# 基于pytorch的颜色识别
本项目是针对工创比赛做的一次技术更新,希望构建一个神经网络代替传统的hsv颜色识别方法,以提高识别的准确率和鲁棒性。
## 基本思想
工创物料的识别过程中给于定位点,代码会不断预测这个定位点内的颜色(通过神经网络模型)
## 实现思路
只需要训练一个可以快速分辨**红绿蓝白**的模型即可。然后向模型输入定位点周围的图像,即可预测出定位点周围的颜色(四分类问题)
## 文件夹规范
- datas: 存放数据集,包含
- train: 训练集,包含
- img: 图片
- label: 标签
- test: 测试集,包含
- img: 图片
- label: 标签
- model: 存放网络模型
- utils: 存放工具函数,包含文件
- dataset.py: 数据集类
- detect.py: 识别函数
- train.py: 训练代码
- test.py: 测试代码
- main.py: 主文件
特殊的,在`DataSet2`设计中,允许使用文件夹作为标签,如下所示
- datas: 存放数据集,包含
- train: 训练集,包含
- R: 标签名
- img: 图片
- G: 标签名
- img: 图片
- B: 标签名
- img: 图片
- W: 标签名
- img: 图片
- test: 测试集,包含
- R: 标签名
- img: 图片
- G: 标签名
- img: 图片
- B: 标签名
- img: 图片
- W: 标签名
- img: 图片
- model: 存放网络模型
- utils: 存放工具函数,包含文件
- dataset.py: 数据集类
- detect.py: 识别函数
- train.py: 训练代码
- test.py: 测试代码
- main.py: 主文件
## 说明
在仓库中会包含一个训练好的模型,这个模型是目前训练的最好的模型,使用的时候将文件名改为`best_model.pth`即可
为了项目有较高的可移植性,对于不同的项目,只需要修改主文件的逻辑即可,这个项目只包含了一个简单的颜色识别模型,可以根据自己的需求修改
## 使用方法
**注意**:
pytorch的安装需要**64位系统**,安装树莓派系统或者Ubuntu的时候需要安装**64位系统**,否则无法安装pytorch
在具有cuda的Windows电脑环境下,建议使用`conda`环境,直接在命令行输入
```shell
conda env create -f requirements.yml
```
而在Linux或者没有cuda环境的Windows电脑上,可以使用`pip`安装
```shell
pip install -r requirements.txt
```
主文件中使用了与树莓派远程图传的代码,并且`main.py`部署在树莓派中,在树莓派上运行了`main.py`后,在本地电脑运行Debug.py文件,将查看末尾的注释,启动相关代码,即可在树莓派上运行深度学习,在本地电脑查看图像
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大作业基于pytorch的颜色识别项目代码(高分项目).zip,含有代码注释,新手也可看懂。毕业设计、期末大作业、课程设计、高分必看,下载下来,简单部署,就可以使用。该项目可以作为毕设、课程设计期末大作业使用,该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷,具有很高的实际应用价值。 大作业基于pytorch的颜色识别项目代码(高分项目).zip,含有代码注释,新手也可看懂。毕业设计、期末大作业、课程设计、高分必看,下载下来,简单部署,就可以使用。该项目可以作为毕设、课程设计期末大作业使用,该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷,具有很高的实际应用价值。 大作业基于pytorch的颜色识别项目代码(高分项目).zip,含有代码注释,新手也可看懂。毕业设计、期末大作业、课程设计、高分必看,下载下来,简单部署,就可以使用。该项目可以作为毕设、课程设计期末大作业使用,该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷,具有很高的实际应用价值。 大作业基于pytorch的颜色识别项目代码(高分项目).zip,含有代码注释,新手也可看懂。毕业设计、期末大作业、课程
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基于pytorch的颜色识别项目代码.zip (14个子文件)
ColorDetector-base-on-pytorch-master
best_model 9-4.pth 7.5MB
main.py 2KB
utils
__init__.py 156B
dataset.py 3KB
model
__init__.py 74B
cnn.py 2KB
requirements.txt 131B
detect.py 965B
.gitignore 2KB
requirements.yml 8KB
train.py 3KB
Debug.py 2KB
README.md 3KB
img_trans.py 6KB
共 14 条
- 1
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