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图片分类

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简介：
图片分类是指利用计算机视觉和机器学习技术对图像进行分析，并按照特定标准或特征将其归入不同类别的过程。 使用带有TensorFlow后端的Keras进行图像分类可以构建一个简单的图像识别工具，用于区分图像是狗还是猫。首先需要安装keras库，可以通过pip install keras命令来完成这一操作。这种方法提供了一个便捷的方式来训练模型，并对输入图片进行预测和分类。

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  • 图片分类
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    图片分类是指利用计算机视觉和机器学习技术对图像进行分析，并按照特定标准或特征将其归入不同类别的过程。 使用带有TensorFlow后端的Keras进行图像分类可以构建一个简单的图像识别工具，用于区分图像是狗还是猫。首先需要安装keras库，可以通过pip install keras命令来完成这一操作。这种方法提供了一个便捷的方式来训练模型，并对输入图片进行预测和分类。
     
  • 代码_CNN_MATLAB图片分类_CNN分类_图片分类预测_MATLAB CNN_
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    本项目采用MATLAB实现CNN模型，用于图像分类和预测。通过训练数据集优化网络参数，提高对各类图片识别准确度。适合研究与教学使用。 使用MATLAB编写CNN程序对图片进行分类并预测，最后实现搜索功能。输入图片路径后可以得到所有同类的图片结果。
     
  • CV-Yelp图片分类
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    CV-Yelp图片分类项目旨在通过计算机视觉技术对Yelp平台上的商家图片进行自动分类和标签化，以提升用户体验与搜索效率。 在一天的工作或学习之后，寻找一家符合自己口味的餐厅是放松身心的好方法之一。Yelp应用程序是最知名的搜索食品和餐馆的应用程序之一。该项目的目标是在用户提交的照片（即由Yelp提供的数据集）上为不同的餐厅添加标签。这种自动化的标记将帮助用户更快、更有效地找到他们心仪的餐厅。 项目可以分为两个主要步骤：首先，从训练集中给定的图片中提取特征，并选择有用的特征；其次，在这些基础上构建机器学习模型并对其进行训练以获得更好的结果。与基于ImageNet进行训练的卷积神经网络（CNN）相比，该项目采用了定向梯度直方图（HOG）算法来实现图像中的特征提取，并使用逻辑回归（LR）和支持向量机（SVM）来进行分类。
     
  • 图片分类软件
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    图片分类软件是一款便捷高效的图像管理工具，能够帮助用户轻松地对海量照片进行智能识别与自动归类。 在日常生活中，我们经常会积累大量的照片，这时就需要对这些照片进行分类整理。这里提供一个实用的小工具，能够帮助用户快速地将大量照片归类，并且该小工具还具备恢复功能，万一您对分类结果不满意时可以轻松还原到初始状态。使用这个工具既方便又安全可靠。
     
  • Midjourney摄影分类图片
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    Midjourney摄影分类图片汇集了多种风格和主题的照片，通过Midjourney平台的专业摄影师捕捉生活中的美好瞬间，为用户提供丰富多样的视觉享受与创作灵感。 Midjourney是一个独立的研究实验室，致力于探索新的思想媒介并拓展人类的想象力。我们是一个小型自筹资金团队，专注于设计、人力资源基础设施和人工智能。 我爬取了Midjourney不同摄影风格的图片进行对比分析，以利于智能神经网络的特征提取与分类。
     
  • 灵动搜图对同类图片进行分类
    优质
    灵动搜图是一款创新的图像搜索工具，擅长将相似或相关的图片归类整理。它利用先进的图像识别技术，帮助用户高效地管理和探索海量图片资源。 该软件可以将相似图片进行分类，并具备缩略图功能，支持多种格式文件。它可以用作图片浏览器，是一款非常不错的分类工具。
     
  • 水果分类图片数据集（10类）
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    该数据集包含多种水果图像，涵盖苹果、香蕉等十种常见类别，旨在支持水果识别与分类的相关研究和应用开发。 10类水果分类数据集包括苹果、猕猴桃、香蕉、樱桃、橘子、芒果、鳄梨、菠萝和草莓，每种水果超过200张图片。
     
  • CNN图片分类实现.zip
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    本项目为CNN（卷积神经网络）图像分类应用，包含训练模型及代码，旨在通过深度学习技术准确识别和分类各类图片内容。 数据预处理包括将数据集按照类别进行分组，并分别保存在0到9的目录下。读取图片后将其整理并存储为新的数据集；接着对数据集和标签采用相同的种子随机打乱，然后根据标签比例分割成训练集（占80%，其中10%作为验证集以检查过拟合情况）以及测试集（20%）。接下来构建一个基于TensorFlow 2.0的CNN模型。该模型包括输入层（图像尺寸为32x32像素，包含三个颜色通道），两个卷积层、一个池化层，并重复此结构一次；随后通过展平操作进入全连接层，最后是输出层。除了输出层使用softmax激活函数外，其余部分均采用ReLU激活函数。 完成模型构建后进行训练阶段，在处理后的数据集上运行该CNN模型以优化参数和提高性能。在模型预测环节中，则利用测试集对已训练的模型进行评估，并计算出针对整个测试集合的精确率、召回率及F1分数等关键指标；此外，通过比较预测结果与实际分类情况来生成混淆矩阵，以便进一步分析各类别之间的误判情况和总体性能表现。
     
  • Hog+Svm图片分类示例
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    本项目通过结合 Hog (Histogram of Oriented Gradients) 特征提取与 Svm (Support Vector Machine) 分类算法，实现高效的图像分类。 本代码是hog+svm分类的一个实例，非常适合图像处理的新手入门学习。要运行此代码，请在与代码同一级目录下建立名为pos和neg的文件夹，并准备一些图片放入这些文件夹中。此外，还需要根据实际情况调整一下路径设置即可开始使用。