##coding=utf-8
#根据肤色数量判断
from PIL import Image
basedir=r'H:\f-jc\00-fxm-tb-zy\【python】\py-0002 python源码\00-上传\03 实战小项目\Python图片识别\imag2'
import os
for filename in os.listdir(basedir):
full_filename=os.path.join(basedir,filename)
img = Image.open(full_filename).convert('YCbCr')
w, h = img.size
data = img.getdata()
cnt = 0
for i, ycbcr in enumerate(data):
y, cb, cr = ycbcr
if 86 <= cb <= 117 and 140 <= cr <= 168:
cnt += 1
print('%s is a porn image?:%s.'%(filename, 'Yes' if cnt > w * h * 0.3 else 'No'))
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python 实战案例:图片识别 源码
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2024-04-30
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本实战案例介绍了如何使用Python进行图片识别,即通过计算机视觉技术识别图像中的对象。案例中将使用流行的机器学习库TensorFlow和Keras,以及预训练的模型来实现对图片内容的识别和分类。 适用人群 机器学习工程师:希望快速实现图片识别功能。 数据科学爱好者:对图像处理和深度学习感兴趣的个人。 软件开发者:需要在应用中集成图片识别功能的开发者。 使用场景及目标 学习目的:作为机器学习和深度学习入门的实践案例。 自动化分类:对大量图片进行自动化的分类和标注。 图像内容分析:在内容管理系统中识别不恰当或版权受保护的图片。 增强现实(AR):在AR应用中识别和追踪物体。 其他说明 预训练模型:本案例将使用预训练的模型,如MobileNet或ResNet,这些模型已经在大量图像数据集上训练过,能够识别多种不同的对象。 自定义训练:如果需要识别特定的对象或场景,可能需要收集数据并训练自定义模型。 性能考量:图片识别可能需要较高的计算资源,尤其是在使用大型模型或处理高分辨率图片时。
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实例-01 图片识别
imag2
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imag2.jpg 292KB
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程序员阿奇
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