网页版代码流程图生成器：轻松创建和分享您的编程逻辑

关于如何使用Python实现人脸识别以及代码流程图生成器的问题，本文将详细介绍一个相关解决方案，让我们一起来探讨吧。

这里介绍一种简单的人脸识别方式——face_recognition库，该库是Python的一个人脸识别库，基于dlib深度人脸识别技术构建，识别准确率较高，下面我将简单介绍一下这个库的安装和使用，实验环境为win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：

1. 安装face_recognition

首先需要先安装dlib和face_recognition_models，之后才能安装face_recognition，下面是安装过程的简要介绍：

安装dlib

建议安装编译好的dlib.whl文件，直接安装的话可能会有错误出现：

安装face_recognition_models和face_recognition

可以直接使用pip在线安装，也可以源码安装：

如果实在不会的话，可以参考一下这个教程<span>https://www.jianshu.com/p/8296f2aac1aa</span>。

2. 测试与应用

安装完成后，我们就可以进行测试了，主要代码如下（这里用到了opencv进行图片的显示，没安装的话，直接使用pip install opencv-python安装即可）：

程序运行截图如下：

原始图片：

识别图片：

这里也可以对照片进行一些“描绘”，包括眉毛、嘴唇、眼睛、眼睫毛等，代码如下：

程序运行截图如下：

至此，我们就完成了利用Python进行人脸识别的过程，整个过程并不难，基于face_recognition，我们可以快速地对照片中的人脸进行识别，只要你有一定的Python基础，熟悉一下代码，很快就能掌握，网上也有相关教程和资料（官网地址[https://face-recognition.readthedocs.io/en/latest/readme.html#](https://face-recognition.readthedocs.io/en/latest/readme.html#)），感兴趣的话可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助。

TensorFlow框架下的图像识别实例

谢邀，我给个简单的例子吧，互联网上有很多猫的照片，我也很喜欢猫，许多人可以很容易地识别猫，但是我们可以训练计算机这样做吗？答案是肯定的。

我们在TensorFlow框架上使用了高级Keras API，Keras项目是一个高级Python神经网络API，设计为用户友好和模块化，支持多个后端，默认的Keras后端是TensorFlow，一个符号数学库，广泛用于机器学习和神经网络任务，我们将训练我们的Keras/TensorFlow设置来对CIFAR-10图像数据集进行分类，这是10%的猫图片。

建立Model

要使用TensorFlow运行Keras，我们将转换一个带有TensorFlow编译安装的环境，并使用conda添加Python HDF5软件包以及Keras可用于可视化模型的几个图形软件包，以及用于保存历史记录的dill，然后我们将用pip安装Keras。

CIFAR-10数据集是10个类中的60,000个彩色32x32像素图像的集合，其中10,000个是测试批次，Keras可以自动下载数据集，但我们可以通过将其下载到/results来节省时间，并在需要时将该文件复制到正确的位置。

我们将运行128个图像批次并设置两个训练批次运行：一个长的500个批次的运行来完成主要工作，以及一个简短的5个批次的运行作为一个例子，加载数据并使其成为合理的shape，还设置了一个函数来查找文件，另一个用于查看我们正在分析的图像，最后设置为进行实时输入数据扩充，让我们随意选择一些训练图像，如下图所示：

训练模型

我们将使用一个简单的卷积网络模型（仍处于开发阶段），增加了上面定义的数据扩充，以及一个检查点编写回调函数，它可以显著提高准确性，让我们看看我们的模型，包括文本summary和流程图。

训练上述模型，训练过程中的打印信息及图片识别如下所示：那么只要保存模型这个图片识别就成功了，希望对你有帮助~

我会在这里发布所有与科技、科学有关的有趣文章，<span style="font-weight: bold;">欢迎订阅我的头条号。</span>偶尔也回答有趣的问题，有问题可随时在评论区回复和讨论。

这个问题换个问法会更好：<span style="font-weight: bold;">Python做图像识别的学习方法或者入门书籍有什么？</span>

首先切记心急是吃不了热豆腐的，想要彻底明白如何做图像识别，单靠跑一个demo，看一个视频是不行的，可以分为三大步进行：

1、模式识别打基础：建议先大致阅读模式识别和计算机视觉相关书籍，先理解图像这个信息本身，才来尝试识别，这里建议直接学习python下的opencv相关知识。

2、机器学习来寻路：在学习深度学习理论前，建议学习浅层模型及其理论，推荐书籍《机器学习实战》，《统计学习方法》。

3、深度学习全升华：这里推荐斯坦福大学吴恩达的课程，可以边学边做练习，理论实践两不误，通过上面的学习之后，就可以开始手把手实战了，开始之前，先了解一下框架的选择目前学术界主流的框架还是caffe和tensorflow，theano和torch倒没见多少人用，caffe是贾杨清大大的开山之作，虽然是用c++写的，但是同样支持matlab和python接口，tensorflow是谷歌在caffe发布之后发布的基于python开发的深度学习框架，到此，以上就是小编对于代码流程图生成器的问题就介绍到这了，希望介绍关于代码流程图生成器的一点解答对大家有用。