绝缘子憎水性等级图像识别数据集（HC1-HC7每类几百张图像，已划分好训练、验证及测试）

随着信息技术及互联网技术的飞速发展，网络信息成为一种人们熟知的便捷信息来源和休闲方式，但网络上大量的色情淫秽等不良信息已经严重干扰了正常的网络生活，严重毒害着青少年的身心健康，网络空间的色情传播已在全球引起了关注，如何净化网络环境，增加对网络活动的监控手段，提高信息识别的能力便成为一种强烈的需求，作为其技术支持，基于内容的不良信息识别技术日益引起人们的重视。基于内容的不良图像的识别和检测技术近来已引起人们的极大兴趣，同时它也是基于内容的网络过滤系统所面临的一个重要且亟待解决的研究课题。色情图像的识别问题实际上是一个图像分类问题，我们使用基于内容的方法对图像进行研究，采用统计分类方法实现对色情图像的识剐，采用的关键技术有：肤色检测、目标区域的提取、图像特征的提取、分类器的设计。

本文主要介绍如何使用python的TensorFlow2.0深度学习框架搭建一个：岩石样本的智能识别系统，如果有毕业设计或者课程设计需求的同学可以参考本文。本项目来自于第九届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛的B题：岩石样本的智能识别。 博主也参考过语音识别系统相关模型的文章，但大多是理论大于方法。很多同学肯定对原理不需要过多了解，只需要搭建出一个可视化系统即可。 也正是因为我发现网上大多的帖子只是针对原理进行介绍，功能实现的相对很少。 如果您有以上想法，那就找对地方了！ 不多废话，直接进入正题！

数据说明 Kuzushiji-MNIST是MNIST数据集(28x28灰度，70,000张图像)的一个临时替代，以原始MNIST格式和NumPy格式提供。由于MNIST将我们限制在10个类中，所以在创建Kuzushiji-MNIST时，我们选择了一个字符来表示平假名的10行中的每一行。 kmnist-[train/test]-[images/labels].npz：这些文件包含Kuzushiji-MNIST作为压缩的numpy数组。 [train/t10k]-[images/labels]-idx[1/3]-ubyte.gz：这些文件包含Kuzushiji-MNIST与原始MNIST相同的文件格式和文件名，以实现插入兼容性。 kmnist-classmap.csv：Kuzushiji-MNIST的类ID到unicode字符的映射

采用Python的集成开发环境Pycharm进行本次课程设计，在Pycharm中进行需要库（模块）的下载，调取电脑摄像头，按帧读取摄像头采集到的头像，形态学处理，图像旋转（由于摄像头采集到的图像是镜像，需要用cv2.flip将摄像头采集到的图像进行处理），选取图片中固定位置作为手势输入，用红线画出手势识别框，基于hsv的肤色检测，进行高斯滤波，找出轮廓，求出图像中手势的凹凸点，手指间角度求取。

Multi-class 图像分类数据

内有下载链接 图像识别：图像的灰度化和二值化，图像识别：图像的灰度化和二值化

还在摸索怎么用detectron2训练自己数据集的朋友们下来看看，相信不会让你们失望的,有问题提出，一起学习

支持多个平台，Unity Store标价60美金，找到个资源共享给大家，希望对大家能有所帮助，下载后用Unity打开即可，想导入其他工程就打包。

图像识别、图像模糊检测-附件资源