python图片深度学习算法（python 图片操作）

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1、前面有几讲也是关于机器学习在图像识别中的应用。今天再来讲一个关于运用google的深度学习框架tensorflow和keras进行训练深度神经网络，并对未知图像进行预测。

2、import ImageFilter2 imfilter = im.filter（ImageFilter.DETAIL）3 imfilter.show（）4 序列图像。即我们常见到的动态图，最常见的后缀为 .gif ，另外还有 FLI / FLC 。

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3、可以使用Python和OpenCV库实现铅笔缺陷的识别。以下是一些基本的步骤：加载图像：使用OpenCV中的cvimread（）函数加载铅笔图像。图像预处理：对图像进行预处理以提高识别效果。

第一：Caffe Caffe是一个以表达式、速度和模块化为核心的深度学习框架，具备清晰、可读性高和快速的特性，在视频、图像处理方面应用较多。

常见的深度学习框架有TensorFlow、PyTorch、Caffe等等。在本文中，我们将以TensorFlow为例。其次，你需要一个Python编程环境。深度学习框架通常使用Python作为编程语言。

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描述：MXnet 是一个旨在提高效率和灵活性的深度学习框架。概述：MXNet 是亚马逊（Amazon）选择的深度学习库，并且也许是最优秀的库。

DeepPy是基于NumPy的深度学习框架。 DeepLearning是一个用C++和Python共同开发的深度学习函数库。1 Neon是Nervana System 的深度学习框架，使用Python开发。

发展历史：PyTorch的前身是Torch，其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图，而且提供了Python接口。

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1、Altair Altair类似于Seaborn，主要用于统计可视是化，是一种声明性统计可视化库，JavaScript 高级可视化库 Vega-Lite的包装器。

2、matplotlib是最流行的用于制图及其他二维数据可视化的Python库，它由John D. Hunter创建，目前由一个大型开发者团队维护。matplotlib被设计为适合出版的制图工具。

3、第二部分进入到我个人最喜欢的深度学习库，也是我日常工作中使用最多的，包括：Keras、mxnet和sklearn-theano等。

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