一、初识Android-OpenCv1,OpencvOpenCv是一个开源的基于BSD许可的库,拥有数百种计算机视觉算法。OpenCv具有模块化的结构,这意味着开发包由多个模块组成,具体如下: 核心功能:定义了基本的数据结构和基本功能,便于其他模块调用。 图像处理:包含了很多对图像进行操作的算法,例如:几何变换,直方图统计,颜色空间转换等。 影像处理:一个对视频分析的模块,可实现动作判定,背景弱化
一. 主要功能1. 人脸检测:在数字图像中查找人脸并检测关键特征点,ICAO9303/ISO19794-5对人脸检测提出了如下项目;2. 检测项评价范围设定:按不同的数字相片规格和应用要求对检测标准进行设定;3. 照片剪裁根据设定的规格对照片进行剪裁;4. 相片检测根据设定的各检测项评价范围,对数字相片逐项测定,并提供相应数值;5. 色彩调整根据设定色彩范围,对照片中人脸部分的色彩和高光进行自动调
C# 使用OpenCVOpenCV是一个开源的跨平台计算机视觉和机器学习软件库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。C#在上位机开发中比较常用,有些项目需要在上位机上加入一些机器视觉相关的功能,在下面简单介绍了C#中使用OpenCV库的方法。安装OpenCV包在管理NuGet包中,搜索OpenCvSharp4,安装三个包,OpenCV在Net平台的核心包O
仔细想想距离写上篇文章已经很久了,最近都忙于工作和睡觉打游戏(朋友的名字叫游溪),以至于没有写接下来的东西。。记得上篇文章写的是关于自定义camera的()。。那么该篇将在原有的基础上加上人脸识别的功能。已经亲测,可以实现!!!三个类,很简单,其他难得我也不会搞: 主要通过:FaceDetectionListener 实现废话不多说直接上代码: AutioTakeActiity 该页面只有一个跳
大家在上课或是开会的时候,有时候会不会需要记笔记?但是,有时老师讲课的速度太快,或是会议内容过多的时候,我们做不到边听边记,一般这样的情况你是怎么做的呢?换做是我的话,我会选择直接将内容用拍照的方式记录下来,之后再将图片转换成文字,这样即方便我后续整理笔记,又能提高效率。那你们知道图片转文字识别软件哪个好吗?想知道的话,跟我一起往下看吧~软件一:录音转文字助手推荐指数:★★★★☆这是一款专注于录音
《<一 编译> ndk 编译live555 for android》 《<二:使用,接收端> android NDK使用live555+Mediacodec播放RTSP视频流》   《<三:使用,接收端>live555--接收端 testRTSPClient.cpp 源码分析-读取rtsp流demo》   《<二:使用 ,接收端>live555 拉流 udp 重排序》 《<三:
对于机器学习也不是了解的很深入,今天无意中在GitHub看到一个star的比较多的库,就用着试一试,效果也还行。比是可能比不上TensorFlow的,但是在Android上用起来比较简单,毕竟TensorFlow还要又JNI的知识。这个库:onyx效果:用法非常简单,就是根据图片分析得到图片有可能的分类,这个学习的库是已经被训练过的,所以我们只需要直接让它识别就好了。得到的结果是根据可能概率由高到
目录一、简介二、程序流程图三、核心代码解析1.主界面跳转到拍照界面2.实现无触摸自动拍照(1)拍照功能:(2)预览功能:3.保存照片并返回主界面四、总结 一、简介最近在学习实现Android的拍照AI识别功能,主要通过调用手机系统的摄像机来完成拍照,并通过网络服务访问百度智慧云上的图像识别api来进行识图,最后将识图结果返回到app中。我把这个功能分成两个部分,分别是拍摄和识别,这篇文章讲的是拍
转载 2023-08-31 00:51:03
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文章目录前言一、准备工作二、使用步骤1.引入库2.分析接口三、动态选取图片1. 拍照上传图片2. 拍照上传图片总结 前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容: 例如:随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习的基础内容。提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考一、准备工作这里采用的是阿里云的印刷文字识别,至于为什么选择因为阿里对
转载 2023-11-05 12:18:56
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最近公司要求做一个类似腾讯手机管家的应用,其中有一个功能需要把用户手机中的相似图片查找出来,供用户选择是否删除。完全毫无头绪,就上网查找有哪些技术可以做的,找来找去,都在说OpenCV,于是乎就看看OpenCV要如何实现几种方式中,觉得还是感知哈希算法符合项目的要求,这个算法实现也不难,只要遵守如下规则就好感知哈希算法(perceptual hash algorithm),它的作用是对每张图像生成
转载 2023-07-07 18:10:59
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深度学习系统图像识别原理的描述 在当今的技术时代,图像识别已经成为了一个至关重要的领域,尤其是在移动设备应用里。系统因其广泛的用户基础和丰富的开发环境,成为了实现深度学习图像识别的理想平台。这篇文章将讨论“深度学习系统图像识别原理”,通过对背景、技术原理、架构解析、源码分析、案例分析等方面进行详细探讨。 ### 背景描述 图像识别技术的快速发展使得其在多个领域得到应用,从自动驾驶
前段时间苹果WWDC发布会,新的iOS11系统默认支持机器学习,写了一个关于图像识别的小示例,用的是Google提供的视觉模型,那么Google亲儿子平台对于机器学习的支持如何那?今天我们写一个在端运行的机器学习的案例,首先AndroidStudio 版本需要2.0以上,可前往此处下载对应平台的对应版本。创建一个新的Android Studio工程,在这里我们使用在tensorflow已训
由于要做一个Android端人脸检测的功能需要用到OpenCV 通过安装相应版本的SDK后,里面刚好有一个face-detection的示例程序,通过新建项目并将该示例项目下文件移入app/src/main目录下目录结构如下:再将OpenCVSDK包中的sdk文件夹复制粘贴到项目根目录下并重命名为opencv, 然后在项目根目录下的settings.gradle文件中加入opencv, 而后再点击
我们有时候会将书籍上的内容拍照下来进行抄写,但是面对大段的文字,手动抄写会比较花费时间,其实我们可以进行手机识别图片文字,一键进行文字内容提取,这样就方便多了。那你们知道华为手机识别图片文字怎么弄吗?下面我就来分享两个手机识别的方法给大家,一起来看看吧!识别方法分享一:使用“万能文字识别”APP进行识别。推荐指数:★★★★☆这是一个多功能的手机识别工具,它可以进行拍照识别、导入图片识别、表格识别
软硬件环境ubuntu 18.04 64bitGTX 1070Tianaconda with python 3.6face_recognition 1.2.3dlibopencvface_recognition简介face_recognition号称是世界上最简单的基于python的人脸识别库,是在大名鼎鼎的深度学习框架dlib上做的整合,dlib模型在LFW(Labeled Faces in t
作者:yangyaqin图像识别全流程代码实战实验介绍图像分类在我们的日常生活中广泛使用,比如拍照识物,还有手机的AI拍照,在学术界,每年也有很多图像分类的比赛,本实验将会利用一个开源数据集来帮助大家学习如何构建自己的图像识别模型。本实验会使用MindSpore来构建图像识别模型,然后将模型部署到ModelArts上提供在线预测服务。主要介绍部署上线,读者可以根据【实验课程】花卉图像分类实验(&n
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文章目录K最近邻法-KNNN折交叉验证法KNN总结:线性分类器得分函数损失函数(代价函数)损失函数1:hinge loss/支持向量机损失损失函数2:互熵损失(softmax分类器) K最近邻法-KNN现在用的比较少,因为其比较耗费内存,运行速度较慢练习: CIFAR-10数据集 60000张32*32小图片,总共10类,50000张训练和10000测试 下图第一行,左侧为大量的飞机数据,右侧第
伴随着图像处理技术的飞速发展,推动了图像识别技术的产生和发展,并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分,并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断、汽车交通等等领域中,发挥重要作用。图像识别技术概述图像识别技术的含义图像识别是人工智能的一个重要领域,是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对像的技术。一般工业使用中,采用工业相机拍摄图片,然后再利用软件根据图片灰阶差做进一
(刚刚转C#,一个项目用到,就分享出来,第一次写博客,有不足之处还请指正,某些编写方式只是习惯使然) 1、首先,在百度AI平台进行注册登录:百度AI 2、然后点开右上角的控制台,找到图像识别,创建应用,然后就可以看到创建的密钥,我们主要获取以下几个参数, API_KEY, SECRET_KEY 3、将对应C#版本的SDK下载后,添加引用到工程文件引用中; 主要是以下两个.dll库,分别是 Aip.
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