调研相片太多究竟如何用？零基础带你跑通图片辨识丨城市数据派

　　在线视频教程

　　

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　　授课老师：

　　高级城市数据师 张新运

　　宁波市镇海规划勘测设计研究院一线规划师，城市数据派中级城市数据师，从事规划新技术大数据研究两年，精通ArcGIS、空间复句、python以及其他大数据分析可视化软件，擅长网路爬虫、数据剖析与挖掘，目前研究人工智能、机器学习与城市规划的结合，有丰富的实际项目结合经验，技术宅，摄影发烧友......

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　　学完课程后我能把握哪些？

　　图片辨识技术日趋成熟为城市规划和城市研究提供一种新的思索维度。当网路图片资源越来越多，当项目督查相片饱含手机，你晓得怎样实现图片标签信息辨识和通过颜色辨识要素（计算图片中的绿视率）？

　　如何借助平台驯养属于自己的标签辨识图片数据集？

　　如何借助优采云采集器对网页进行数据获取？

　　如何设置ip代理应对各类情况？

　　如何将督查相片落到ArcGIS空间上产生点以便查看？

　　如何进行ArcGIS与txt文件、csv 文件的交互操作？

　　想把握以上全部技能，这门视频课程不容错过！张老师将分享图片辨识的基础理论和工具操作，并且包括在两大项目中的应用思路和技术技巧，包括《某市登山步道规划研究》项目以及《城市环境品质提升》项目，所有实操将*敏*感*词*带你操作，解决以上所有问题，本课程还将附送课程所需的所有python源代码以及讲义PDF和工具安装包。

　　这套课程有哪些特色呢？

　　特色1：内容相对全面，类似课程资源稀缺

　　目前主流的图片辨识方法有三种：标签信息辨识、颜色辨识要素、图片语义分割，在整个课程中笔者将对这两种进行详尽教学，市面上类似课程少之又少。

　　

　　特色2：个性化驯养专属数据集，提高辨识精度

　　目前学术界用的较多的为图片语义分割，由于数据集基本上来自美国（语义分割数据集驯养存在一定门槛，笔者也在研究中）且以夜景辨识为主，有一定的局限性和差异性。在课程中，张老师除了会教你们怎么使用人工智能开放平台进行标签信息辨识，还会教你们利用平台来驯养属于自己的专属数据集，提高辨识精度。

　　

　　特色3：两大规划应用，带你实操

　　图片辨识在《某市登山步道规划研究》项目中的应用：

　　目前在国外对城市规划而言大数据是一种锦上添花的新型研究手段，并未抵达缺之不可的程度。然而在该规划中大数据起了至关重要的作用。由于该市的徒步绿道有上千条，在时间有限的情况下大数据的应用大大减少了现况督查的工作量。图片辨识是该项目大数据应用的重要组成部份，笔者希望对通过辨识户外爱好者留下的带有座标的图片，并获取相关要素来进行现况徒步绿道价值评估，为规划线路提供根据。为了提升准确性，笔者调用多个人工智能开放平台的API进行图片标签信息辨识。

　　

　　

　　图片辨识在《城市环境品质提升》项目中的应用：

　　街道是城市的重要组成部份，对于城市环境品质而言街道的环境品质常常是最直接的彰显，而绿视率和天空开敞度是街道品质优劣的重要剖析因子之一。因此笔者希望通过对夜景图片的辨识来剖析街道的绿视率和天空开敞度，从而对现况街道品质进行评价，为下一步规 划提供根据。由于天空和红色都有独到的色相，因此，笔者借助Python图象剖析库OpenCV对图片色相进行辨识获取绿化和天空的占比。

　　

　　

　　特色4：Python零基础玩转图片辨识

　　在课程中，张老师将详尽地述说和演示操作过程，并附送所有Python源代码。学员对源代码稍作更改即可达到图片自动化辨识的要求。

　　

　　

　　特色5：优采云采集器和Python相结合的网页数据获取思路

　　在课程中，考虑到大部分学员无Python编程基础，张老师将对优采云采集器（零代码）的使用进行教学，降低学习门槛。

　　

　　特色6：设置ip代理应对各类情况

　　在课程中，张老师将教你们怎么获取和使用ip代理。

　　

　　

　　特色7：调研相片空间化

　　在课程中，张老师将教你们怎么将督查相片落到ArcGIS空间上产生点便于查看使用。

　　

　　

　　特色8：熟悉ArcGIS与txt文件、csv的交互操作

　　在课程中，张老师将教你们ArcGIS与txt文件、csv文件之间的交互操作。

　　详细的讲课大纲是哪些？

　　（一）课程打算

　　1、课程简介

　　2、人工智能图片辨识理论

　　3、Python及PyCharm安装

　　4、优采云采集器安装

　　

　　（二）图片辨识在《某市登山步道规划研究》项目中的应用

　　1、项目介绍

　　2、某户外网站数据介绍

　　3、某户外网站图片及座标的爬取

　　4、人工智能开放平台API调用

　　5、图片辨识及成果输出

　　6、图片辨识成果与座标配对

　　7、成果在ArcGIS中可视化展示

　　8、拓展：提高准确性——训练属于自己的训练集

　　9、补充内容：调研图片转成ArcGIS内的点

　　

　　（三）图片辨识在《城市环境品质提升》项目中的应用

　　1、项目介绍

　　2、街道品质评价指标绿视率

　　3、百度地图开放平台与夜景API介绍

　　4、道路网数据转点及座标转换

　　5、百度夜景图片获取

　　6、Python图象处理库OpenCV简介

　　7、OpenCV估算原理解析

　　8、利用OpenCV估算绿视率

　　9、成果在ArcGIS中可视化展示

　　

　　有什么配套的课程材料呢？

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