情感识别 subject-independent 可以么

我个人认为这个无所谓可不可以，而是要依据你的需求和应用场景而定。

例如你的用户画像是某一个特定个体subject0，那应该是subject-independent（即personalized）比较合适，因为你的情绪识别系统是专为subject0定制的，这个系统需要具有足够的特异性来识别出subject0的个性化情感；

而如果你的用户画像是一群个体x中的某一个，那应该是subject-dependent（即conventional）比较合适，因为你的情绪识别系统是要服务于不同个体的，这个系统需要具有足够的泛化性来识别出x中任一个个体的情感特征。

你想了解怎么利用程序自动识别网站验证码吗？识别提取图像文字（中文英文都可以）

分享一点简单有用的小项目：python

源码分享如下：

看视频教程链接：（点击识别图像文字视频教程链接）

一、首先需要安装 Tesseract模块及 语言包

Tesseract OCR光学字符识别

Windows系统：

安装网站 （放在不需要权限的纯英文路径下）：

： https://digibibuni-mannheimde/tesseract/

可以下载一些语言包：

https://githubcom/tesseract-ocr/

安装完成后，如果想要在命令行中使用Tesseract，那么应该设置环境变量。

还有一个环境变量需要设置的是，要把训练的数据文件路径也放到环境变量中。

在环境变量中，添加一个TESSDATA_PREFIX=C:path_to_tesseractdata eseractdata。

在Python代码中操作tesseract。需要安装一个库，叫做pytesseract。通过pip的方式即可安装：

pip install pytesseract

并且，需要读取，需要借助一个第三方库叫做PIL。通过pip list看下是否安装。如果没有安装，通过pip的方式安装：

pip install PIL

使用pytesseract将上的文字转换为文本文字的示例代码如下：

针对题目“phtony gpt 识别怎么做”的问题，将其拆解成两个部分进行回答。首先，“phtony gpt”指的是Python中的GPT模型，是自然语言处理关键技术领域之一，该模型能够帮助机器对自然语言进行理解和生成。其次，对于“识别怎么做”的问题，可以借助OpenCV和PyTorch等工具进行图像特征提取和分类，同时也可以使用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等算法进行识别。综上所述，要实现phtony gpt识别功能，需要掌握相关的Python编程技术和深度学习算法，并结合以上提到的工具进行实现。

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首页 > 脚本专栏 > python > python 花卉识别系统

用python搭建一个花卉识别系统

2021-06-19 15:31:19 作者：python研究者

这学期修了一门机器视觉的选修课，课设要是弄一个花卉识别的神经网络，所以我网上找了开源代码进行了修改，最后成功跑起来，结果只有一个准确率（94%）既然都跑了这个神经网络的代码，那么干脆就把这个神经网络真正的使用起来，把这个神经网络弄成一个可视化界面

一开源神经网络(AlexNet)

1获取数据集

使用步骤如下：

（1）在data_set文件夹下创建新文件夹"flower_data"

（2）点击链接下载花分类数据集downloadtensorfloworg/example\_im…

（3）解压数据集到flower_data文件夹下

（4）执行"split_datapy"脚本自动将数据集划分成训练集train和验证集val

split_datapy

import os

from shutil import copy, rmtree

import random

def mk_file(file_path: str):

if ospathexists(file_path):

# 如果文件夹存在，则先删除原文件夹在重新创建

rmtree(file_path)

osmakedirs(file_path)

def main():

# 保证随机可复现

randomseed(0)

# 将数据集中10%的数据划分到验证集中

split_rate = 01

# 指向你解压后的flower_photos文件夹

cwd = osgetcwd()

data_root = ospathjoin(cwd, "flower_data")

origin_flower_path = ospathjoin(data_root, "flower_photos")

assert ospathexists(origin_flower_path)

flower_class = [cla for cla in oslistdir(origin_flower_path)

if ospathisdir(ospathjoin(origin_flower_path, cla))]

# 建立保存训练集的文件夹

train_root = ospathjoin(data_root, "train")

mk_file(train_root)

for cla in flower_class:

# 建立每个类别对应的文件夹

mk_file(ospathjoin(train_root, cla))

# 建立保存验证集的文件夹

val_root = ospathjoin(data_root, "val")

mk_file(val_root)

for cla in flower_class:

# 建立每个类别对应的文件夹

mk_file(ospathjoin(val_root, cla))

for cla in flower_class:

cla_path = ospathjoin(origin_flower_path, cla)

images = oslistdir(cla_path)

num = len(images)

# 随机采样验证集的索引

eval_index = randomsample(images, k=int(numsplit_rate))

for index, image in enumerate(images):

if image in eval_index:

# 将分配至验证集中的文件复制到相应目录

image_path = ospathjoin(cla_path, image)

new_path = ospathjoin(val_root, cla)

copy(image_path, new_path)

else:

# 将分配至训练集中的文件复制到相应目录

image_path = ospathjoin(cla_path, image)

new_path = ospathjoin(train_root, cla)

copy(image_path, new_path)

print("\r[{}] processing [{}/{}]"format(cla, index+1, num), end="") # processing bar

print()

print("processing done!")

if __name__ == '__main__':

main()