簡介
這個項目的基礎(chǔ)是深度學習和圖像分類，目的是創(chuàng)建一個簡單而有趣的石頭剪刀布游戲。首先，這個項目是我在5月份的COVID19隔離期中無聊的產(chǎn)物，希望當你讀到這個時，一切都恢復正常了。我的目的是通過這篇文章用簡單的術(shù)語向初學者解釋這個項目的基本原理。讓我們開始吧！在構(gòu)建任何類型的深度學習應(yīng)用程序時，有三個主要步驟：收集和處理數(shù)據(jù)建立一個合適的人工智能模型部署使用整個項目都引用了我的Github repo，并與之攜手并進，所以請做好參考準備。
收集我們的數(shù)據(jù)
任何深度學習模型的基礎(chǔ)都是數(shù)據(jù)，任何一位機器學習工程師都會同意這一點，在ML中，數(shù)據(jù)遠比算法本身重要。我們需要收集石頭，布和剪刀的符號圖像，我沒有下載別人的數(shù)據(jù)并在上面進行訓練，而是制作了自己的數(shù)據(jù)集，鼓勵你也建立自己的數(shù)據(jù)集。之后嘗試更改數(shù)據(jù)并重新訓練模型，以查看數(shù)據(jù)對深度學習模型究竟有怎樣的影響。
PATH ＝ os．getcwd（）＋＇＼＇
cap ＝ cv2．VideoCapture（0）
label ＝ sys．a(chǎn)rgv［1］
SAVE＿PATH ＝ os．path．join（PATH， label）
try：
os．mkdir（SAVE＿PATH）
except FileExistsError：
pass
ct ＝ int（sys．a(chǎn)rgv［2］）
maxCt ＝ int（sys．a(chǎn)rgv［3］）＋1
print（＂Hit Space to Capture Image＂）
while True：
ret， frame ＝ cap．read（）
cv2．imshow（＇Get Data ： ＇＋label，frame［50：350，100：450］）
if cv2．waitKey（1） ＆ 0xFF ＝＝ ord（＇ ＇）：
cv2．imwrite（SAVE＿PATH＋＇＼＇＋label＋＇｛｝．jpg＇．format（ct），frame［50：350，100：450］）
print（SAVE＿PATH＋＇＼＇＋label＋＇｛｝．jpg Captured＇．format（ct））
ct＋＝1
if ct ＞＝ maxCt：
break
cap．release（）
cv2．destroyAllWindows（）
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