0 项目背景在本系列项目中，我们尝试基于Paddle工具库实现一个OCR垂类场景。原始数据集是一系列电度表的照片，类型较多，需要完成电表的读数识别，对于有编号的电表，还要完成其编号的识别。1 数据集简介注：因保密授权原因，数据集尚未公开，待更新首先，我们来简单看一下数据集的情况。总的来说，这个场景面临几个比较大的问题：电表类型较多。相比之下，现有数据量（500张）可能不够。照片角度倾斜较厉害。这个
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2024-07-03 08:54:55
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// FindNum.cpp : Defines the entry point for the console application.
#include "stdafx.h"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/opencv.hpp"
#i
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2024-06-29 18:20:15
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模拟和预测识别的模型输出 您确定一个模型，以便您可以准确地计算对输入的动态系统响应。有两种方法可以生成已识别的模型响应：模拟使用输入数据和初始条件计算模型响应。预测使用测量的输入和输出值的当前值和过去值以及初始条件计算未来某个指定时间量的模型响应。在系统识别中，目标是创建一个现实的动态系统模型，然后可以将其用于或传递给应用程序目标。在这种情况下，System Identification Tool
# 机械表识别技术与Python
## 前言
机械表是一种常见的时间测量工具，它们通常由一个钟表和一个指针组成。人们可以通过读取钟表上的指针来了解当前的时间。然而，对于一些特殊的机械表，如模块化机械表，指针的形状和位置可能会发生变化，这给用户带来了一些困扰。
为了解决这个问题，科学家们开发了机械表识别技术，它可以通过分析机械表的图像来自动识别时间。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现
原创
2023-12-14 08:52:34
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在现代社会中，自动化和智能化的需求越来越高，尤其是在图像识别领域。我们通过使用Python语言来构建一个“钟表识别”系统，迅速自动识别图像中的钟表信息。这不仅能用于智能家居、安防监控等场景，还有助于提升日常生活的智能化水平。基于此，接下来我将详细阐述这个项目的实施过程，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、复盘总结和扩展应用。
## 背景定位
在现代家庭中，钟表不仅是时间的显示设备，也承
基于dlib和opencv库的人脸识别需下载68个特征点的人脸检测模型：http://dlib.net/files/ 文件名为 shape_predictor_68_face_landmarks.datopencv包img=cv2.imread(image)功能：通过opev中的imread读取测试图片文件 参数：要读取的图片img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2R
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2024-09-21 12:06:45
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Python调用百度云API识别表格识别1.首先我们展示一下效果识别样板识别效果2.好嘞，我们开始（这个调用接口和别的API不一样，他需要用requests库请求三次）我们先去创建一个属于我们的应用之后我们去查看文档帮助第一步我们获取access_token在这里我把文件路径放在了函数里面，可以放在外面，也可以做一个循环，识别一个文件夹里面的所有图片。第二步我们获取是否识别成功的json数据。如
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2024-10-21 12:54:34
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[OpenCV+VS2015]表计读数识别（一）：表计位置检测本文是基于传统视频图像处理办法检测表计读数，作者资历尚浅，如有不足之处，欢迎指正，谢谢！ 目录[OpenCV+VS2015]表计读数识别（一）：表计位置检测1 位置检测的思路2 位置提取2.1 kmeans颜色聚类2.2 表盘轮廓提取3 结果4 代码 1 位置检测的思路当时拿到手有如下的几个思路想法： a、表计都是圆的，可以用hough
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2024-01-07 18:07:58
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文章目录1.PyTorch简介与安装2.张量简介与创建3.张量操作与线性回归张量的操作：拼接、切分、索引和变换张量的数学运算线性回归的Pytorch实现4.计算图与动态图机制5.autograd与逻辑回归 github链接：https://nbviewer.jupyter.org/github/shiqi-lu/Learn-AI/blob/master/pytorch_deepshare/wee
仪表读数识别算法的开发——1. 整体思路本专题导航，Click Me 文章目录仪表读数识别算法的开发——1. 整体思路前言一、目标是什么二、实现的思路总结 前言前面两章内容已经完成了：在树莓派和Ubuntu上配置Qt + OpenCV的交叉编译环境各模块的基本实现可以说是准备工作和硬件模块的驱动已经完成，地基已经打好了。接下来就进入到核心的图像识别算法部分，开始建楼。 这一节不介绍详细的算法实现，
# Android OpenCV仪表识别
随着科技的进步，计算机视觉技术在各个行业中得到了广泛应用，其中仪表识别是一个重要的领域。利用Android平台和OpenCV库，我们可以创建一个智能手机应用，实现对仪表的自动识别。
## 什么是仪表识别？
仪表识别是指通过图像处理技术，从图片中提取出仪表上的信息，例如指针位置、刻度值等。常见的应用包括汽车仪表盘、家用电器显示屏等。
## 开发环境准
# Android 压力表识别的探索与实现
在现代移动应用中，识别设备的传感器信号是非常重要的，特别是压力传感器。在 Android 系统中，我们可以利用 API 来获取和识别压力传感器的读数，进而为用户提供更多功能。本文将介绍这一过程，并通过代码示例进行讲解。
## 什么是压力表？
压力表通常用于监测大气压力或液体压力。它们在科学实验、气象监测以及日常生活中都扮演着重要的角色。在 Andr
原创
2024-10-10 04:14:42
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1、前言在学了一些opencv的基础知识之后，开始上手了一些小项目，本次就记录一下关于opencv停车场车位检测的学习过程。技术点包括高斯去噪、自适应阈值、灰度转换、中值滤波、腐蚀膨胀、pickle记录车位坐标等。 最终实现效果
1670209557719 2、车位标记这里提供一个灰度图测试车位标记，并将各车位的坐标利用pickle保存到文件中，以便后面视频检测车位读取使用。 首先我们需要利
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2024-03-15 11:15:33
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一、形态学检测简介1 图像分析及预处理拍摄图像会产生随机的扰动，图像有一定的噪声，为消除掉图像中的无关信息，对图像进行预处理。1.1 灰度化为降低运算量，需要将拍摄的三通道的RGB图像转化为单通道的灰度图像。采用加权平均法的灰度化方法，其中心理学灰度公式根据人眼对RGB三色的敏感程度选择不同的权重：式（1）中，R、G、B分别为RGB三通道灰度值，灰度化结果如图1 (a）所示。1.2 平滑处理为了尽可能避免将背景当作缺陷，需要对图像进行平滑处理，这样虽然会使缺陷的边界模糊，但是有利于减少背景的
原创
2021-11-08 13:35:43
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一、简介1 灰度化 （grayscale）将彩色图像转化为灰度图像的过程称为图像灰度化。彩色图像中的像素值由RGB三个分量决定，每个分量都有0-255（256种）选择，这样一个像素点的像素值可以有1600万种可能（256256256），而灰度图的像素点的像素值是RGB三个分量值相同的一种特殊的彩色图像， 只有256种可能。所以在图像处理中，往往将各种图像首先灰度化成灰度图像以便后续处理，降低计算量。灰度是指只含亮度信息，不含色彩信息的图像。黑白照片就是灰度图，特点是亮度由暗到明，变化是连续的。灰度图像的
原创
2021-11-08 13:40:12
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一、简介1 灰度化 （grayscale）将彩色图像转化为灰度图像的过程称为图像灰度化。彩色图像中的像素值由RGB三个分量决定，每个分量都有0-255（256种）选择，这样一个像素点的像素值可以有1600万种可能（256256256），而灰度图的像素点的像素值是RGB三个分量值相同的一种特殊的彩色图像， 只有256种可能。所以在图像处理中，往往将各种图像首先灰度化成灰度图像以便后续处理，降低计算量。灰度是指只含亮度信息，不含色彩信息的图像。黑白照片就是灰度图，特点是亮度由暗到明，变化是连续的。灰度图像的
原创
2022-04-08 09:38:38
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在这篇博文中，我将详细记录关于“Python 万用表识别”的过程，涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化等多个方面来系统地阐述这个问题的解决方案。
### 背景描述
在当今电子设备快速发展的时代，万用表作为一种常见的测量工具，不仅在工程和科学研究中发挥着重要的作用，也越来越多地被嵌入到日常生活中的智能设备里面。通过将Python与万用表识别技术相结合，我们能够更好地实现设备的自动
一、形态学检测简介1 图像分析及预处理拍摄图像会产生随机的扰动，图像有一定的噪声，为消除掉图像中的无关信息，对图像进行预处理。1.1 灰度化为降低运算量，需要将拍摄的三通道的RGB图像转化为单通道的灰度图像。采用加权平均法的灰度化方法，其中心理学灰度公式根据人眼对RGB三色的敏感程度选择不同的权重：式（1）中，R、G、B分别为RGB三通道灰度值，灰度化结果如图1 (a）所示。1.2 平滑处理为了尽可能避免将背景当作缺陷，需要对图像进行平滑处理，这样虽然会使缺陷的边界模糊，但是有利于减少背景的
原创
2021-11-08 14:03:02
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1 简介针对工业生产中数字式仪表的自动识别问题,利用图像处理技术和匹配技术,提出了一种仪表显示字符的识别方法。通过图像灰度化、直方图增强和中值滤波去噪等技术对图像进行预处理,运用相关匹配和图形模板匹配的方法对输入的字符模式进行初始分类和识别。测试结果表明,算法能够自动、快速、准确地识别出仪表的显示字符。2 部分代码%读数%20140102close allclearclcplantype = 2;
原创
2022-01-13 23:11:47
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一、简介1 灰度化 （grayscale）将彩色图像转化为灰度图像的过程称为图像灰度化。彩色图像中的像素值由RGB三个分量决定，每个分量都有0-255（256种）选择，这样一个像素点的像素值可以有1600万种可能（256256256），而灰度图的像素点的像素值是RGB三个分量值相同的一种特殊的彩色图像， 只有256种可能。所以在图像处理中，往往将各种图像首先灰度化成灰度图像以便后续处理，降低计算量。灰度是指只含亮度信息，不含色彩信息的图像。黑白照片就是灰度图，特点是亮度由暗到明，变化是连续的。灰度图像的
原创
2021-11-08 11:04:18
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