這裡介如何使用自己的資料，以 TensorFlow Object Detection API 訓練出適用於特定物件的模型，建立自己的物件辨識系統。 在 TensorFlow Object Detection API 自動辨識物件教學文章中，我們是直接使用既有已經訓練好的模型來辨識物件，但如果我們有一些比較特別的物件需要進行辨識，而這些物件又沒有被包含在既有模型中的話，就沒辦法直接使用既有的模型，這時候就需要先蒐集一些該物件的影像與標註資料，進一步訓練模型後，才能讓模型辨識出比較特別的物件。 ...
本篇介紹如何安裝與使用 TensorFlow Object Detection API，自動辨識照片或影片中的物件。 Tensorflow Object Detection API 是 Google 以 TensorFlow 為基礎所開發的物件偵測程式開發架構（framework），其以開放原始碼的方式釋出，所有想要開發以深度學習自動辨識物件程式的人，都可以很方便的利用這套架構發展自己的系統。 ...
這裡介紹如何使用 Python 與 OpenCV 擷取網路攝影機影像，處理與顯示即時的畫面影像，並將連續的畫面影像寫入影片檔案中儲存起來。 若要使用 Python 取的網路攝影機的串流影像，可以透過 OpenCV 模組的 VideoCapture 影片擷取功能來達成，至於寫入影片檔則可使用 VideoWriter，操作方式非常簡單，以下是使用教學與簡單的入門範例。 ...
這裡介紹如何使用 Python 與 OpenCV 讀取影像圖檔，以及將處理好的圖形寫入檔案。 OpenCV 讀取圖片 首先引入 NumPy 與 OpenCV 的 Python 模組： import numpy as np import cv2 OpenCV 本身就有提供讀取圖片檔的函數可用，讀取一般的圖片檔，只要呼叫 cv2.imread 即可將圖片讀取進來： ...
本篇介紹如何指定 TensorFlow 與 Keras 程式所使用的 GPU 顯示卡與記憶體用量。 在 TensorFlow 或 Keras 中使用 NVIDIA 的 GPU 做運算時，預設會把整台機器上所有的 GPU 卡都獨佔下來，而且不管實際需要多少顯示卡的記憶體，每張卡的記憶體都會被佔滿，以下介紹如何調整設定，讓多張顯示卡可以分給多個程式或多人使用。 ...