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用
1.1總體設計
1.1.1系統(tǒng)整體結構
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的快速圖像風格遷移
2.1總體設計
2.1.1系統(tǒng)整體結構
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)預處理
2.3.2創(chuàng)建模型與編譯
2.3.3模型訓練及保存
2.3.4構建Pix2Pix數(shù)據(jù)集
2.3.5Pix2Pix模型構建
2.3.6Pix2Pix模型訓練及保存
2.3.7后端搭建
2.4系統(tǒng)測試
2.4.1訓練效果
2.4.2測試效果
2.4.3模型應用
 
 
項目3常見花卉識別
3.1總體設計
3.1.1系統(tǒng)整體結構
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)預處理
3.3.2創(chuàng)建模型并編譯
3.3.3模型訓練及保存
3.3.4模型生成
3.4系統(tǒng)測試
3.4.1訓練準確率
3.4.2測試效果
3.4.3模型應用
項目4基于Keras的狗狗分類與人臉相似檢測器
4.1總體設計
4.1.1系統(tǒng)整體結構
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總體設計
5.1.1系統(tǒng)整體結構
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)預處理
5.3.2創(chuàng)建模型并編譯
5.3.3模型訓練及保存
5.3.4模型測試
5.4系統(tǒng)測試
5.4.1訓練準確率
5.4.2測試效果
5.4.3模型應用
項目6基于Mask RCNN的動物識別分割及渲染
6.1總體設計
6.1.1系統(tǒng)整體結構
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)預處理
6.3.2數(shù)據(jù)集處理
6.3.3模型訓練及保存
6.3.4渲染效果實現(xiàn)
6.3.5GUI設計
6.4系統(tǒng)測試
6.4.1模型評估
6.4.2測試效果
6.4.3模型應用
項目7新冠肺炎輔助診斷系統(tǒng)
7.1總體設計
7.1.1系統(tǒng)整體結構
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加載預訓練模型
7.3.3數(shù)據(jù)預處理
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分割結果
7.4.6統(tǒng)計輸出結果
項目8StrokeControllable快速風格遷移在網頁端應用
8.1總體設計
8.1.1系統(tǒng)整體結構
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網頁配置環(huán)境
8.3模塊實現(xiàn)
8.3.1數(shù)據(jù)預處理
8.3.2模型構建
8.3.3模型訓練及保存
8.3.4模型測試
8.4系統(tǒng)測試
8.4.1訓練準確率
8.4.2測試效果
8.4.3模型應用
項目9SRGAN網絡在網站默認頭像生成中的應用
9.1總體設計
9.1.1系統(tǒng)整體結構
9.1.2系統(tǒng)流程
9.2運行環(huán)境
9.2.1TensorFlow環(huán)境
9.2.2網頁服務器開發(fā)環(huán)境
9.3模塊實現(xiàn)
9.3.1數(shù)據(jù)預處理
9.3.2模型構建
9.3.3模型訓練及保存
9.3.4網站搭建
9.4系統(tǒng)測試
項目10亂序成語驗證碼識別
10.1總體設計
10.1.1系統(tǒng)整體結構
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)預處理
10.3.2模型一的構建和訓練
10.3.3模型二的構建和訓練
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訓練準確率
10.4.2測試效果
10.4.3可視化界面應用
項目11基于CNN的SNEAKERS識別
11.1總體設計
11.1.1系統(tǒng)整體結構
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)構建
11.3.3模型訓練及保存
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訓練準確率
11.4.2測試效果
11.4.3模型應用
項目12基于SRGAN的單圖像超分辨率
12.1總體設計
12.1.1系統(tǒng)整體結構
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)預處理
12.3.2數(shù)據(jù)導入
12.3.3定義模型
12.3.4定義損失函數(shù)
12.3.5模型訓練及保存
12.3.6服務器端架構
12.3.7本地單機程序
12.4系統(tǒng)測試
項目13濾鏡復制
13.1總體設計
13.1.1系統(tǒng)整體結構
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任意風格模式
13.3.3固定風格模式
13.4系統(tǒng)測試
13.4.1任意風格模式測試結果
13.4.2固定風格模式測試結果
項目14基于PyTorch的快速風格遷移
14.1總體設計
14.1.1系統(tǒng)整體結構
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)預處理
14.3.2模型構建
14.3.3模型訓練及保存
14.3.4界面化及應用
14.4系統(tǒng)測試
14.4.1訓練準確率
14.4.2測試效果
14.4.3程序應用
項目15CASIAHWDB手寫漢字識別
15.1總體設計
15.1.1系統(tǒng)整體結構
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)預處理
15.3.2模型構建
15.3.3模型訓練及保存
15.3.4前端界面
15.4系統(tǒng)測試
15.4.1測試效果
15.4.2模型應用
項目16圖像智能修復
16.1總體設計
16.1.1系統(tǒng)整體結構
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)預處理
16.3.2模型構建
16.3.3模型訓練
16.3.4程序實現(xiàn)
16.3.5GUI設計
16.3.6程序打包
16.4系統(tǒng)測試
16.4.1GAN網絡損失變化
16.4.2測試效果
項目17黑白圖像自動著色
17.1總體設計
17.1.1系統(tǒng)整體結構
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)預處理
17.3.2模型構建與訓練
17.3.3模型調用與結果優(yōu)化
17.3.4結果展示
17.4系統(tǒng)測試
項目18深度神經網絡壓縮與加速技術在風格遷移中的應用
18.1總體設計
18.1.1系統(tǒng)整體結構
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)預處理
18.3.2創(chuàng)建模型
18.3.3模型訓練及保存
18.3.4模型測試
18.4系統(tǒng)測試
18.4.1風格遷移效果
18.4.2網絡的加速與壓縮
項目19遷移學習的狗狗分類器
19.1總體設計
19.1.1系統(tǒng)整體結構
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)預處理
19.3.2模型構建
19.3.3模型訓練
19.3.4API調用
19.3.5模型生成
19.4系統(tǒng)測試
19.4.1訓練準確率
19.4.2測試效果
19.4.3模型應用
項目20基于TensorFlow的人臉檢測及追蹤
20.1總體設計
20.1.1系統(tǒng)整體結構
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)預處理
20.3.2模型構建
20.3.3模型訓練及保存
20.4系統(tǒng)測試