自动识别采集内容(特色4：Python零基础玩转图片识别(组图) )

　　自动识别采集内容(特色4：Python零基础玩转图片识别(组图)

)

　　特点一：内容比较全面，同类课程资源稀缺

　　目前主流的图像识别方法主要有标签信息识别、颜色识别元素、图像语义分割三种。笔者会在整个课程中详细教授这两个，市面上类似的课程很少。

　　特点二：个性化和驯化专属数据集，提高识别准确率

　　目前学术界应用最广泛的是图像语义分割。由于数据集基本来自国外（语义分割数据集的国产化有一定门槛，作者也在研究），主要使用街景识别，存在一定的局限性和差异。性别。在课程中，张老师不仅会教大家如何使用人工智能开放平台进行标签信息识别，还会教大家使用该平台驯化自己的专属数据集，提高识别准确率。

　　特色三：两大规划应用，带你实践

　　图像识别在“城市登山步道规划研究”项目中的应用：

　　目前，大数据是我国城市规划的一种新的研究方法，还没有达到不可或缺的水平。然而，大数据在这个计划中起着至关重要的作用。由于全市有上千条徒步线路，大数据的应用大大减少了在时间有限的情况下进行现状调查的工作量。图像识别是本项目大数据应用的重要组成部分。笔者希望通过对户外爱好者留下的带有坐标的图片进行识别，获取相关元素，来评估当前徒步路线的价值，为规划路线提供依据。为了提高准确率，作者调用了多个人工智能开放平台的API来识别图像标签信息。

　　特点四：Python零基础趣味图像识别

　　课程中，张老师将详细讲解和演示操作过程，并赠送所有Python源代码。学生只需对源代码稍作修改即可满足自动图像识别的要求。

　　特点五：优采云采集器与Python结合的web数据获取思路

　　课程中，考虑到大部分同学没有Python编程基础，张老师会教大家使用优采云采集器（零代码）来降低学习门槛。

　　特点六：设置ip代理处理各种情况

　　课程中，张老师会教大家如何获取和使用ip代理。

　　特色七：研究照片的空间化

　　课程中，张老师将教大家如何将研究照片拖放到ArcGIS空间中，形成点供查看和使用。

　　特点八：熟悉ArcGIS与txt文件和csv的交互

　　课程中，张老师会教大家ArcGIS与txt文件、csv文件的交互。

　　(一）课程准备

　　1、课程介绍

　　2、人工智能图像识别理论

　　3、Python 和 PyCharm 安装

　　4、优采云采集器安装

　　(二）图像识别在“城市登山步道规划研究”项目中的应用

　　1、项目介绍

　　2、某户外网站资料介绍

　　3、某户外网站图片和坐标的爬取

　　4、AI开放平台API调用

　　5、图像识别及结果输出

　　6、图像识别结果与坐标配对

　　7、结果在 ArcGIS 中可视化

　　8、扩展：提高准确率 - 训练你自己的训练集

　　9、补充内容：ArcGIS中将测量图像转换为点

　　(三）图像识别在“城市环境质量提升”项目中的应用

　　1、项目介绍

　　2、街道质量评价指标绿色收视率

　　3、百度地图开放平台及街景API介绍

　　4、路网数据中转点及坐标转换

　　5、百度街景图片获取

　　6、Python图像处理库OpenCV介绍

　　7、OpenCV计算原理解析

　　8、使用OpenCV计算绿色收视率

　　9、结果在 ArcGIS 中可视化