【源码】基于Keras和Python的图像分类项目人类检测

项目简介

本项目是基于Keras和Python的图像分类项目，借助深度学习技术来识别图像中是否存在人类。项目覆盖了从图像数据收集、预处理、数据增强到模型训练与评估的全流程。用户能通过此项目学习使用Keras框架构建和训练卷积神经网络（CNN），并将其应用于实际的图像分类任务。

项目的主要特性和功能

1. 数据集建立与标签：通过脚本自动创建训练和测试数据集，对图像进行分类和标签处理。
2. 数据增强：运用旋转等方法增强数据集，提升模型的泛化能力。
3. 模型训练：利用Keras构建和训练卷积神经网络，实现图像分类。
4. 性能评估：通过测试数据集评估模型的准确度和性能。

安装使用步骤

环境准备

• 安装Python 3.x。
• 安装必要的Python库：pip install keras tensorflow numpy。

数据准备

收集包含人和不包含人的图像数据，并分别存放在不同的文件夹中。

数据处理

• 运行createTrainData_and_TrainLabel.py和createTestData_and_TestLabel.py脚本，生成训练和测试数据集。
• （可选）运行data_augmentation.py对训练数据进行增强。

模型训练

使用Keras构建CNN模型，并加载生成的训练数据进行模型训练。

模型评估

使用测试数据集评估模型的性能，查看分类准确度。

注意事项

• 确保所有依赖库已正确安装。
• 根据实际需求调整脚本中的参数和设置。
• 在进行数据增强时，确保旋转后的图像质量满足要求。
• 在处理图像数据时，注意备份原始文件以防意外删除。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】