虽然现有很多机器学习算法能够准确地识别数字，但是传统方法对于一些需要离线识别且计算能力有限的下位机设备来说，仍然有非常不错的效果。因此，今天就向大家讲解一下传统的数字识别方法在仪表读数方面的应用。1.图像预处理技术1.1 主要流程图像处理依次需要进行图片预处理、字轮区域定位、字符分割和字符识别等过程。其中图像处理流程如下图所示。2. 详细过程2.1 灰度化为了减小图像原始数据量，本系统根据拍照获取
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2024-10-22 07:45:05
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ImageNet（官网：http://www.image-net.org/，需要注册才可以下载）
目前世界上图像识别最大的数据库。美国斯坦福的计算机科学家李飞飞模拟人类的识别系统建立的。能够从图片识别物体。目前已经包含14197122张图像，是已知的最大的图像数据库。每年的ImageNet大赛更是魂萦梦牵着国内外各个名校和大型IT公司以及网络巨头的心。在
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2024-05-11 14:16:19
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# Python图像识别计数实现指南
## 1. 整体流程
为了实现Python图像识别计数，我们可以按照以下步骤进行操作：
1. 导入必要的库和模块
2. 读取图像文件
3. 预处理图像
4. 使用图像识别算法进行目标检测和计数
5. 输出识别结果
下面我们将详细介绍每个步骤的具体操作和代码实现。
## 2. 步骤详解
### 2.1 导入必要的库和模块
在开始之前，我们需要导入一
原创
2023-09-09 03:31:30
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目前，人脸识别已走进我们的生活，在机场安检、上班考勤、银行开户、网上支付等各个场合乎随处可见。现在主流的技术基于摄像头类型人脸识别有两种，基于2D人脸识别或基于3D人脸识别，这些都有实际商用的案例。但是由于3D图像还可以获取距离信息，对照片欺骗等具有更好的鉴别能力，所以3D人脸识别的精度和安全性远胜于2D，可以预测3D人脸识别将会成为未来主流的发展方向。现阶段人工智能技术主要以监督学习为主，强烈依
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2024-07-26 22:21:40
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# 使用 Python OpenCV 进行图像识别与计数
在现代计算机科学中，图像处理和计算机视觉是极为重要的领域。OpenCV（开源计算机视觉库）是一个广泛使用的库，专门用于图像处理和计算机视觉的相关任务。本文将主要介绍如何使用 Python 和 OpenCV 进行简单的图像识别与计数任务。
## 图像识别与计数的基本概念
图像识别是指计算机识别并理解图像内容的过程，而计数则是通过识别特定
哈喽，大家好。今天给大家总结几个简单、好用的人脸识别算法。 人脸识别是计算机视觉中比较常见的技术，生活中，我们接触最多的人脸识别场景是人脸考勤，我之前还专门写过一篇人脸考勤的项目，感兴趣的朋友可以看看。人脸识别的算法最核心的工作是从一张图片中识别出人脸的位置。识别的算法可以说是多种多样， 下面我就来为大家一一介绍下。1. HoG人脸检测该算法采用传统的机器学习算法来识别人脸。传统机器学习算法的特点
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2024-03-21 23:22:04
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上一章节，笔者举了一个创建的数据的例子，主要是通过Google的UI控制台来进行操作的，总所周知，Google的机器学习和人工智能一直在业界是遥遥领先的，下面举一个例子，如何使用代码来调用GCP上的图像识别的服务来进行图像识别。比如下面这张图片，如何使用GCP的机器学习的API来识别下面图片上的动物呢？ 比如下面的图片，有一条狗，那Google的图像识别的API能识别出来吗？ 如果通过调用代码来实
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2024-04-22 09:44:31
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回顾经过前两次的思考，最终还是回到最初的想法上来，利用大量比较合理的电子地图进行模型的训练，看能否产生较好的效果。 前两次的博文链接如下：遥感影像识别-制作数据集遥感影像识别-训练策略本次训练所使用的数据集地域覆盖了全国几个主要的城市，比如杭州、成都、广州等等，不过一方面为了进一步观察数据集的效果，也为了不浪费算力，因此并未采集各个大城市的地图用以制作数据集，而是随便挑了几个城市中的部分区域用以制
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2024-05-13 13:55:20
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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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2024-05-10 07:47:00
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&nbs
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2024-03-28 09:11:40
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关于图像处理方面的收获：五月中旬的时候接了个细胞检测的活，要求识别白细胞、红细胞、脂肪球、霉菌几种细胞，大致看了客户发给我显微镜上的图片，发现能做，于是就接了下来，客户告诉我最终的程序要是C++的编译成DLL给他们的应用程序调用才可以，本人因为一直做Java，做C++还是12年前毕业设计的时候做了图像相关的东西。从那之后，做项目偶尔也会搞点C++但是基本上就一直停留在Hello World的水平上
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2024-04-17 17:12:04
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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
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2024-02-18 11:56:10
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整理 | 专知本文主要介绍了一些经典的用于图像识别的深度学习模型，包括AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet、DenseNet的网络结构及创新之处，并展示了其在ImageNet的图像分类效果。这些经典的模型其实在很多博文中早已被介绍过，作者的创新之处在于透过这些经典的模型，讨论未来图像识别的新方向，并提出图像识别无监督学习的趋势，并引出生成对抗网络，以及讨论了加速网络训练的
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2024-05-16 20:05:36
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目录1. 数字图像概念1.1 图像采样和量化1.2 图像存储格式2.图像的直方图2.1 灰度直方图2.1.1 基本概念2.1.2灰度直方图归一化2.1.3 直方图应用3.图像增强3.1 图像增强概念3.2 图像增强方法3.2.1 方法概述3.2.1 空间域增强3.2.1.1 空间域增强（灰度变换）3.2.1.2 空间域增强（代数运算）3.2.1.3 空间域滤波3.2.2 频率域增强 学习自：M
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2024-04-08 22:37:39
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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
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2024-02-24 12:19:23
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概念框架环境配置data_preparaation.py(作用：摄像头抓拍与保存人脸)import cv2
def CatchPICFromVideo(catch_num, path_name):
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('E:/anaconda/Anaconda3/pkgs/libopencv-3.4.2-h20b85fd_0/Libra
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2024-06-05 13:26:05
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模式识别之图像识别笔记图像识别技术的定义为利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别不同模式的目标和对象的技术。图像识别系统可以分为三个部分： 1、图像处理(1) 基本概念① 定义：把输入图像转化为计算机能够接受处理的信号，再进行图像恢复、增强等预处理操作② 目的：为之后的图像特征做准备(2) 主要方法① 图像的数字化：对图
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2024-02-20 11:33:07
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（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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2023-12-24 18:31:40
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在python3下用PIL做图像处理 Python Imaging Library (PIL)是python下的图像处理模块，支持多种格式，并提供强大的图形与图像处理功能。目前PIL的官方最新版本为1.1.7，支持的版本为python 2.5, 2.6, 2.7，并不支持python3，但有高手把它重新编译生成python3下可安装的exe了。这一非官方下载地址http://www.lf
图像识别过程分为图像处理和图像识别两个部分。图像处理部分内容参考此篇：图像识别过程（以下图像识别内容同样参考本篇）图像识别将图像处理得到的图像进行特征提取和分类。识别方法中基本的也是常用的方法有统计法(或决策理论法)、句法(或结构)方法、神经网络法、模板匹配法和几何变换法。1)统计法(StatisticMethod) 该方法是对研究的图像进行大量的统计分析,找出其中的规律并提取反映图像本质特点的特
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2023-08-21 23:23:35
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