实现
分布式并行的环境搭建
分布式并行实现
第六阶段深度强化学习及项目实战
强化学习介绍
智能体Agent的深度决策机制（上）
智能体Agent的深度决策机制（中）
智能体Agent的深度决策机制（下）
第七阶段车牌识别项目实战
数据集介绍及项目需求分析
OpenCV库介绍及车牌定位
车牌定位
车牌识别
学员项目案例评讲
第八阶段深度学习前沿技术简介
深度学习前沿技术简介
元学习
迁移学习等
详情查看深度学习。
#宰杜肾# 请问可以用python实现将大图片变成小图片处理吗,这边要做一个图像识别,太大的分辨率运行慢 -
(18432302131)： python有一个图像处理库——PIL,可以处理图像文件.PIL提供了功能丰富的方法,比如格式转换、旋转、裁剪、改变尺寸、像素处理、图片合并等等等等,非常强大.举个简单的例子,调整图片的大小:12345678910111213141516171819 ...
#宰杜肾# python自学,需要学习那些内容?有没有课程大纲推荐? -
(18432302131)： 一般对于python的学习主要可以分为4大阶段: 第一阶段学习Python核心编程,主要是Python语言基础、Linux、MySQL,前期学习Python编程语言基础内容;中期主要涉及OOP基础知识,学习后应该能自己处理OOP问题,具有初步软件工程知...
#宰杜肾# 深度学习python图像标记工具labeltool 怎么显示方框 -
(18432302131)： from __future__ import division from Tkinter import * import tkMessageBox from PIL import Image, ImageTk import os import glob import random w0 = 1; #图片原始宽度 h0 = 1; #图片原始高度 # colors for the bboxes COLORS = ['red', 'blue', '...
#宰杜肾# 怎么用python识别图像中的污点 -
(18432302131)： 第一步:查找图片在原始图片上的坐标点 第二步:将图片匹配的坐标点,转换为手机屏幕上实际的坐标点 第三步:优化,截取手机上部分区域图片,进行相似度匹配,提高匹配精度
#宰杜肾# Python人工智能培训要学哪些知识 -
(18432302131)： 基本的经典算法,包括分类、回归、聚类、降维,比如决策树、随机森林、Adaboost、支持向量机、神经网络、HMM等 另外还需要学一些图像识别
#宰杜肾# Python培训需要学习哪些内容
(18432302131)： 学习Python编程需要学习:第一阶段:Python语言及应用 课程内容:Python语言基础,面向对象设计,多线程编程,数据库交互技术,前端特效,Web框架,爬虫框架,网络编程 掌握技能:(1)掌握Python语言语法及面向对象设计;(2)掌...
#宰杜肾# 深度学习进行图像识别 还要不要提取图像特征 -
(18432302131)： 要提取,不过是由模型自动从大量数据中提取特征.而不是像传统的Hog,Sift一样设计特征.
#宰杜肾# 为什么 Deep Learning 最先在语音识别和图像处理领域取得突破 -
(18432302131)： 当然,深度学**不是神,并不是无所不能.从上面的分析我们知道,是深度学**看起来无比光明的前景让大家把它应用到语音、图像领域.而它之所以能在语音和图像领域获得成功,又回过头促进深度学**发展,背后必然是有一定的道理的.第一...
#宰杜肾# 有没有比现在DeepLearning/CNN更好的图像识别方法 -
(18432302131)： 不是非常精通DL,瞎说说 只有二维信息习得的图像特征确实有很大的局限性,最明显的表现就是无法准确识别物体高光和阴影的问题.这个问题从一些图形学的研究中也能看出来,比如给三维渲染传输手绘材质的算法.不论是否用深度CNN都...
#宰杜肾# 如何用深度学习实现卫星图像分割与识别 -
(18432302131)： 使用全卷积网络可以达到图像语义分割,至于识别可以后续对语义图做处理,目前有关于“注意力”的深度学习研究,也小有所成,可以省去一些后续步骤.给你一个大概的思路,所需知识自己百度一下吧.
