【python015】常见成熟AI-图像识别场景算法清单（已更新）

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• 【python015】常见成熟AI-图像识别场景算法清单及代码
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1.背景介绍

• 参考学习，整合常见的AI图像识别定制场景算法清单，网站地址：极视角科技是一家人工智能平台型企业，做进一步AI图像识别算法总结、学习。数据种类详情展示如下图所示：
  

2.Python版数据爬取、解析代码

2.1 源代码

• import re
  import os
  import sys
  import json
  import nltk
  import time
  import pickle
  import random
  import base64
  import datetime
  import requests
  import openpyxl
  import readline
  import itertools
  import numpy as np
  import pandas as pd
  from PIL import Image
  from tqdm import tqdm, trange
  from bs4 import BeautifulSoup
  import matplotlib.pyplot as plt
  from collections import Counter
  from pypinyin import lazy_pinyin, Style
  from joblib import Parallel, delayed
  from sklearn.linear_model import LinearRegression
  import warnings
  warnings.filterwarnings('ignore')pd.set_option('display.width', 500)
  pd.set_option('display.max_rows', 200)
  pd.set_option('display.max_columns', 200)
  pd.set_option('display.max_colwidth', 1000)# 'sfzmsy' ,'sfzmsf' ,'sfdsxtysmyq' ,'sfrhdz' ,'sfxgrh' ,'sfzcgchfwq'
  # 算法怎么使用
  # 算法怎么收费
  # 算法对摄像头有什么要求
  # 算法如何定制
  # 算法效果如何
  # 是否支持国产化部署result = []def parse_html_element( html_url ):sfmc, sfms, sffl, yycj, cjwt = '', '', '', '', ''datas = requests.request( 'GET', html_url )if datas.status_code == 200:datas_html = BeautifulSoup(datas.text, 'lxml')sfmc = datas_html.find(attrs={"class": "cont-box"}).find(attrs={"class": "h1 title type-a color2"}).text  # 算法名称sfms = datas_html.find(attrs={"class": "cont-box"}).find(attrs={"class": "des type-a"}).text  # 算法描述sffl = datas_html.find(attrs={"class": "cont-box"}).find(attrs={"class": "tag-list"}).text  # 算法分类# 应用场景 & 常见问题yycj_cjwt_lis = [yc.text.strip() for yc in datas_html.find(attrs={"class": "algorithm-info-top"}).find_all(attrs={"class": "ul"})]yycj, cjwt = yycj_cjwt_lis[0], yycj_cjwt_lis[1]result.append( [ sfmc, sfms, sffl, yycj, cjwt ] )else:time.sleep(random.randint(1,2))result_df = pd.DataFrame( result )
  result_df.columns = [ 'sfmc', 'sfms', 'sffl', 'yycj', 'cjwt' ]result_df.duplicated()
  result_df.drop_duplicates(inplace=True)
  print( len( result ) )
  result_df = pd.DataFrame( result )
  result_df.columns = [ 'sfmc', 'sfms', 'sffl', 'yycj', 'cjwt' ]result_df['sfmc'] = result_df.sfmc.apply(lambda sfmc: sfmc.strip())
  result_df['sffl'] = result_df.sffl.apply(lambda sffl: sffl.strip().replace('\n\n', ','))
  result_df['yycj'] = result_df.yycj.apply(lambda yycj: yycj.strip().replace(' \t\n ', '：').replace('\n\n\n\n\r\n', '；').replace('             ', ''))
  result_df['cjwt'] = result_df.cjwt.apply(lambda cjwt: cjwt.strip().replace(' \n ', '：').replace('\n\n\n\n\r\n', '；').replace('             ', ''))result_df['sfzmsy'] = result_df.cjwt.apply(lambda cjwt: cjwt.split('；')[0].split('：')[-1].strip())
  result_df['sfzmsf'] = result_df.cjwt.apply(lambda cjwt: cjwt.split('；')[1].split('：')[-1].strip())
  result_df['sfdsxtysmyq'] = result_df.cjwt.apply(lambda cjwt: cjwt.split('；')[2].split('：')[-1].strip())
  result_df['sfrhdz'] = result_df.cjwt.apply(lambda cjwt: cjwt.split('；')[3].split('：')[-1].strip() if len(cjwt.split('；'))>3 else '')
  result_df['sfxgrh'] = result_df.cjwt.apply(lambda cjwt: cjwt.split('；')[4].split('：')[-1].strip() if len(cjwt.split('；'))>4 else '')
  result_df['sfzcgchfwq'] = result_df.cjwt.apply(lambda cjwt: cjwt.split('；')[5].split('：')[-1].strip() if len(cjwt.split('；'))>5 else '')result_df['sftd'] = result_df.sfmc.apply(lambda sfmc: sfmc.split(' ')[-1].strip() if len(sfmc.split(' '))>1 else '--')
  result_df['sfmc'] = result_df.sfmc.apply(lambda sfmc: sfmc.split(' ')[0].strip())result_df.to_excel(r'常用成熟-AI场景识别算法.xlsx', index=None, encoding='utf8')
  result_df.to_csv(r'常用成熟-AI场景识别算法.csv', index=None, encoding='utf8')
  

2.2 解析数据样例效果

2.3 常见的AI算法类型

3.链接地址

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