狗的表情很丰富，它的喜怒哀乐可通过其全身各部的变化毫不掩饰地表现出来，了解、掌握狗的情绪变化，对做好饲养和训练至关重要的是正确把握狗的情绪变化，现将方法分述如下：
如何识别狗狗的喜怒哀乐
(1) 喜的表现：当狗使劲地摆动尾巴，柔和地扭曲身体，并向高处跳跃，和主人表示亲热，有舔舐主人 动作时，这是最常见的高兴时的一种表现。有时狗也会”笑”，其表情为鼻上堆满皱纹，目光柔和，上唇拉 开，露出牙齿，眼睛微闭，耳朵向后伸，鼻内还发出哼哼的声音，全身被毛平滑，尾巴轻摆，并与人亲近。
(2) 怒的表现：狗在愤怒时，脸部表情几乎和”笑”时一样，鼻上提，上唇拉开，咧嘴龇牙，不同的是 两眼圆睁，目光锐利，耳朵向斜后方伸直，嘴巴不张开，发出呼呼的威胁声音，四肢用力踏在地上，身体僵直，被毛竖立，尾巴陡伸或直伸，与人保持一定距离，如此时前肢下伏，身体后倾，有可能即将向你发起进攻，此时主人不可轻举妄动，安抚狗狗情绪。
如何识别狗狗的喜怒哀乐
(3) 哀伤的表现：当狗哀伤时，头往下垂，两眼无光，向主人靠拢并用祈求的目光望着主人，或无神地 安卧在一旁。
(4) 快乐的表现：狗尾巴高伸摆动，耳朵竖起，头部摆动，身体躬曲，有时还伸出前爪，欲表示与主人 亲热，并要求玩耍
如何识别狗狗的喜怒哀乐
此外，如狗摆动尾巴，平静地站立着，两眼直视着主人，则表示它在等待或期望；如狗的头部下垂，耳 朵靠拢，躯体低伏，则表示对主人的顺从和敬畏。
狗的情绪变化很多，其表现却显得不充分、不典型，所以对狗的行为表现要进行仔细的观察研究，才能较为准确地掌握狗的情绪变化。
如何识别狗狗的品种
不同品种的狗如何识别对方是狗？
长相不同的狗怎么确定别狗也是狗？是看脸吗？那么狗能分辨出照片里的狗是狗吗？
能辨别狗是什么品种的软件
狗狗是人类的朋友，据说目2113前国际上公认的优良品5261种犬就有4102137个，其用途也非常广。由于狗狗非常通人性，不1653少养宠物的人都喜欢养只狗。只不过狗狗的品类有很多，对于平常人来说只认识其中比较常见的几种而已，很多品种的狗狗都叫不出名字来。不少喜欢狗的人为了能识别出宠物的品类，从一些软件中来识别这些狗狗的种类。第一个软件：犬易APP
犬易APP是国内首个集狗脸识别、宠物定位、围栏预警、健康运动、宠物姻缘、宠物商城及宠物线上医疗保险等于一体的综合性宠物智能管家，是一款专门主打养宠助手和宠物社交功能的智能宠物管理平台，可以为养犬用户提供方便。这款APP利用先进的人工智能自然语言处理技术，能自动辨认犬类品种，发挥“人工智能+”技术优势。不但解决了犬只身份识别上的难题，只需获取狗狗的面部信息，确定狗狗身份。第二个软件：哈狗识别
狗识别是一款专业的宠物狗品种识别软件，里面汇集了绝大多数狗狗的品种相关信息，能够帮助用户拍照识别出不同狗狗的类别。里面还有详细的狗狗介绍，能让用户随时了解不同品种的狗，学到不少鉴别的知识。由于其识别精准度高，使用方法简单，受到不少人的关注。第三个软件：Dog Breeds狗品种
这是一种拍照辨识狗狗品种的工具，使用起来非常方便，只需要通过拍照就能帮助您识别犬种，还可以在数据库中查询各种犬种。第四个软件：Fetch狗脸识别
这是一款微软官方推出的生活娱乐应用，可以通过拍摄狗狗照片快速检测出他们的品种。你只需要带上这款软件，就可以在任何地方找寻各种狗狗，在发掘你自己喜欢的品种之后，还能增长一些见闻。
怎么判断狗是什么品种呢
主要从外观上判断2113狗的品种。5261
识别狗的品种，这个一般是4102需要从狗狗的外形上面来进行分1653辨的，狗狗的体型等差异也是比较大的。1、运动犬品种，常见的有金毛寻猎犬、可卡犬、拉不拉多猎犬、爱尔兰塞特犬、英国史宾格犬。2、猎犬品种，猎犬是打猎的好帮手，活泼，忠诚的天性赢得了家中爱犬的地位。常见品种有：阿富汗猎犬、比格犬、腊肠犬、灵提。3、玩赏犬品种，常见品种有：吉娃娃、博美犬、京巴、西施犬、蝴蝶犬、约克夏等等。扩展资料：
犬的嗅觉灵敏度位居各畜之首，眼瞎的狗可以利用鼻子生活的像正常犬。犬灵敏的嗅觉主要表现两个方面：一是对气味的敏感程度；二是辨别气味的能力。敏感度会因味道的种类而有所差别，狗发现气味的能力是人类的100万甚至1000万倍，分辨气味的能力超过人的1000多倍，可以分辨出大约2万种不同的气味，经过专门训练的优秀警犬能辨别10万种以上的不同气味。欧洲肺病基金会的调查结果显示，肺癌是欧洲人的第二大致死癌症。研究发现，经过嗅觉训练的狗能够从100例肺癌病人的呼气采样中闻出71例，对于没有肺癌的采样也能达到372/400的辨别准确率。参考资料来源：百度百科-狗品种
如何识别狗狗的品相
帮我看看狗狗的品相如何
我来发表几点看法：1，此狗眼神犀利，忧郁中又有一丝霸气。2,此狗虽小，却霸气侧漏。3，洁白的双腿，暗示它出淤泥而不染的外在表现，同时也是它内心的写真。4，如果楼主要了它，相信不仅在生活中会得到乐趣，也会顺顺利利，平平安安。谢谢，纯手打，望采纳。
求帮忙鉴别这个只狗狗的品相如何。
1，瞎子非常喜欢小狗，因为小狗为他寂寞的生活带去了很多快乐。甚至每一天晚上睡觉时，他都把手伸向床外，让狗狗尽情舔他的手。这一天晚上关灯上床后，照例，瞎子的手又被湿润而可爱的小舌头舔着，他很满足。可是第二天，他才知道，昨天晚上他的
狗狗
1，瞎子非常喜欢小狗，因为小狗为他寂寞的生活带去了很多快乐。甚至每一天晚上睡觉时，他都把手伸向床外，让狗狗尽情舔他的手。这一天晚上关灯上床后，照例，瞎子的手又被湿润而可爱的小舌头舔着，他很满足。可是第二天，他才知道，昨天晚上他的
怎么看狗狗的品相
首先是品种，品种要纯的话，至少一眼就能看出是什么狗，简单的比方比如说金毛，如果有毛发有金色、杏色以外的颜色，就肯定不是金毛。每一种狗都有它的一个标准，身高、肩宽、毛色、脸型等等，买之前要了解该种的特征。还有大型犬容易患关节遗传病，走路要看姿势等等。其次就是一个外观的品定，比如眼睛大小，耳朵长短，吻部长短等，鼻头是不是全黑的，体毛颜色纯不纯，比如泰迪，身上都巧克力色，但胸部发现有白色，这只就没有全身都是巧克力的品相好。我个人觉得最主要是要知道每种狗的体态标准是怎样，什么是金毛，什么是拉布拉多，德国牧羊犬又是怎样，茶杯玩具迷你贵宾的身高标准各是什么，这样才能更好的看出一只狗的品相。
狗狗怎么看品相
头版就是头的形状，头版稍微长一点的好像好点把，然后要看犬的父母的品相，狗爸狗妈的血统优良，小狗才好，在一个就是狗要活泼眼睛有神，四肢有力，毛要顺，看看PP是否干净，如果有便便的痕迹，那可能肠道有问题了，选狗不要选得太好看了，现在有些不法商家给藏獒等名犬注射硅胶，让类似同一个品种的狗变得十分像藏獒什么的狗，所以不要选得太好看了，但不能选得不好看，身形不好看的狗可能是杂交的狗，具体你可以去问一下买狗的行家，其实不是很需要的话不用买这么好的狗的，买个普通的宠物狗就可以了，万一受骗了，那就亏了…
怎样识别泰迪的品相-爱问知识人
贵宾狗的标准 已经不能放到所谓的泰迪身上来
因为原始的贵宾狗 嘴巴长长尖尖 耳朵低低的 腿长长 高贵优雅
<br/>现在倍受亚洲人宠爱的“泰迪”可爱标准和贵宾狗已经...
怎么看狗狗的品相
关于雪橇犬还是有过些研究的，就拿萨摩犬做比方解释给你听听吧！头版：就是狗狗头的构造，一般来说好点的萨摩犬头版承三角形，鼻部自然突出，颚部平坦，眼睛为止统一，眼色...
如何看狗狗的品相好坏
哈士奇鉴别简单一点的方法就是:1,毛要软且长,长大后才会毛质漂亮.2,黑眼要比兰眼好且真正值钱.3,四肢要粗壮,蹄子要大且厚.4,尾巴要粗,直的最好,但通常只有比赛级的才会有,价格太贵.宠物级的只有够粗就行,5,脸上的花纹要清晰,端正.它的性格:独立,孤傲,活泼好动,好奇心强,表情可爱,对陌生人没有警惕性,不具明显的攻击性.领到哪里都是万众的骄点,很拉风呀!区分 牛犬的好坏法"国斗牛犬是英国斗牛犬配出来的，有英牛的血统，不过在价格上要比英牛便宜的多。现在法国斗牛犬纯种品相一般的也就800-1500的样子，但是英国斗牛就贵很多了。两三千 还有贵一点的四五千国斗牛犬的头部应是较大而呈正方形，头盖在两耳间的部位比较平坦，两眼间有凹陷。口吻应较宽深，嘴唇应较松软、宽厚，面额上肌肉发达，下颊较深，四方形，较宽而稍翘。鼻部也较宽。唇鼻皆应为黑色。眼睛应在头盖之下，既大又圆，离耳朵较远，不突出，为暗色；耳朵基部应很宽大，耳末应圆而直立，耳根位置应较高，耳毛要精细而柔软。颈应较短而略带拱形，颈下及喉部的皮肤应较松弛，但皮肉并不下垂。身材应短圆，骨骼粗壮，肌肉较发达，胸部较宽深，肋部饱满而上收，肩背宽短，腰较狭，臀弯曲而腹发达。前肢应直而短，后肢应较强壮，长于前肢，脚部大小适中，趾和爪都较短。尾巴经短截，基部粗，下垂。被毛短细而平滑，柔软而有光泽，毛色为略呈红色的虎色、淡黄色或褐色，或有白底色的魔纹。若耳朵不是蝙蝠形，鼻色过浅，体重超过标准太多，皆为劣品，不宜入选。若头较小而狭长，下颌瘦尖少肌肉，两眼突出，眼睛为灰黄等浅色，皆不符该品种特征。若尾巴细长而上翘，颈部瘦长而光滑平坦；四肢细长少肉，总体身材瘦长，皆与本品种的标准差距很大，不能买。挑选时，特别要选身体结实健壮，站立时，立姿有神，行走时步伐灵活，协调而轻松的。如何选购法国斗牛犬(1)在挑选购买之前，一方面可参阅一些有关介绍这种犬的资料，一方面可到养有此犬的人家现场察看，对这种犬身体各个部位的特征有所了解，这样挑选时就能做到八九不离十。(2)法国斗牛犬的头部应是较大而呈正方形，头盖在两耳间的部位比较平坦，两眼间有凹陷。(3)口吻应较宽深，嘴唇应较松软、宽厚，面额上肌肉发达，下颊较深，四方形，较宽而稍翘。鼻部也较宽。唇鼻皆应为黑色。(4)眼睛应在头盖之下，既大又圆，离耳朵较远，不突出，为暗色；耳朵基部应很宽大，耳末应圆而直立，耳根位置应较高，耳毛要精细而柔软。(5)颈应较短而略...
狗狗怎么看品相
关于雪橇犬还是有过些研究的，就拿萨摩犬做比方解释给你听听吧！头版：就是狗狗头的构造，一般来说好点的萨摩犬头版承三角形，鼻部自然突出，颚部平坦，眼睛为止统一，眼色端庄，鼻子自然黑略微上翘！毛量：就是看狗狗的毛发，看毛发是否顺滑自然，有光泽，雪橇犬的毛发是上挺下垂，就是背部的毛发坚硬直立，腹部的毛发柔软顺滑。骨量：这是一个很含糊的概念，一般只有养狗的高手才这样看狗，不过也是这几种办法里最好的，就是用手摸幼狗的全身骨骼，萨摩犬的四肢略长，其腿根部骨骼较粗，肋骨排列为两边短中间长，肩胛骨厚实平坦，坚韧有力。以上是个人经验之谈，仅供参考。祝好运！
狗狗品相应该怎么看
各种犬种全有自己的品相之说
但是对于我们这有的非专业人士就没有毕业纠结这个东西
自己要买狗狗首先的问题是健康
第二就是确实是你所要的这类狗狗 品相我个人觉得是在同类中找规格好点的
但怎么说呢 比如你说某某帅 那就是个审美观的问题 只是狗狗把审美观书面化 统一化 难道你说我长的丑就不是中国人了
第三就是 你喜欢就行
第四就是山寨无所不在的今天 还价是永恒不变的真理 但怎么说呢 一般去宠物店 肯定比狗场那种地方强一点 但价格也会贵点 但也没规定不能还价，你喜欢这个狗狗 那你认为他值多少钱 或者这样
狗是无价 你认为他能值多少钱就值多少钱
赚分 闪人 祝早日找到好的狗狗 还有 不靠这个吃饭 别执着于品相了
怎么识别小狗的品种(如何识别宠物狗品种)
在这篇文章中，我将教你建立你自己的网页应用程序，它将接受你的狗的图片，并输出其品种。准确率超过80%！
我们将使用深度学习来训练一个模型的数据集的狗图像与他们的品种，以学习的特征来区分每一个品种。数据分析在成功加载和浏览数据集后，以下是关于数据的一些介绍：犬种总数：133狗图片总数：8351（训练集：6680，验证集：835，测试集：836）最受欢迎的品种：阿拉斯加：96，博德牧羊犬：93按图片数量排序的前30个品种如下：
我们还可以在这里看到一些狗的图片和它们的品种：
数据预处理经过分析，为机器学习算法准备数据。我们将把每个图像作为一个numpy数组加载，并将它们的大小调整为224×224，因为这是大多数传统神经网络接受图像的默认大小。我们还将为图像的数量添加另一个维度from keras.preprocessing import image from tqdm import tqdmdef path_to_tensor(img_path): ”’将给定路径下的图像转换为张量”’ img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) x = image.img_to_array(img) return np.expand_dims(x, axis=0)def paths_to_tensor(img_paths): ”’将给定路径中的所有图像转换为张量”’ list_of_tensors = [path_to_tensor(img_path) for img_path in tqdm(img_paths)] return np.vstack(list_of_tensors)最后，我们将使用ImageDataGenerator对图像进行动态缩放和增强train_datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1./255, horizontal_flip=True, vertical_flip=True, rotation_range=20)valid_datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1./255.)test_datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1./255.)train_generator = train_datagen.flow(train_tensors, train_targets, batch_size=32)valid_generator = train_datagen.flow(valid_tensors, valid_targets, batch_size=32)test_generator = train_datagen.flow(test_tensors, test_targets, batch_size=32)CNN我们将在预处理数据集上从头开始训练卷积神经网络（CNN），如下所示：model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(16, (3,3), activation=’relu’, input_shape=(224, 224, 3)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2), tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation=’relu’), tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2), tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation=’relu’), tf.keras.layers.Conv2D(128, (3,3), activation=’relu’), tf.keras.layers.Conv2D(256, (3,3), activation=’relu’), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(2048, activation=’softmax’), tf.keras.layers.Dropout(0.5), tf.keras.layers.Dense(1024, activation=’softmax’), tf.keras.layers.Dense(133, activation=’softmax’)])model.compile(optimizer=’rmsprop’, loss=’categorical_crossentropy’, metrics=[‘accuracy’])checkpointer = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=’../saved_models/weights_best_custom.hdf5′, verbose=1, save_best_only=True)model.fit(trai
n_generator, epochs=5, validation_data=valid_generator, callbacks=[checkpointer])我们使用一个ModelCheckpoint回调来保存基于验证分数的模型。测试这个模型，我们得到的准确率只有1%左右使用迁移学习现在，我们将看到如何使用预训练的特征可以产生巨大的不同。下载ResNet-50。你可以通过运行下面的代码单元来提取相应的训练集、测试和验证集：bottleneck_features = np.load(‘Data/bottleneck_features/DogResnet50Data.npz’)train_Resnet50 = bottleneck_features[‘train’]valid_Resnet50 = bottleneck_features[‘valid’]test_Resnet50 = bottleneck_features[‘test’]我们现在将再次定义模型，并对提取的特征使用GlobalAveragePooling2D，它将一组特征平均为一个值。最后，如果验证损失在两个连续的epoch内没有增加，我们使用额外的回调来降低学习率，降低平台，并且如果验证损失在连续的5个epoch内没有增加，也可以提前停止训练。Resnet50_model = tf.keras.models.Sequential()Resnet50_model.add(tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(input_shape=train_Resnet50.shape[1:]))Resnet50_model.add(tf.keras.layers.Dense(1024, activation=’relu’))Resnet50_model.add(tf.keras.layers.Dense(133, activation=’softmax’))Resnet50_model.compile(loss=’categorical_crossentropy’, optimizer=’rmsprop’, metrics=[‘accuracy’])checkpointer = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=’saved_models/weights_best_Resnet50.hdf5′, early_stopping = tf.keras.callbacks.EarlyStopping(patience=5, monitor=’val_loss’)reduce_lr = tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(patience=2, monitor=’val_loss’)Resnet50_model.fit(train_Resnet50, train_targets, validation_data=(valid_Resnet50, valid_targets), epochs=50, batch_size=20, callbacks=[checkpointer, early_stopping, reduce_lr], verbose=1)### 训练模型在测试集上的准确率为82.65%。与我们白手起家训练的模型相比，这是一个巨大的进步。构建web应用程序对于web应用程序，我们将首先编写一个helper函数，该函数接受图像路径并返回品种。label_to_cat字典将每个数字标签映射到它的狗品种。def predict_breed(img_path): ”’预测给定图像的品种”’ # 提取特征 bottleneck_feature = extract_Resnet50(path_to_tensor(img_path)) bottleneck_feature = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(input_shape=bottleneck_feature.shape[1:]) ]).predict(bottleneck_feature).reshape(1, 1, 1, 2048) # 获得预测向量 predicted_vector = Resnet50_model.predict(bottleneck_feature) # 模型预测的犬种 return label_to_cat[np.argmax(predicted_vector)]对于web应用程序，我们将使用flaskweb框架来帮助我们用最少的代码创建web应用程序。我们将定义一个接受图像的路由，并用狗的品种呈现一个输出模板@app.route(‘/upload’, methods=[‘POST’,’GET’])def upload_file(): if request.method == ‘GET’: return render_template(‘index.html’) else: file = request.files[‘image’] full_name = os.path.join(UPLOAD_FOLDER, file.filename) file.save(full_name) dog_breed = dog_breed_classifier(full_name) return render_template(‘predict.html’, image_file_name = file.filename, label = dog_breed)predict.html是分别显示图像及其犬种的模板。结论祝贺 你！你已经成功地实现了一个狗品种分类器，并且可以自信地分辨出狗的品种。让我们总结一下我们在这里学到的：我们对数据集进行了分析和预处理。机器学习算法需要单独的训练集、测试集和验证集来进行置信预测。我们从零开始使用CNN，由于未能提取特征，所以表现不佳。然后我们使用迁移学习，准确度大大提高最后，我们构
建了一个Flask web应用程序来准备我们的项目产品我们确实学到了很多东西，但还有很多其他的事情你可以尝试。你可以在heroku上部署web应用程序，也可以尝试使用不同的层（如Dropout层）来提高准确性。
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