跳到主要內容

SYmm 微筆記

搜尋此網誌

三、Face Recognition-1 Deep face recognition with Keras, Dlib and OpenCV

日期： 4月 12, 2019

取得連結
Facebook
X
Pinterest
以電子郵件傳送
其他應用程式

測試這個網址:
https://nbviewer.jupyter.org/github/krasserm/face-recognition/blob/master/face-recognition.ipynb?flush_cache=true#Deep-face-recognition-with-Keras,-Dlib-and-OpenCV

Face Recognition

取得連結
Facebook
X
Pinterest
以電子郵件傳送
其他應用程式

留言

張貼留言

markdown

熱門文章

Python 數字辨識 Mnist 手寫數字資料集

markdown #說明這個題目是很多人拿來當作學習神經網路的第一課，其實這個例子真的可以學習到很多，網路上也有很多善心人士分享自己的 code，我想我也只是運用他們的code，加上一些註解，幫助學習，這個題目是辨識手寫的數字，其實手寫數字會是用神經網路來解決是有原因的，除了手寫數字還有另外一種，七段顯示器的數字，如果遇到的是七段顯示器數字可以用影像處理的方式去解答，但手寫數字每一個字長的沒有那麼規則，而也因此使用神經網路。這裡先來一張Mnist 裡面的手寫數字圖 #操作流程 ##CODE ``` # 導入函式庫 import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.datasets import mnist from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten from keras.utils import np_utils # 用來後續將 label 標籤轉為 one-hot-encoding from matplotlib import pyplot as plt import cv2 # 載入 MNIST 資料庫的訓練資料，並自動分為『訓練組』及『測試組』 (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() print(X_test.shape) print(y_test.shape) #cv2.imwrite('C:/Users/User/Desktop/output.jpg', X_test[1]) # 建立簡單的線性執行的模型 model = Sequential() # Add Input layer, 隱藏層(hidden layer) 有 256個輸出變數 model.add(Dense(units=256, input_dim=784, kernel_initializer='normal', activation='relu')) # Add output layer model.add(Dense(units=10, kernel_initializer='...

Python \ufeff

markdown #說明遇到這個問題真的是只能記錄下來，不然很快又會忘記了.... 今天讀取 csv 檔案時，使用 row[欄位名稱] 試了很多次都選取不到第一欄，但是其他欄位都可以覺得超級奇怪的，一度以為電腦是不是壞掉，還換了一台電腦測試也是一樣的情況最後突然想到把它print 看看到底在第一欄他是甚麼值，才發現 \ufeff，這個東西覺得太驚訝了，果然加入\ufeff 這個丟下去找欄位就找的到，但是\ufeff 這個到底是甚麼? #操作流程 ##Code ``` import csv import shutil str0 ='0' str1 ='1' dir_path='B/' List_LC1=[] with open('label_test.csv', newline='',encoding="utf-8") as csvfile: rows = csv.DictReader(csvfile) for row in rows: location = row['LC'].lower().find(str1) if location >-1: List_LC1.append(row['\ufeff病歷號']) print(List_LC1) print(len(List_LC1)) for i in range(len(List_LC1)): path_old=dir_path+List_LC1[i]+'/' path_new=List_LC1[i] shutil.copytree(path_old, path_new) ``` ##看看別人怎麼說 - REF - 在Windows下用文本編輯器創建的文本文件，如果選擇以UTF-8等Unicode格式保存，會在文件頭（第一個字符）加入一個BOM標識。具體去除方法看看下面代碼應該就是這個了! 他看起就是一個在表頭第一個的位置會加入的東西 ##去除\ufeff - REF ``` with open(file_path, mode='r', en...

今天就把明天的事搞定-心得

markdown #說明看到書的標題的時候，會覺得是不是又和其他的同類的書，講了很多大道理，不過我又是被這樣的標題所吸引，但在看的時候不會有這樣的感覺，甚至收穫比預期的多，因此在這裡留下一些喜歡的和收穫，順帶一提，我發現自己喜歡的書的類型，都有一些偏向講的要具體，然後看書的時候感受到，就像作者與我面對面，正在闡述他的理論，而且要求著我照著做嘗試看看，這本書也有讓我有這樣的感覺。 ##本書獻給所有想提升自我的人。無論結果如何，精益求精，絕對值得。一開始的第一頁，完完全全讓我想繼續看下去 ##努力進步本身相當可貴。不斷努力，終將大有所成。這裡又比上一頁，更加的有力，一開始是值得，現在大有所成，繼續看下去吧。 ##目錄的部分 - 今天就把明天的事搞定 :呼應書名，真是一個開門見山啊 - 達陣的聰明選擇 :當時看到標題的時候不明白，為何是達陣，後來看內容才知道，因為作者經常套用運動員的思想模式，這個想法蠻新鮮的，很難有一般的上班族，在列TO DO LiST 的時候，會把自己想像成是一位運動員，而有教練在按表操課，以及做心智訓練，如果我是運動員，而且加上對運動員的了解，我知道心智訓練這方面相關的對一位運動員是有多重要，越是資深，應該說厲害的選手，舉凡NBA運動選手他們越需要有強大的心智，當他們在面對比賽上的種種變化，承受的壓力，這都是心智的挑戰。 - 三要領把時間最大化 : 這個標題就比較簡單明瞭，中間有一些標題感覺就是字面上的意思，就先跳過。 - 把正確評估當作儀表板 : 這裡的儀表板也感覺是有趣的，也是猜不到是甚麼。 - 消除三病毒，讓你成就超凡 :這也是有趣的，就繼續看下去吧~ ## 最有效率的八概念，一次選一個整本書有八個重要的概念，作者認為是可以一個一個養成的，換句話說，一次挑戰八個同時養成，會造成失敗的機會很高，所以建議一次選一個，真的是很特別的想法呢~ ##今天就把明天的事搞定這個最主要具體的作法是，列出代辦清單後，最重要的是替明天選三件事情一定要完成，而且是依照重要程度，然後三件事情當中選擇一件最重要的事情，優先完成，這樣的方式才不會成為瞎忙，而是高效的每一天。而這也是我選擇的八概念中的那一個，先培養這樣的觀念，就目前而言對我來說是最重要的，因為前陣子，非常有感自己是在瞎忙，很匆忙的過每一天，但是因為沒有做那件最重要的事情，所...

技術提供：Blogger