基于OpenCV、ImageAI和TensorFlow的智能动漫人物识别系统——深度学习方法（附Python代码与模型源码）+数据集

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简介：
本项目构建了一个利用OpenCV、ImageAI及TensorFlow的智能动漫人物识别系统，采用深度学习技术，并提供详细的Python代码、预训练模型和相关数据集。该项目利用爬虫技术获取图片，并使用OpenCV库对图像进行处理，识别并切割出人物脸部，形成了一个用于训练的数据集。通过ImageAI进行模型训练，最终实现了动漫人物的识别功能。同时开发了一个线上Web应用，方便用户体验和使用该模型。项目运行环境包括爬虫、模型训练及实际应用运行环境。具体需要安装Python3.6、Selenium3.0.2、TensorFlow以及lmageAl等软件包。该项目包含四个模块：数据准备、数据处理、模型训练与保存，以及模型测试。其中的数据集可以从百度网站通过爬虫获取，或直接从工程文件中的data文件夹中获得；使用OpenCV和预训练的动漫人物脸部识别模型lbpcascade_animeface来裁剪图片中的人脸用于后续的模型训练；每次完成模型训练后会输出一个.h5文件及对应的.json配置文件。

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基于OpenCV、ImageAI和TensorFlow的智能动漫人物识别系统——深度学习方法（附Python代码与模型源码）+数据集

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本项目构建了一个利用OpenCV、ImageAI及TensorFlow的智能动漫人物识别系统，采用深度学习技术，并提供详细的Python代码、预训练模型和相关数据集。该项目利用爬虫技术获取图片，并使用OpenCV库对图像进行处理，识别并切割出人物脸部，形成了一个用于训练的数据集。通过ImageAI进行模型训练，最终实现了动漫人物的识别功能。同时开发了一个线上Web应用，方便用户体验和使用该模型。项目运行环境包括爬虫、模型训练及实际应用运行环境。具体需要安装Python3.6、Selenium3.0.2、TensorFlow以及lmageAl等软件包。该项目包含四个模块：数据准备、数据处理、模型训练与保存，以及模型测试。其中的数据集可以从百度网站通过爬虫获取，或直接从工程文件中的data文件夹中获得；使用OpenCV和预训练的动漫人物脸部识别模型lbpcascade_animeface来裁剪图片中的人脸用于后续的模型训练；每次完成模型训练后会输出一个.h5文件及对应的.json配置文件。

基于OpenCV和TensorFlow的神经网络智能银行卡号识别系统——深度学习算法的应用（附Python代码及模型源码）+ 数据集

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本项目开发了一种利用OpenCV与TensorFlow的神经网络智能识别系统，专门用于精准读取银行卡号码。结合深度学习技术，通过提供的Python代码和训练模型，可有效处理图像中的卡号提取任务，并附有数据集支持进一步研究和优化。该项目基于网络获取的银行卡数据集进行开发，并使用OpenCV库函数对这些数据进行处理，以实现常规银行卡号识别、输出以及批量管理等功能。项目运行环境包括Python、TensorFlow与OpenCV三个主要部分。整个项目由四个模块构成：训练集图片预处理、测试图片预处理、模型的构建和保存过程及最后的模型测试环节。所使用的数据可以从相关网站下载，或者直接从工程文件中的images文件夹中获取。在神经网络架构方面，采用的是全连接神经网络设计，包含一个输入层、两个隐藏层以及一个输出层。整个项目的设计与实现参考了相关的技术博客文章（原文链接已省略）。

基于PyTorch的深度学习性别识别系统Python代码（附带模型和数据集）.zip

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本资源提供了一个利用PyTorch框架实现的深度学习性别识别系统的完整解决方案，包括源代码、预训练模型及样本数据集。非常适合进行研究与开发使用。基于pytorch深度学习的男女性别识别系统python源码（含模型+数据集）.zip 该资源内项目代码都经过测试运行成功并确认功能正常后才上传，请放心下载使用。本项目适合计算机相关专业（如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等）的在校学生、老师或企业员工，也适用于初学者学习进阶。此外，该项目可以作为毕业设计、课程设计或者作业使用，并可应用于项目的初期演示。对于有一定基础的学习者而言，在此基础上进行修改以实现其他功能是可行的，也可以直接用于项目需求中。欢迎下载并交流探讨，共同进步！

基于TensorFlow 2.0和OpenCV的花卉识别系统源代码（附带数据集）

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本项目提供了一套使用TensorFlow 2.0与OpenCV开发的花卉识别系统源码及配套数据集，适合深度学习爱好者研究实践。基于TensorFlow 2.0和OpenCV的花卉识别系统源码（包含数据集）。

基于传统与深度学习方法的意图识别Python代码及数据集.zip

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本资料包包含了一系列用于实现和测试基于传统机器学习算法以及深度学习技术的意图识别系统的Python代码和相关训练数据。通过整合多种特征提取技术和模型架构，该资源旨在为研究者和开发者提供一个全面的平台，以探索和完善自然语言处理任务中的意图理解能力。【资源介绍】本项目提供了基于传统方法和深度学习方法的意图识别Python源码、数据集及项目说明。快速开始 --- **数据集** - ATIS：英文数据集，包含4978条训练样本和888条测试样本，共22个类别。 - SNIPS：英文数据集，包括13784条训练记录和700条测试记录，涉及7个类别。 **传统方法实现** - SVM ``` python -u train.py -dd {日期} ``` - LR（逻辑回归） ``` python -u train.py -dd {日期} ``` - Stack-Propagation ``` python -u train.py -dd {日期} ``` **Bi-model with decoder** ``` python -u train.py ``` **深度学习方法实现** - Bi-LSTM（双向长短时记忆网络） ``` python -u train.py ``` - JointBERT ``` python -u main.py --task {日期} --model_dir {模型目录} ``` - ERNIE ``` python -u train.py --task {日期} --model_dir {模型目录} ``` **测试** 在测试阶段，会输出训练时间等信息。

基于OpenCV与LPR模型的端到端智能车牌识别——深度学习及目标检测算法的应用（附Python及Android工程源码和数据集）

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本项目采用OpenCV与深度学习LPR模型实现端到端的智能车牌识别，包含Python及Android平台的完整代码和训练数据集。本项目基于CCPD数据集和LPR（License Plate Recognition，车牌识别）模型构建了一个全面的车牌识别系统。该系统结合了深度学习和目标检测技术，并实现了从车牌检测到字符识别的端到端解决方案。项目的运行环境包括Python、OpenCV以及Android环境，需要安装的依赖包有tensorflow、opencv和pandas等。项目由三个模块组成：数据预处理、模型训练及APP构建。其中的数据集是从CCPD页面下载获取；在模型训练阶段，我们使用了级联分类器与无分割车牌字符的卷积神经网络模型，并采用HyperLPR提供的经过充分训练的模型，其识别准确率可达95%至97%之间。项目详情请参阅相关博客文章。

基于Python和TensorFlow的人脸检测、识别与对齐深度学习模型实现

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本项目采用Python和TensorFlow框架，构建了人脸检测、识别及对齐的深度学习系统，有效提升面部特征处理精度。 Deep Learning Models for Face Detection, Recognition, and Alignment implemented in Tensorflow.

基于Python、WaveNet、CTC和TensorFlow的智能语音识别及方言分类深度学习算法研究与实现-附完整工程源码及训练数据集

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本项目采用Python结合WaveNet和CTC技术，利用TensorFlow框架进行深度学习，致力于开发高效的智能语音识别系统，并能有效区分不同方言。项目包含完整的代码库及训练所需的数据集。本项目通过调取语音文件与标注文件提取梅尔倒谱系数特征，并进行归一化处理。根据标注文件建立字典后选择WaveNet机器学习模型训练，在完成softmax处理之后保存模型。项目的运行环境包括Python及Tensorflow，需要安装Keras 2.2.0和TensorFlow1.9版本。项目分为三个模块：方言分类、语音识别以及模型测试。数据集由科大讯飞提供，包含长沙话、上海话和南昌话三种方言的50至300KB大小不等的语音文件共19489条记录。我们分别构建了用于方言分类与语音识别训练的模型，并开发了一个图形用户界面。在测试阶段，在训练集上进行的方言分类准确率超过了98%。项目还能够实现语音识别及方言分类功能。

基于AlexNet深度学习的中草药智能识别系统（涵盖11种草药）【含Python源码+C++ Qt5界面+数据集+训练代码】- 目标识别与深度学习...

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本项目构建了一个基于改进AlexNet模型的中草药智能识别系统，能够准确识别包含在内的11种常见草药。该项目包含了Python源码、C++ Qt5用户界面设计及数据集和训练代码，为用户提供了一套完整的解决方案来实现目标识别与深度学习应用。本段落基于AlexNet深度学习模型，并利用百度爬取的少量图片训练了一个能够识别11种不同中草药类型的模型：曼陀罗、白花蛇舌草、芍药、苍耳、蒲公英、薄荷、藿香、蛇莓、金银花、鸡蛋花和龙葵。此外，我们还开发了一款具有用户界面的智能中草药识别系统，用于在场景中检测并识别各种中草药品种，并方便地展示功能。该系统是使用Python与C++ QT5框架构建的，支持图片识别功能。本段落提供了完整的Python代码及详细的使用教程供有兴趣的学习者参考学习。