使用Tensorflow+OpenCV构建会玩石头剪刀布的AI
简介
这个项目的基础是深度学习和图像分类,目的是创建一个简单而有趣的石头剪刀布游戏。首先,这个项目是我在5月份的COVID19隔离期中无聊的产物,希望当你读到这个时,一切都恢复正常了。我的目的是通过这篇文章用简单的术语向初学者解释这个项目的基本原理。让我们开始吧!在构建任何类型的深度学习应用程序时,有三个主要步骤:收集和处理数据建立一个合适的人工智能模型部署使用整个项目都引用了我的Github repo,并与之携手并进,所以请做好参考准备。
收集我们的数据
任何深度学习模型的基础都是数据,任何一位机器学习工程师都会同意这一点,在ML中,数据远比算法本身重要。我们需要收集石头,布和剪刀的符号图像,我没有下载别人的数据并在上面进行训练,而是制作了自己的数据集,鼓励你也建立自己的数据集。之后尝试更改数据并重新训练模型,以查看数据对深度学习模型究竟有怎样的影响。
PATH = os.getcwd()+'\'
cap = cv2.VideoCapture(0)
label = sys.argv[1]
SAVE_PATH = os.path.join(PATH, label)
try:
os.mkdir(SAVE_PATH)
except FileExistsError:
pass
ct = int(sys.argv[2])
maxCt = int(sys.argv[3])+1
print("Hit Space to Capture Image")
while True:
ret, frame = cap.read()
cv2.imshow('Get Data : '+label,frame[50:350,100:450])
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(' '):
cv2.imwrite(SAVE_PATH+'\'+label+'{}.jpg'.format(ct),frame[50:350,100:450])
print(SAVE_PATH+'\'+label+'{}.jpg Captured'.format(ct))
ct+=1
if ct >= maxCt:
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
最新活动更多
-
即日-12.26立即报名>>> 【在线会议】村田用于AR/VR设计开发解决方案
-
1月8日火热报名中>> Allegro助力汽车电气化和底盘解决方案优化在线研讨会
-
即日-1.14火热报名中>> OFweek2025中国智造CIO在线峰会
-
即日-1.24立即参与>>> 【限时免费】安森美:Treo 平台带来出色的精密模拟
-
即日-2025.8.1立即下载>> 《2024智能制造产业高端化、智能化、绿色化发展蓝皮书》
-
精彩回顾立即查看>> 【线下会议】OFweek 2024(第九届)物联网产业大会
推荐专题
发表评论
请输入评论内容...
请输入评论/评论长度6~500个字
暂无评论
暂无评论