AI源碼解讀：數(shù)字圖像處理案例（Python版）

項目1基于插幀和超分辨率的視頻增強應(yīng)用
1.1總體設(shè)計
1.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
1.1.2系統(tǒng)流程
1.2運行環(huán)境
1.2.1Python環(huán)境
1.2.2PyTorch環(huán)境
1.2.3FFmpeg使用
1.2.4百度AI Studio使用
1.3模塊實現(xiàn)
1.3.1視頻處理模塊
1.3.2超分辨率模塊
1.3.3插幀模塊
1.3.4GUI模塊
1.4系統(tǒng)測試
1.4.1算法訓(xùn)練
1.4.2GUI界面效果
1.4.3輸出效果展示
項目2基于Pix2Pix的快速圖像風(fēng)格遷移
2.1總體設(shè)計
2.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
2.1.2系統(tǒng)流程
2.2運行環(huán)境
2.2.1Python環(huán)境
2.2.2TensorFlow環(huán)境
2.2.3Flask環(huán)境
2.2.4微信小程序環(huán)境
2.3模塊實現(xiàn)
2.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.3.2創(chuàng)建模型與編譯
2.3.3模型訓(xùn)練及保存
2.3.4構(gòu)建Pix2Pix數(shù)據(jù)集
2.3.5Pix2Pix模型構(gòu)建
2.3.6Pix2Pix模型訓(xùn)練及保存
2.3.7后端搭建
2.4系統(tǒng)測試
2.4.1訓(xùn)練效果
2.4.2測試效果
2.4.3模型應(yīng)用
 
 
項目3常見花卉識別
3.1總體設(shè)計
3.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
3.1.2系統(tǒng)流程
3.2運行環(huán)境
3.2.1Python環(huán)境
3.2.2TensorFlow環(huán)境
3.2.3Android環(huán)境
3.3模塊實現(xiàn)
3.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
3.3.2創(chuàng)建模型并編譯
3.3.3模型訓(xùn)練及保存
3.3.4模型生成
3.4系統(tǒng)測試
3.4.1訓(xùn)練準(zhǔn)確率
3.4.2測試效果
3.4.3模型應(yīng)用
項目4基于Keras的狗狗分類與人臉相似檢測器
4.1總體設(shè)計
4.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
4.1.2系統(tǒng)流程
4.2運行環(huán)境
4.2.1Python環(huán)境
4.2.2TensorFlow環(huán)境
4.2.3Keras環(huán)境
4.2.4安裝庫
4.3模塊實現(xiàn)
4.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
4.3.2模型編譯主體
4.3.3圖像檢測
4.3.4文本數(shù)據(jù)翻譯與爬蟲
4.3.5模型訓(xùn)練評估與生成
4.3.6前端界面
4.4系統(tǒng)測試
4.4.1前端界面展示
4.4.2程序功能介紹
4.4.3識別狗狗效果展示
4.4.4識別人臉效果展示
項目5貓貓相機
5.1總體設(shè)計
5.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
5.1.2系統(tǒng)流程
5.2運行環(huán)境
5.2.1Python環(huán)境
5.2.2mxnet環(huán)境
5.2.3OpenCV環(huán)境
5.3模塊實現(xiàn)
5.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
5.3.2創(chuàng)建模型并編譯
5.3.3模型訓(xùn)練及保存
5.3.4模型測試
5.4系統(tǒng)測試
5.4.1訓(xùn)練準(zhǔn)確率
5.4.2測試效果
5.4.3模型應(yīng)用
項目6基于Mask RCNN的動物識別分割及渲染
6.1總體設(shè)計
6.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
6.1.2系統(tǒng)流程
6.2運行環(huán)境
6.2.1Python環(huán)境
6.2.2TensorFlowGPU環(huán)境
6.2.3Keras環(huán)境
6.2.4pycocotools 2.0環(huán)境
6.2.5其他依賴庫
6.3模塊實現(xiàn)
6.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
6.3.2數(shù)據(jù)集處理
6.3.3模型訓(xùn)練及保存
6.3.4渲染效果實現(xiàn)
6.3.5GUI設(shè)計
6.4系統(tǒng)測試
6.4.1模型評估
6.4.2測試效果
6.4.3模型應(yīng)用
項目7新冠肺炎輔助診斷系統(tǒng)
7.1總體設(shè)計
7.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
7.1.2系統(tǒng)流程
7.2運行環(huán)境
7.2.1Python環(huán)境
7.2.2PaddlePaddle環(huán)境
7.2.3在線運行
7.3模塊實現(xiàn)
7.3.1定義待測數(shù)據(jù)
7.3.2加載預(yù)訓(xùn)練模型
7.3.3數(shù)據(jù)預(yù)處理
7.3.4可視化操作
7.4系統(tǒng)測試
7.4.1DICOM圖像
7.4.2預(yù)處理后的圖像
7.4.3肺部分割
7.4.4病灶分割
7.4.5分割結(jié)果
7.4.6統(tǒng)計輸出結(jié)果
項目8StrokeControllable快速風(fēng)格遷移在網(wǎng)頁端應(yīng)用
8.1總體設(shè)計
8.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
8.1.2系統(tǒng)流程
8.2運行環(huán)境
8.2.1Python環(huán)境
8.2.2TensorFlow環(huán)境
8.2.3Linux環(huán)境
8.2.4網(wǎng)頁配置環(huán)境
8.3模塊實現(xiàn)
8.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
8.3.2模型構(gòu)建
8.3.3模型訓(xùn)練及保存
8.3.4模型測試
8.4系統(tǒng)測試
8.4.1訓(xùn)練準(zhǔn)確率
8.4.2測試效果
8.4.3模型應(yīng)用
項目9SRGAN網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)站默認(rèn)頭像生成中的應(yīng)用
9.1總體設(shè)計
9.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
9.1.2系統(tǒng)流程
9.2運行環(huán)境
9.2.1TensorFlow環(huán)境
9.2.2網(wǎng)頁服務(wù)器開發(fā)環(huán)境
9.3模塊實現(xiàn)
9.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
9.3.2模型構(gòu)建
9.3.3模型訓(xùn)練及保存
9.3.4網(wǎng)站搭建
9.4系統(tǒng)測試
項目10亂序成語驗證碼識別
10.1總體設(shè)計
10.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
10.1.2系統(tǒng)流程
10.2運行環(huán)境
10.2.1Python環(huán)境
10.2.2TensorFlow環(huán)境
10.2.3安裝所需的包
10.3模塊實現(xiàn)
10.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
10.3.2模型一的構(gòu)建和訓(xùn)練
10.3.3模型二的構(gòu)建和訓(xùn)練
10.3.4亂序成語驗證碼識別
10.3.5可視化界面的實現(xiàn)
10.4系統(tǒng)測試
10.4.1訓(xùn)練準(zhǔn)確率
10.4.2測試效果
10.4.3可視化界面應(yīng)用
項目11基于CNN的SNEAKERS識別
11.1總體設(shè)計
11.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
11.1.2系統(tǒng)流程
11.2運行環(huán)境
11.2.1Python環(huán)境與Flask框架
11.2.2環(huán)境配置與工具包
11.2.3微信小程序環(huán)境
11.3模塊實現(xiàn)
11.3.1數(shù)據(jù)制作
11.3.2數(shù)據(jù)構(gòu)建
11.3.3模型訓(xùn)練及保存
11.3.4模型測試
11.3.5前端與后臺搭建
11.4系統(tǒng)測試
11.4.1訓(xùn)練準(zhǔn)確率
11.4.2測試效果
11.4.3模型應(yīng)用
項目12基于SRGAN的單圖像超分辨率
12.1總體設(shè)計
12.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
12.1.2系統(tǒng)流程
12.2運行環(huán)境
12.2.1Python環(huán)境
12.2.2PyTorch環(huán)境
12.2.3網(wǎng)頁端Flask框架
12.2.4PyQt環(huán)境配置
12.3模塊實現(xiàn)
12.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
12.3.2數(shù)據(jù)導(dǎo)入
12.3.3定義模型
12.3.4定義損失函數(shù)
12.3.5模型訓(xùn)練及保存
12.3.6服務(wù)器端架構(gòu)
12.3.7本地單機程序
12.4系統(tǒng)測試
項目13濾鏡復(fù)制
13.1總體設(shè)計
13.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
13.1.2系統(tǒng)流程
13.2運行環(huán)境
13.2.1Anaconda環(huán)境
13.2.2TensorFlow環(huán)境
13.2.3Keras環(huán)境
13.3模塊實現(xiàn)
13.3.1模式選擇
13.3.2任意風(fēng)格模式
13.3.3固定風(fēng)格模式
13.4系統(tǒng)測試
13.4.1任意風(fēng)格模式測試結(jié)果
13.4.2固定風(fēng)格模式測試結(jié)果
項目14基于PyTorch的快速風(fēng)格遷移
14.1總體設(shè)計
14.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
14.1.2系統(tǒng)流程
14.2運行環(huán)境
14.2.1Python環(huán)境
14.2.2PyTorch環(huán)境
14.2.3PyQt5環(huán)境
14.3模塊實現(xiàn)
14.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
14.3.2模型構(gòu)建
14.3.3模型訓(xùn)練及保存
14.3.4界面化及應(yīng)用
14.4系統(tǒng)測試
14.4.1訓(xùn)練準(zhǔn)確率
14.4.2測試效果
14.4.3程序應(yīng)用
項目15CASIAHWDB手寫漢字識別
15.1總體設(shè)計
15.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
15.1.2系統(tǒng)流程
15.2運行環(huán)境
15.2.1Python環(huán)境
15.2.2TensorFlow環(huán)境
15.2.3wxPython和OpenCV環(huán)境
15.2.4pyttsx3環(huán)境
15.3模塊實現(xiàn)
15.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
15.3.2模型構(gòu)建
15.3.3模型訓(xùn)練及保存
15.3.4前端界面
15.4系統(tǒng)測試
15.4.1測試效果
15.4.2模型應(yīng)用
項目16圖像智能修復(fù)
16.1總體設(shè)計
16.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
16.1.2系統(tǒng)流程
16.2運行環(huán)境
16.2.1Python環(huán)境
16.2.2TensorFlow環(huán)境
16.2.3OpenFace環(huán)境
16.3模塊實現(xiàn)
16.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
16.3.2模型構(gòu)建
16.3.3模型訓(xùn)練
16.3.4程序?qū)崿F(xiàn)
16.3.5GUI設(shè)計
16.3.6程序打包
16.4系統(tǒng)測試
16.4.1GAN網(wǎng)絡(luò)損失變化
16.4.2測試效果
項目17黑白圖像自動著色
17.1總體設(shè)計
17.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
17.1.2系統(tǒng)流程
17.2運行環(huán)境
17.3模塊實現(xiàn)
17.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
17.3.2模型構(gòu)建與訓(xùn)練
17.3.3模型調(diào)用與結(jié)果優(yōu)化
17.3.4結(jié)果展示
17.4系統(tǒng)測試
項目18深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮與加速技術(shù)在風(fēng)格遷移中的應(yīng)用
18.1總體設(shè)計
18.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
18.1.2系統(tǒng)流程
18.2運行環(huán)境
18.2.1Python環(huán)境
18.2.2GPU環(huán)境
18.3模塊實現(xiàn)
18.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
18.3.2創(chuàng)建模型
18.3.3模型訓(xùn)練及保存
18.3.4模型測試
18.4系統(tǒng)測試
18.4.1風(fēng)格遷移效果
18.4.2網(wǎng)絡(luò)的加速與壓縮
項目19遷移學(xué)習(xí)的狗狗分類器
19.1總體設(shè)計
19.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
19.1.2系統(tǒng)流程
19.2運行環(huán)境
19.2.1Python環(huán)境
19.2.2TensorFlow環(huán)境
19.2.3Keras環(huán)境
19.2.4wxPython的安裝
19.3模塊實現(xiàn)
19.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
19.3.2模型構(gòu)建
19.3.3模型訓(xùn)練
19.3.4API調(diào)用
19.3.5模型生成
19.4系統(tǒng)測試
19.4.1訓(xùn)練準(zhǔn)確率
19.4.2測試效果
19.4.3模型應(yīng)用
項目20基于TensorFlow的人臉檢測及追蹤
20.1總體設(shè)計
20.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
20.1.2系統(tǒng)流程
20.2運行環(huán)境
20.2.1Python環(huán)境
20.2.2TensorFlow環(huán)境
20.2.3models環(huán)境
20.3模塊實現(xiàn)
20.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
20.3.2模型構(gòu)建
20.3.3模型訓(xùn)練及保存
20.4系統(tǒng)測試