1.本项目专注于解决出国自驾游特定场景下的交通标志识别问题。借助Kaggle上的丰富交通标志数据集，我们采用了VGG和GoogLeNet等卷积神经网络模型进行训练。通过对网络架构和参数的巧妙调整，致力于提升模型在不同类型交通标志识别方面的准确率。 2.项目运行环境包括：Python 环境、Anaconda环境。 3.项目包括3个模块：数据预处理、模型构建、模型训练及保存。项目使用德国交通标志识别基准数据集(GTSRB)，此数据集包含50000张在各种环境下拍摄的交通标志图像；模型构建包括VGG模型和GoogLeNet模型简化版深度学习模型，MiniGoogLeNet由Inception模块、Downsample模块和卷积模块组成，卷积模块包括卷积层、激活函数和批量归一化；通过随机旋转等方法进行数据增强，选用Adam算法作为优化算法，随着迭代的次数增加降低学习速率，经过尝试，速率设为0.001时效果最好。 4.项目博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/135080491

交通标识识别基于人工智能

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官方示例CPU版，显卡不行的可以参考参考，修改自己的训练图像位置和图片分辨率、识别种类就可开始训练

这是使用python完成GS1-128条形码识别以及部分应用标识符（可扩展）的代码，希望只供学习交流而下载，然后我要怎么凑够50个字呢？然后我要怎么凑够50个字呢？然后我要怎么凑够50个字呢？

主要介绍了浅谈Python3识别判断图片主要颜色并和颜色库进行对比的方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

Python-opencv+KNN求解数独 最近一直在玩数独，突发奇想实现图像识别求解数独，输入到输出平均需要0.5s。 整体思路大概就是识别出图中数字生成list，然后求解。 输入输出demo 数独采用的是微软自带的Microsoft sudoku软件随便截取的图像，如下图所示： 经过程序求解后，得到的结果如下图所示： 程序具体流程 程序整体流程如下图所示： 读入图像后，根据求解轮廓信息找到数字所在位置，以及不包含数字的空白位置，提取数字信息通过KNN识别，识别出数字；无数字信息的在list中置0；生成未求解数独list，之后求解数独，将信息在原图中显示出来。 # -*-cod

Python3 实现 判断图片中有无2D材料块图形

本文实例为大家分享了python实现图像识别的具体代码，供大家参考，具体内容如下 #! /usr/bin/env python from PIL import Image import pytesseract \nurl='img/denggao.jpeg' image=Image.open(url) #image=image.convert('RGB') # RGB image=image.convert('L') # 灰度 image.load() text=pytesseract.image_to_string(image) print text #image.show() r''

python图像识别安装包和代码 博文地址 ： http://blog.csdn.net/baidu_19473529/article/details/79602028