包含python實現mtcnn的詞條

本文目錄一覽：

• 1、Python 實現 Windows 遠控
• 2、python如何實現條形碼和二維碼製作？
• 3、如何利用python語言實現機器學習算法
• 4、kmeans算法用Python怎麼實現
• 5、計算機python的實現方式都有哪些？
• 6、高大上的YOLOV3對象檢測算法，使用python也可輕鬆實現

Python 實現 Windows 遠控

windows 除了通過圖形遠程訪問

其實也可通過命令行訪問

python 藉助 pywinrm 模塊

可以實現遠程訪問 Windows 的 cmd、powerShell

執行 dos 命令 ，達到遠程管理的目的

環境要求 [1]

先用管理員權限，運行 cmd

再執行下面的命令

檢查是否啟動

幾個基本的配信息查詢命令

根據自己需要，查詢需要配置的字段

忘記有那些參數要配置了，或是需要確認字段配置生效，運行上述命令檢查即可。

配置好上述字段後，我們就能通過 pywinrm ，像 paramiko 模塊通過ssh一樣

遠程執行 cmd、powerSehll 命令了

python如何實現條形碼和二維碼製作？

python中專門有生成條形碼和二維碼的庫， 這裡簡單介紹一下實現過程，代碼量不多，也很好理解，實驗環境win10+python3.6+pycharm5.0，主要內容如下：

製作條形碼

這裡有2個庫，分別是pybarcode和pystrich，可以直接根據輸入的數字生成條形碼，下面我簡單介紹一下這2個庫的安裝和使用：

1.安裝pybarcode，這個直接在cmd窗口輸入安裝命令「pip install pybarcode」就行，如下，很快就能安裝成功：

安裝完成後，我們就可以編寫相關代碼來實現製作條形碼了，測試代碼如下，很簡單，這裡以生成ean13條形碼為例，程序默認會將條形碼保存為png格式：

生成的條形碼如下：

2.安裝pystrich，這個與上面類似，直接在cmd窗口輸入命令「pip install pystrich」就行，如下：

安裝成功後，我們就可以編寫測試代碼了，如下，很簡單：

生成的條形碼如下：

製作二維碼

這裡有一個庫qrcode，專門用於製作二維碼，這個我以前也介紹過，下面我再簡單介紹一下這個庫的安裝和使用：

1.安裝qrcode，這個直接在cmd窗口輸入命令「pip install qrcode」就行，如下：

2.安裝成功後，我們就可以編寫相關代碼來生成二維碼了，測試代碼如下，很簡單，也很好理解：

點擊運行程序，生成的二維碼如下：

手機掃描效果如下，如果是網址，會直接跳轉到對應網頁，如果是文字，則解析出對應內容：

至此，我們就完成了利用python來製作條形碼和二維碼。總的來說，整個過程不難，都有現成的庫可以直接使用，代碼量也不多，很好理解，只要你有一定的python基礎，熟悉一下相關示例和代碼，很快就能掌握的，網上也有相關教程和資料，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言。

如何利用python語言實現機器學習算法

基於以下三個原因，我們選擇Python作為實現機器學習算法的編程語言：(一) Python的語法清晰；(二) 易於操作純文本文件；(三) 使用廣泛，存在大量的開發文檔。 可執行偽代碼 Python具有清晰的語法結構，大家也把它稱作可執行偽代碼（executable pseudo-code）。默認安裝的Python開發環境已經附帶了很多高級數據類型，如列表、元組、字典、集合、隊列等，無需進一步編程就可以使用這些數據類型的操作。使用這些數據類型使得實現抽象的數學概念非常簡單。此外，讀者還可以使用自己熟悉的編程風格，如面向對象編程、面向過程編程、或者函數式編程。不熟悉Python的讀者可以參閱附錄A，該附錄詳細介紹了Python語言、Python使用的數據類型以及安裝指南。 Python語言處理和操作文本文件非常簡單，非常易於處理非數值型數據。Python語言提供了豐富的正則表達式函數以及很多訪問Web頁面的函數庫，使得從HTML中提取數據變得非常簡單直觀。 Python比較流行 Python語言使用廣泛，代碼範例也很多，便於讀者快速學習和掌握。此外，在開發實際應用程序時，也可以利用豐富的模塊庫縮短開發周期。 在科學和金融領域，Python語言得到了廣泛應用。SciPy和NumPy等許多科學函數庫都實現了向量和矩陣操作，這些函數庫增加了代碼的可讀性，學過線性代數的人都可以看懂代碼的實際功能。另外，科學函數庫SciPy和NumPy使用底層語言（C和Fortran）編寫，提高了相關應用程序的計算性能。本書將大量使用Python的NumPy。 Python的科學工具可以與繪圖工具Matplotlib協同工作。Matplotlib可以繪製二D、三D圖形，也可以處理科學研究中經常使用到的圖形，所以本書也將大量使用Matplotlib。 Python開發環境還提供了交互式shell環境，允許用戶開發程序時查看和檢測程序內容。 Python開發環境將來還會集成Pylab模塊，它將NumPy、SciPy和Matplotlib合併為一個開發環境。在本書寫作時，Pylab還沒有併入Python環境，但是不遠的將來我們肯定可以在Python開發環境找到它。 Python語言的特色 諸如MATLAB和Mathematica等高級程序語言也允許用戶執行矩陣操作，MATLAB甚至還有許多內嵌的特徵可以輕鬆地構造機器學習應用，而且MATLAB的運算速度也很快。然而MATLAB的不足之處是軟件費用太高，單個軟件授權就要花費數千美元。雖然也有適合MATLAB的第三方插件，但是沒有一個有影響力的大型開源項目。 Java和C等強類型程序設計語言也有矩陣數學庫，然而對於這些程序設計語言來說，最大的問題是即使完成簡單的操作也要編寫大量的代碼。程序員首先需要定義變量的類型，對於Java來說，每次封裝屬性時還需要實現getter和setter方法。另外還要記着實現子類，即使並不想使用子類，也必須實現子類方法。為了完成一個簡單的工作，我們必須花費大量時間編寫了很多無用冗長的代碼。Python語言則與Java和C完全不同，它清晰簡練，而且易於理解，即使不是編程人員也能夠理解程序的含義，而Java和C對於非編程人員則像天書一樣難於理解。 所有人在小學二年級已經學會了寫作，然而大多數人必須從事其他更重要的工作。 ——鮑比·奈特 也許某一天，我們可以在這句話中將「寫作」替代為「編寫代碼」，雖然有些人對於編寫代碼很感興趣，但是對於大多數人來說，編程僅是完成其他任務的工具而已。Python語言是高級編程語言，我們可以花費更多的時間處理數據的內在含義，而無須花費太多精力解決計算機如何得到數據結果。Python語言使得我們很容易表達自己的目的。 Python語言的缺點 Python語言唯一的不足是性能問題。Python程序運行的效率不如Java或者C代碼高，但是我們可以使用Python調用C編譯的代碼。這樣，我們就可以同時利用C和Python的優點，逐步地開發機器學習應用程序。我們可以首先使用Python編寫實驗程序，如果進一步想要在產品中實現機器學習，轉換成C代碼也不困難。如果程序是按照模塊化原則組織的，我們可以先構造可運行的Python程序，然後再逐步使用C代碼替換核心代碼以改進程序的性能。C++ Boost庫就適合完成這個任務，其他類似於Cython和PyPy的工具也可以編寫強類型的Python代碼，改進一般Python程序的性能。 如果程序的算法或者思想有缺陷，則無論程序的性能如何，都無法得到正確的結果。如果解決問題的思想存在問題，那麼單純通過提高程序的運行效率，擴展用戶規模都無法解決這個核心問題。從這個角度來看，Python快速實現系統的優勢就更加明顯了，我們可以快速地檢驗算法或者思想是否正確，如果需要，再進一步優化代碼

kmeans算法用Python怎麼實現

第一種: 引用scikit-learn包

from sklearn.cluster import KMeans

k = 10  # Kmeans的k值

model = Kmeans(n_clusters=k)

X = [[1, 2], [1, 3], [2, 1], ….]  # 改成你的數據

model.fit(X)

# 然後就訓練好了, 可以查看model的屬性

model.cluster_centers

model.labels_

第二種: 自己寫代碼實現

import numpy as np

import random

data = [[1, 1, 1], [1, 1, 3], [1, 2, 1], [5, 1, 1], [5, 1, 2], [5, 2, 1], [5, 5, 5], [5, 5, 4], [5, 4, 4]]

data = np.array(data)

k = 4  # kmeans的k

n_iteration = 500  # 最大迭代次數

# 求初始化的k個質心(這k個質心必須包含在k個點的凸空間內)

center = np.matrix(np.zeros((k, len(data[0]))))

center_after = np.matrix(np.zeros((k, len(data[0]))))

for i in range(len(data[0])):

    center[:, i] = min(data[:, i]) + (max(data[:, i]) – min(data[:, i])) * np.random.rand(k, 1)

def calc_distance(x, y, distance=’eucidean’):

    x, y = np.array(x), np.array(y)

    if distance == ‘eucidean’:

        return np.sqrt(np.sum((y – x)**2))

n = 0

while 1:

    n += 1

    print(‘第%s次迭代’ % n)

    # 計算所有點到每個質心的距離, 將每個點分到距離最近的那個點那一類

    # 9個點裏哪個質心最近, 就分到第幾個類

    label = np.argmin(np.array([calc_distance(x, y) for x in data for y in center]).reshape(len(data), k), axis=1)

    print(label)

    # 重新計算質心

    for i in range(k):

        center_after[i] = np.mean(np.array([data[j] for j in range(len(data)) if label[j] == i]), axis=0)

    if np.sum(np.abs(center_after – center))  0.01:

        # print(np.sum(np.abs(center_after – center)))

        print(‘相鄰兩次迭代改變甚小, 迭代結束’)

        break

    if n  n_iteration:

        print(‘迭代次數已達上限, 迭代結束’)

        break

    center = center_after

計算機python的實現方式都有哪些？

雖然官方 Python 實現差不多得到最廣泛的歡迎，但也有一些其他實現對特定領域的用戶來說更具吸引力。

知名的實現包括:

CPython

這是最早出現並持續維護的 Python 實現，以 C 語言編寫。新的語言特性通常在此率先添加。

Jython

以 Java 語言編寫的 Python 實現。此實現可以作為 Java 應用的一個腳本語言，或者可以用來創建需要 Java 類庫支持的應用。想了解更多信息可訪問 Jython 網站。

Python for .NET

此實現實際上使用了 CPython 實現，但是屬於 .NET 託管應用並且可以引入 .NET 類庫。它的創造者是 Brian Lloyd。想了解詳情可訪問 Python for .NET 主頁。

IronPython

另一個 .NET 的 Python 實現，與 Python.NET 不同點在於它是生成 IL 的完全 Python 實現，並且將 Python 代碼直接編譯為 .NET 程序集。它的創造者就是當初創造 Jython 的 Jim Hugunin。想了解詳情可訪問 IronPython 網站。

PyPy

完全使用 Python 語言編寫的 Python 實現。它支持多個其他實現所沒有的高級特性，例如非棧式支持和 JIT 編譯器等。此項目的目標之一是通過允許方便地修改解釋器 (因為它是用 Python 編寫的)，鼓勵該對語言本身進行試驗。想了解詳情可訪問 PyPy 項目主頁。

以上這些實現都可能在某些方面與此參考文檔手冊的描述有所差異，或是引入了超出標準 Python 文檔範圍的特定信息。請參考它們各自的專門文檔，以確定你正在使用的這個實現有哪些你需要了解的東西。

以 Java 語言編寫的 Python 實現。此實現可以作為 Java 應用的一個腳本語言，或者可以用來創建需要 Java 類庫支持的應用。想了解更多信息可訪問 Jython 網站。

Python for .NET

此實現實際上使用了 CPython 實現，但是屬於 .NET 託管應用並且可以引入 .NET 類庫。它的創造者是 Brian Lloyd。想了解詳情可訪問 Python for .NET 主頁。

IronPython

另一個 .NET 的 Python 實現，與 Python.NET 不同點在於它是生成 IL 的完全 Python 實現，並且將 Python 代碼直接編譯為 .NET 程序集。它的創造者就是當初創造 Jython 的 Jim Hugunin。想了解詳情可訪問 IronPython 網站。

高大上的YOLOV3對象檢測算法，使用python也可輕鬆實現

繼續我們的目標檢測算法的分享，前期我們介紹了SSD目標檢測算法的python實現以及Faster-RCNN目標檢測算法的python實現以及yolo目標檢測算法的darknet的window環境安裝，本期我們簡單介紹一下如何使用python來進行YOLOV3的對象檢測算法

YOLOV3的基礎知識大家可以參考往期文章，本期重點介紹如何使用python來實現

1、初始化模型

14-16 行：

模型的初始化依然使用cv下的DNN模型來加載模型，需要注意的是CV的版本需要大於3.4.2

5-8行：

初始化模型在coco上的label以便後期圖片識別使用

10-12行：

初始化圖片顯示方框的顏色

2、加載圖片，進行圖片識別

輸入識別的圖片進行圖片識別，這部分代碼跟往期的SSD 以及RCNN目標檢測算法類似

19-20行：輸入圖片，獲取圖片的長度與寬度

25-29行：計算圖片的blob值，輸入神經網絡，進行前向反饋預測圖片

只不過net.forward裏面是ln， 神經網絡的所有out層

3、遍歷所有的out層，獲取檢測圖片的label與置信度

遍歷out層，獲取檢測到的label值以及置信度，檢測到這裡YOLOV3以及把所有的檢測計算完成，但是由於yolov3對重疊圖片或者靠的比較近的圖片檢測存在一定的問題，使用YOLOV3使用非最大值抑制來抑制弱的重疊邊界

竟然把墨鏡識別了手機，體現了YOLOV3在重疊圖片識別的缺點

4、應用非最大值抑制來抑制弱的重疊邊界，顯示圖片

56： 使用 非最大值抑制來抑制弱的重疊邊界

58-59行：遍歷所有圖片

61-62行：提取檢測圖片的BOX

64-68行：顯示圖片信息

70-71行：顯示圖片

利用python來實現YOLOV3，與SSD 以及RCNN代碼有很多類似的地方，大家可以參考往期的文章進行對比學習，把代碼執行一遍

進行視頻識別的思路：從視頻中提取圖片，進行圖片識別，識別完成後，再把識別的結果實時體現在視頻中，這部分代碼結合前期的視頻識別，大家可以參考多進程視頻實時識別篇，因為沒有多進程，檢測速度很慢，視頻看着比較卡

1、初始化模型以及視頻流

2、從視頻中提取圖片，進行圖片的blob值計算，進行神經網絡的預測

3、提取檢測到圖片的置信度以及ID值

4、 應用非最大值抑制來抑制弱的重疊邊界，顯示圖片

5、關閉資源，顯示圖片處理信息

每個目標檢測算法都有自己的優缺點，個人感覺，在精度要求不是太高的情況下SSD檢測算法可以實現較快的速度實現，畢竟精度差不多的情況下，我們希望速度越快越好