python图片识别机器学习,-成都蓉杠电子技术开发公司

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python 图片识别机器学习的问题，于是小编就整理了2个相关介绍 Python图片识别机器学习的解答，让我们一起看看吧。

python深度学习（图像识别）的学习方法或者入门书籍有什么？
python如何实现人脸识别？

python深度学习（图像识别）的学习方法或者入门 书籍有什么？

2000年以来，人工智能的研究、产品开发和创业项目如雨后春笋般出现，各大互联网公司和研究机构纷纷摩拳擦掌，希望在这个新领域领先，也吸引了越来越多的人进入人工智能行业。

我们发现，转行AI的人里主要有三类，一类是程序员出身，具有很好的工程经验，一类是统计学数学电子通信类出身，具有较为扎实的理论基础，还有一类既没有丰富的编程经验也没有扎实理论基础。

div>

（图片来源网络，侵删）

对于零基础小白，怎样快速入门深度学习呢？在这里精选了 5 本深度学习相关的书籍，帮助小白更好的入门。

1.《深度学习》（Deep Learning）

出自 Goodfellow、Bengio 和 Courville 三位大牛之手的《深度学习》（Deep Learning）不可不提。本书旨在成为一本教科书，用于在大学课堂上教授关于深度学习的基本原理和理论。Goodfellow 等人的《深度学习》完全是理论性的书籍，而且没有代码，是深度学习人员必看书籍。

（图片来源网络，侵删）

2.《深度学习图解》

探索深度学习教会你从头开始建立深度学习神经网络。经验丰富的深度学习专家 Andrew W. Trask 将向你展示了深度学习背后的科学，所以你可以自己摸索并神经网络的每一个细节。只使用 Python 及其数学支持库 Numpy，就可以训练自己的神经网络，将文本翻译成不同的语言，甚至像莎士比亚一样写作。

3.《Python 深度学习》

（图片来源网络，侵删）

本书介绍了使用 Python 语言和强大的 Keras 库进行深入学习。这本书由 Keras 的创建者、谷歌人工智能研究员 Francois Chollet 撰写，通过直观的解释和实际的例子来巩固你的理解。你将在计算机视觉、自然语言处理和生成模型中探索具有挑战性的概念和实践。当你完成的时候，你将拥有知识和实际操作技能来将深度学习应用到你自己的项目中。

4.《神经网络和深度学习》

我也和你一样在进行python的深度学习，每天能学点，弄明白个小问题，我就知足。你想学的图像，应该和一个python的第三方库叫OPEN-cv有很大关系，可以网上找***来学习，都是成年人了，我不建议花钱报课来学习，估计网上的培训机构会骂我，我只想说，每个人都有自学能力，甭管你是去图书馆（免费），还是上网找免费网课，我提倡不花钱学技术，哪怕慢一些，学知识我感觉还是慢点，脚踏实地好一些，我们要的就是实惠，因为我也曾经花钱学过，学完后的感觉不值，自己的感觉，仅供参考，如果不想患得患失，就自力更生，自己解决学习困难。

最后把网上一段录制屏幕的源代码分享给你，我还在努力去测试成功。

祝你提前给它先搞明白，测试成功。

python如何 实现 人脸识别？

这里介绍一种简单的人脸识别方式—face recognition，该库是python的一个人脸识别库，基于dlib深度人脸识别技术构建，识别准确率较高，下面我简单介绍一下这个库的安装和使用，实验[_a***_]win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：

1.安装face recognition，这里需要先安装dlib,face_recognition_models，之后才能安装face_recognition，下面我简单介绍一下安装过程：

安装dlib，这里建议安装编译好的dlib.whl文件，直接安装的话，会有错误出现：

安装face_recognition_models和face_recognition，这里可以直接pip install在线安装，也可以源码安装：

实在不会的话，可以参考一下这个教程***s://***.jianshu***/p/8296f2aac1aa。

2.安装完成后，我们就可以进行测试了，主要代码如下（这里用到了opencv进行图片的的显示，没安装的话，直接pip install opencv-python安装就行）：

程序运行截图如下：

这个问题换个问***更好：python做图像识别的学习方法或者入门书籍有什么？

首先切记心急是吃不了热豆腐的，想要彻底明白如何做图像识别，单靠跑一个demo，看一个视频是不行的。就分为三大步走吧：

模式识别打基础

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。这里建议直接学习python下的opencv相关知识

机器学习来寻路

在学习深度学习理论前，建议学习浅层模型及其理论。推荐书籍《机器学习实战》，《统计学习方法》。

深度学习全升华

这里推荐斯坦福大学吴恩达的课程。可以边学边做练习，理论实践两不误。通过上面的学习之后，就可以开始手把手实战了。

开始之前，先了解一下框架的选择目前学术界主流的框架还是caffe和tensorflow，theano和torch倒没见多少人用。caffe是贾杨清大大的开山之作，虽然是用c++写的，但是同样支持matlab和python 接口。tensorflow是谷歌在caffe发布之后发布的基于python开发的深度学习框架。

到此，以上就是小编对于python图片识别机器学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python图片识别机器学习的2点解答对大家有用。

[免责声明]本文来源于网络，不代表本站立场，如转载内容涉及版权等问题，请联系邮箱:83115484@qq.com，我们会予以删除相关文章，保证您的权利。转载请注明出处：http://www.rongung.com/post/40436.html