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【免费体验课程】Python零基础掌握图片自动识别及规划应用

https://udparty.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/udparty/SFAXX2cpf7.mp4
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2019-04-08

【如何免费获得20积分

此视频为《Python零基础掌握图片自动识别及规划应用》课程的第一讲,可通过获得20积分的方式免费观看该视频。如需获取20积分,请关注城市数据派微信号(udparty),回复“图片体验”4个字,即可得知免费观看此视频的方式。


【免费加微信群答疑】

成功获得20积分的学员,微信客服将邀请你加入本课程的微信群和张老师沟通咨询,解答疑问。微信群答疑时间2019年4月10-19日。体验活动结束后微信群将解散。


【城市数据派会员免费看

会员可直接在城市数据派官网免费观看学习该课程的全套视频(点击看全套视频)免费下载课件PDF+工具安装包+源代码包!(点击成为【城市数据派会员】



【非会员购买有优惠

非会员可在线直接购买该套课程(点击购买)2019年4月10-19日活动期间,购买该视频课程可享受活动价199元(全套视频原价269元,活动结束后回复原价)具体如何享受活动价,请关注城市数据派微信号(udparty),回复“图片活动”4个字,即可得知享受活动价的方式。



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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,城市数据派高级城市数据师,从事规划新技术大数据研究五年,精通ArcGIS、空间句法、python以及其他大数据分析可视化软件,擅长网络爬虫、数据分析与挖掘,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......


如果你也是一枚城市数据玩家/达人,乐于分享技术,享受知识变现,城市数据派正在招募线上线下课程的合作老师,欢迎勾搭(点击看详情)




学完课程后我能掌握什么?

图片识别技术日趋成熟为城市规划和城市研究提供一种新的思考维度。当网络图片资源越来越多,当项目调研照片充满手机,你知道如何实现图片标签信息识别和通过颜色识别要素(计算图片中的绿视率)?

如何利用平台驯化属于自己的标签识别图片数据集?

如何利用火车采集器对网页进行数据获取?

如何设置ip代理应对各种情况?

如何将调研照片落到ArcGIS空间上形成点便于查看?

如何进行ArcGIS与txt文件、csv 文件的交互操作?


想掌握以上全部技能,这门视频课程不容错过!张老师将分享图片识别的基础理论和工具操作,并且在两大项目中的应用思路和技术方法,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,所有实操将手把手带你操作,解决以上所有问题,本课程还将赠送课程所需的所有python源代码以及课件PDF和工具安装包。




这套课程有什么特色呢?

特色1:内容相对全面,类似课程资源稀缺

目前主流的图片识别方式有三种:标签信息识别、颜色识别要素、图片语义分割,在整个课程中笔者将对标签信息识别、颜色识别要素这两种进行详细教学,市面上类似课程少之又少。

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特色2:个性化驯化专属数据集,提高识别精度

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至国外(语义分割数据集驯化存在一定门槛,笔者也在研究中)且以街景识别为主,有一定的局限性和差异性。在课程中,张老师不仅会教大家如何使用人工智能开放平台进行标签信息识别,还会教大家借助平台来驯化属于自己的专属数据集,提高识别精度。

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特色3:两大规划应用,带你实操

图片识别在《某市登山步道规划研究》项目中的应用:

目前在国内对城市规划而言大数据是一种锦上添花的新型研究手段,并未到达缺之不可的程度。然而在该规划中大数据起了至关重要的作用。由于该市的登山步道有上千条,在时间有限的情况下大数据的应用大大减轻了现状调研的工作量。图片识别是该项目大数据应用的重要组成部分,笔者希望对通过识别户外爱好者留下的带有坐标图片,并获取相关要素来进行现状登山步道价值评估,为规划线路提供依据。为了提高准确性,笔者调用多个人工智能开放平台的API进行图片标签信息识别。

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图片识别在《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分,对于城市环境品质而言街道的环境品质往往是最直接的体 现,而绿视率和天空开敞度是街道品质好坏的重要分析因子之一。因此笔者希望通过对街景 图片的识别来分析街道的绿视率和天空开敞度,从而对现状街道品质进行评价,为下一步规 划提供依据。由于天空和绿色都有独特的色相,因此,笔者利用Python图像分析库OpenCV对图片色相进行识别获取绿化和天空的占比。

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特色4:Python零基础玩转图片识别

在课程中,张老师将详细地讲述和演示操作过程,并赠送所有Python源代码。学员对源代码稍作修改即可达到图片自动化识别的要求。

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特色5:火车头采集器和Python相结合的网页数据爬取思路

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

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特色6:设置ip代理应对反爬

在课程中,张老师将教大家如何抓取和使用ip代理。

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特色7:调研照片空间化

在课程中,张老师将教大家如何将调用照片落到ArcGIS空间上形成点以便查看。

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特色8:熟悉ArcGIS与txt文件、csv的交互操作

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

 


详细的授课大纲是什么?

(一)课程准备

1、课程简介

2、人工智能图片识别理论

3、Python及PyCharm安装

4、火车头采集器安装

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(二)图片识别在《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、某户外网站图片及坐标的爬取

4、人工智能开放平台API调用

5、图片识别及成果输出

6、图片识别成果与坐标配对

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

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(三)图片识别在《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街景API介绍

4、道路网数据转点及坐标转换

5、百度街景图片获取

6、Python图像处理库OpenCV简介

7、OpenCV计算原理解析

8、利用OpenCV计算绿视率

9、成果在ArcGIS中可视化展示

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有哪些配套的课程材料呢?

课件PDF+软件工具安装包+代码包





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