AI源碼解讀：數(shù)字圖像處理案例（Python版）

項(xiàng)目1基于插幀和超分辨率的視頻增強(qiáng)應(yīng)用
1.1總體設(shè)計(jì)
1.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
1.1.2系統(tǒng)流程
1.2運(yùn)行環(huán)境
1.2.1Python環(huán)境
1.2.2PyTorch環(huán)境
1.2.3FFmpeg使用
1.2.4百度AI Studio使用
1.3模塊實(shí)現(xiàn)
1.3.1視頻處理模塊
1.3.2超分辨率模塊
1.3.3插幀模塊
1.3.4GUI模塊
1.4系統(tǒng)測(cè)試
1.4.1算法訓(xùn)練
1.4.2GUI界面效果
1.4.3輸出效果展示
項(xiàng)目2基于Pix2Pix的快速圖像風(fēng)格遷移
2.1總體設(shè)計(jì)
2.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
2.1.2系統(tǒng)流程
2.2運(yùn)行環(huán)境
2.2.1Python環(huán)境
2.2.2TensorFlow環(huán)境
2.2.3Flask環(huán)境
2.2.4微信小程序環(huán)境
2.3模塊實(shí)現(xiàn)
2.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.3.2創(chuàng)建模型與編譯
2.3.3模型訓(xùn)練及保存
2.3.4構(gòu)建Pix2Pix數(shù)據(jù)集
2.3.5Pix2Pix模型構(gòu)建
2.3.6Pix2Pix模型訓(xùn)練及保存
2.3.7后端搭建
2.4系統(tǒng)測(cè)試
2.4.1訓(xùn)練效果
2.4.2測(cè)試效果
2.4.3模型應(yīng)用
 
 
項(xiàng)目3常見(jiàn)花卉識(shí)別
3.1總體設(shè)計(jì)
3.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
3.1.2系統(tǒng)流程
3.2運(yùn)行環(huán)境
3.2.1Python環(huán)境
3.2.2TensorFlow環(huán)境
3.2.3Android環(huán)境
3.3模塊實(shí)現(xiàn)
3.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
3.3.2創(chuàng)建模型并編譯
3.3.3模型訓(xùn)練及保存
3.3.4模型生成
3.4系統(tǒng)測(cè)試
3.4.1訓(xùn)練準(zhǔn)確率
3.4.2測(cè)試效果
3.4.3模型應(yīng)用
項(xiàng)目4基于Keras的狗狗分類與人臉相似檢測(cè)器
4.1總體設(shè)計(jì)
4.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
4.1.2系統(tǒng)流程
4.2運(yùn)行環(huán)境
4.2.1Python環(huán)境
4.2.2TensorFlow環(huán)境
4.2.3Keras環(huán)境
4.2.4安裝庫(kù)
4.3模塊實(shí)現(xiàn)
4.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
4.3.2模型編譯主體
4.3.3圖像檢測(cè)
4.3.4文本數(shù)據(jù)翻譯與爬蟲
4.3.5模型訓(xùn)練評(píng)估與生成
4.3.6前端界面
4.4系統(tǒng)測(cè)試
4.4.1前端界面展示
4.4.2程序功能介紹
4.4.3識(shí)別狗狗效果展示
4.4.4識(shí)別人臉效果展示
項(xiàng)目5貓貓相機(jī)
5.1總體設(shè)計(jì)
5.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
5.1.2系統(tǒng)流程
5.2運(yùn)行環(huán)境
5.2.1Python環(huán)境
5.2.2mxnet環(huán)境
5.2.3OpenCV環(huán)境
5.3模塊實(shí)現(xiàn)
5.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
5.3.2創(chuàng)建模型并編譯
5.3.3模型訓(xùn)練及保存
5.3.4模型測(cè)試
5.4系統(tǒng)測(cè)試
5.4.1訓(xùn)練準(zhǔn)確率
5.4.2測(cè)試效果
5.4.3模型應(yīng)用
項(xiàng)目6基于Mask RCNN的動(dòng)物識(shí)別分割及渲染
6.1總體設(shè)計(jì)
6.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
6.1.2系統(tǒng)流程
6.2運(yùn)行環(huán)境
6.2.1Python環(huán)境
6.2.2TensorFlowGPU環(huán)境
6.2.3Keras環(huán)境
6.2.4pycocotools 2.0環(huán)境
6.2.5其他依賴庫(kù)
6.3模塊實(shí)現(xiàn)
6.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
6.3.2數(shù)據(jù)集處理
6.3.3模型訓(xùn)練及保存
6.3.4渲染效果實(shí)現(xiàn)
6.3.5GUI設(shè)計(jì)
6.4系統(tǒng)測(cè)試
6.4.1模型評(píng)估
6.4.2測(cè)試效果
6.4.3模型應(yīng)用
項(xiàng)目7新冠肺炎輔助診斷系統(tǒng)
7.1總體設(shè)計(jì)
7.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
7.1.2系統(tǒng)流程
7.2運(yùn)行環(huán)境
7.2.1Python環(huán)境
7.2.2PaddlePaddle環(huán)境
7.2.3在線運(yùn)行
7.3模塊實(shí)現(xiàn)
7.3.1定義待測(cè)數(shù)據(jù)
7.3.2加載預(yù)訓(xùn)練模型
7.3.3數(shù)據(jù)預(yù)處理
7.3.4可視化操作
7.4系統(tǒng)測(cè)試
7.4.1DICOM圖像
7.4.2預(yù)處理后的圖像
7.4.3肺部分割
7.4.4病灶分割
7.4.5分割結(jié)果
7.4.6統(tǒng)計(jì)輸出結(jié)果
項(xiàng)目8StrokeControllable快速風(fēng)格遷移在網(wǎng)頁(yè)端應(yīng)用
8.1總體設(shè)計(jì)
8.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
8.1.2系統(tǒng)流程
8.2運(yùn)行環(huán)境
8.2.1Python環(huán)境
8.2.2TensorFlow環(huán)境
8.2.3Linux環(huán)境
8.2.4網(wǎng)頁(yè)配置環(huán)境
8.3模塊實(shí)現(xiàn)
8.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
8.3.2模型構(gòu)建
8.3.3模型訓(xùn)練及保存
8.3.4模型測(cè)試
8.4系統(tǒng)測(cè)試
8.4.1訓(xùn)練準(zhǔn)確率
8.4.2測(cè)試效果
8.4.3模型應(yīng)用
項(xiàng)目9SRGAN網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)站默認(rèn)頭像生成中的應(yīng)用
9.1總體設(shè)計(jì)
9.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
9.1.2系統(tǒng)流程
9.2運(yùn)行環(huán)境
9.2.1TensorFlow環(huán)境
9.2.2網(wǎng)頁(yè)服務(wù)器開發(fā)環(huán)境
9.3模塊實(shí)現(xiàn)
9.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
9.3.2模型構(gòu)建
9.3.3模型訓(xùn)練及保存
9.3.4網(wǎng)站搭建
9.4系統(tǒng)測(cè)試
項(xiàng)目10亂序成語(yǔ)驗(yàn)證碼識(shí)別
10.1總體設(shè)計(jì)
10.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
10.1.2系統(tǒng)流程
10.2運(yùn)行環(huán)境
10.2.1Python環(huán)境
10.2.2TensorFlow環(huán)境
10.2.3安裝所需的包
10.3模塊實(shí)現(xiàn)
10.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
10.3.2模型一的構(gòu)建和訓(xùn)練
10.3.3模型二的構(gòu)建和訓(xùn)練
10.3.4亂序成語(yǔ)驗(yàn)證碼識(shí)別
10.3.5可視化界面的實(shí)現(xiàn)
10.4系統(tǒng)測(cè)試
10.4.1訓(xùn)練準(zhǔn)確率
10.4.2測(cè)試效果
10.4.3可視化界面應(yīng)用
項(xiàng)目11基于CNN的SNEAKERS識(shí)別
11.1總體設(shè)計(jì)
11.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
11.1.2系統(tǒng)流程
11.2運(yùn)行環(huán)境
11.2.1Python環(huán)境與Flask框架
11.2.2環(huán)境配置與工具包
11.2.3微信小程序環(huán)境
11.3模塊實(shí)現(xiàn)
11.3.1數(shù)據(jù)制作
11.3.2數(shù)據(jù)構(gòu)建
11.3.3模型訓(xùn)練及保存
11.3.4模型測(cè)試
11.3.5前端與后臺(tái)搭建
11.4系統(tǒng)測(cè)試
11.4.1訓(xùn)練準(zhǔn)確率
11.4.2測(cè)試效果
11.4.3模型應(yīng)用
項(xiàng)目12基于SRGAN的單圖像超分辨率
12.1總體設(shè)計(jì)
12.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
12.1.2系統(tǒng)流程
12.2運(yùn)行環(huán)境
12.2.1Python環(huán)境
12.2.2PyTorch環(huán)境
12.2.3網(wǎng)頁(yè)端Flask框架
12.2.4PyQt環(huán)境配置
12.3模塊實(shí)現(xiàn)
12.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
12.3.2數(shù)據(jù)導(dǎo)入
12.3.3定義模型
12.3.4定義損失函數(shù)
12.3.5模型訓(xùn)練及保存
12.3.6服務(wù)器端架構(gòu)
12.3.7本地單機(jī)程序
12.4系統(tǒng)測(cè)試
項(xiàng)目13濾鏡復(fù)制
13.1總體設(shè)計(jì)
13.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
13.1.2系統(tǒng)流程
13.2運(yùn)行環(huán)境
13.2.1Anaconda環(huán)境
13.2.2TensorFlow環(huán)境
13.2.3Keras環(huán)境
13.3模塊實(shí)現(xiàn)
13.3.1模式選擇
13.3.2任意風(fēng)格模式
13.3.3固定風(fēng)格模式
13.4系統(tǒng)測(cè)試
13.4.1任意風(fēng)格模式測(cè)試結(jié)果
13.4.2固定風(fēng)格模式測(cè)試結(jié)果
項(xiàng)目14基于PyTorch的快速風(fēng)格遷移
14.1總體設(shè)計(jì)
14.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
14.1.2系統(tǒng)流程
14.2運(yùn)行環(huán)境
14.2.1Python環(huán)境
14.2.2PyTorch環(huán)境
14.2.3PyQt5環(huán)境
14.3模塊實(shí)現(xiàn)
14.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
14.3.2模型構(gòu)建
14.3.3模型訓(xùn)練及保存
14.3.4界面化及應(yīng)用
14.4系統(tǒng)測(cè)試
14.4.1訓(xùn)練準(zhǔn)確率
14.4.2測(cè)試效果
14.4.3程序應(yīng)用
項(xiàng)目15CASIAHWDB手寫漢字識(shí)別
15.1總體設(shè)計(jì)
15.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
15.1.2系統(tǒng)流程
15.2運(yùn)行環(huán)境
15.2.1Python環(huán)境
15.2.2TensorFlow環(huán)境
15.2.3wxPython和OpenCV環(huán)境
15.2.4pyttsx3環(huán)境
15.3模塊實(shí)現(xiàn)
15.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
15.3.2模型構(gòu)建
15.3.3模型訓(xùn)練及保存
15.3.4前端界面
15.4系統(tǒng)測(cè)試
15.4.1測(cè)試效果
15.4.2模型應(yīng)用
項(xiàng)目16圖像智能修復(fù)
16.1總體設(shè)計(jì)
16.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
16.1.2系統(tǒng)流程
16.2運(yùn)行環(huán)境
16.2.1Python環(huán)境
16.2.2TensorFlow環(huán)境
16.2.3OpenFace環(huán)境
16.3模塊實(shí)現(xiàn)
16.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
16.3.2模型構(gòu)建
16.3.3模型訓(xùn)練
16.3.4程序?qū)崿F(xiàn)
16.3.5GUI設(shè)計(jì)
16.3.6程序打包
16.4系統(tǒng)測(cè)試
16.4.1GAN網(wǎng)絡(luò)損失變化
16.4.2測(cè)試效果
項(xiàng)目17黑白圖像自動(dòng)著色
17.1總體設(shè)計(jì)
17.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
17.1.2系統(tǒng)流程
17.2運(yùn)行環(huán)境
17.3模塊實(shí)現(xiàn)
17.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
17.3.2模型構(gòu)建與訓(xùn)練
17.3.3模型調(diào)用與結(jié)果優(yōu)化
17.3.4結(jié)果展示
17.4系統(tǒng)測(cè)試
項(xiàng)目18深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮與加速技術(shù)在風(fēng)格遷移中的應(yīng)用
18.1總體設(shè)計(jì)
18.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
18.1.2系統(tǒng)流程
18.2運(yùn)行環(huán)境
18.2.1Python環(huán)境
18.2.2GPU環(huán)境
18.3模塊實(shí)現(xiàn)
18.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
18.3.2創(chuàng)建模型
18.3.3模型訓(xùn)練及保存
18.3.4模型測(cè)試
18.4系統(tǒng)測(cè)試
18.4.1風(fēng)格遷移效果
18.4.2網(wǎng)絡(luò)的加速與壓縮
項(xiàng)目19遷移學(xué)習(xí)的狗狗分類器
19.1總體設(shè)計(jì)
19.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
19.1.2系統(tǒng)流程
19.2運(yùn)行環(huán)境
19.2.1Python環(huán)境
19.2.2TensorFlow環(huán)境
19.2.3Keras環(huán)境
19.2.4wxPython的安裝
19.3模塊實(shí)現(xiàn)
19.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
19.3.2模型構(gòu)建
19.3.3模型訓(xùn)練
19.3.4API調(diào)用
19.3.5模型生成
19.4系統(tǒng)測(cè)試
19.4.1訓(xùn)練準(zhǔn)確率
19.4.2測(cè)試效果
19.4.3模型應(yīng)用
項(xiàng)目20基于TensorFlow的人臉檢測(cè)及追蹤
20.1總體設(shè)計(jì)
20.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
20.1.2系統(tǒng)流程
20.2運(yùn)行環(huán)境
20.2.1Python環(huán)境
20.2.2TensorFlow環(huán)境
20.2.3models環(huán)境
20.3模塊實(shí)現(xiàn)
20.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
20.3.2模型構(gòu)建
20.3.3模型訓(xùn)練及保存
20.4系統(tǒng)測(cè)試