图像识别实践的相关内容

矢量数据库在图像识别与检索中的应用实践

一、引言在信息化高速发展的今天，图像作为一种直观、丰富的信息载体，在各个领域中的应用越来越广泛。然而，如何有效地管理和检索海量的图像数据，成为了图像处理领域的一大挑战。矢量数据库以其独特的数据结构和高效的查询性能，为图像识别与检索提供了新的解决方案。本文将探讨矢量数据库在图像识别与检索中的应用实践...

深度学习模型在图像识别中的应用：CIFAR-10数据集实践与准确率分析

前言深度学习模型在图像识别领域的应用越来越广泛。通过对图像数据进行学习和训练，这些模型可以自动识别和分类图像，帮助我们解决各种实际问题。其中，CIFAR-10数据集是一个广泛使用的基准数据集，包含了10个不同类别的彩色图像。本文将介绍如何使用深度学习模型构建一个图像识别系统，并以CIFAR-10数据...

基于图像识别框架Airtest的Windows项目自动化测试实践

写在前面在上一篇文章中，我们介绍了《基于Sikuli GUI图像识别框架的PC客户端自动化测试实践》，但sikuli看起来怎么都像是上个世纪的界面风格，且功能过于简陋。而同样基于图像识别框架的Airtest，则无疑强大了许多，本次分享的内容是基于Airtest实现Windows应用的自动化测试，内容...

基于Sikuli GUI图像识别框架的PC客户端自动化测试实践

写在前面最近两天，公司有个PC客户端的测试任务，除了最基础的功能测试外，还包括稳定性测试和兼容性测试需求。刚好去年接触过Sikuli这款基于GUI图像识别框架的自动化测试工具，于是便应用于测试工作中，辅助测试任务。初步试用下来，总体效果还算差强人意，也间接助我发现了一个致命级别的大bug࿰...

《深度学习与图像识别：原理与实践》一书中GitHub的地址是什么？我在书上没找到。

这是我找到一个网址，但显示404 https://github.com/image_recognition/learning-recognition

带你读《深度学习与图像识别：原理与实践》之三：图像分类之KNN算法

点击查看第一章点击查看第二章第3章图像分类之KNN算法本章将讲解一种最简单的图像分类算法，即K-最近邻算法（K-NearestNeighbor，KNN）。KNN算法的思想非常简单，其涉及的数学原理知识也很简单。本章希望以KNN容易理解的算法逻辑与相对容易的Python实现方式帮助读者快速构建一个...

带你读《深度学习与图像识别：原理与实践》之二：图像识别前置技术

点击查看第一章点击查看第三章第2章图像识别前置技术本章将主要讲解目前主流的深度学习平台、如何搭建本书推荐的开发环境以及图像识别的前置技术Numpy。图像处理的大部分场景都需要将图像转换成向量（或者矩阵）以便于进行后续的图像识别处理。Numpy包中提供了非常好的矩阵运算，因此，学习并掌握Numpy...

带你读《深度学习与图像识别：原理与实践》之一：机器视觉在行业中的应用

智能系统与技术丛书点击查看第二章点击查看第三章深度学习与图像识别：原理与实践魏溪含　涂铭　张修鹏　著第1章机器视觉在行业中的应用本章将介绍机器视觉的发展背景，而后针对机器视觉的主要应用场景做一个简单的介绍，带领读者了解机器视觉都能应用在哪些领域、解决哪些问题。 1.1　机器视觉的发展背景 1....