文章目录0 简介1 人脸识别 - 常用实现技术1.1 基于几何特征的人脸识别方法1.2 初级神经网络方法。1.3 深度学习方法。2 人脸识别算法缺陷3 人脸识别流程3.1 相关数据集3.2 对齐3.3 仿射变换3.4 人脸目标检测3.5 人脸特征提取3.5.1 分类模型有哪些3.5.2 度量学习模型——FaceNet为例3.6 人脸识别（特征分类）3.6.1 欧氏距离3.6.2 余弦距离3.6.
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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2024-03-28 09:11:40
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神经网络实现图像识别的过程很复杂。但是大概过程很容易理解。我也是节选一篇图像识别技术的文章，大概说一下。图像识别技术主要是通过卷积神经网络来实现的。这种神经网络的优势在于，它利用了“同一图像中相邻像素的强关联性和强相似度”这一原理。具体而言就是，在一张图像中的两个相邻像素，比图像中两个分开的像素更具有关联性。但是，在一个常规的神经网络中，每个像素都被连接到了单独的神经元。这样一来，计算负担自然加重
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2024-01-24 22:07:14
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1.用霍夫变换检测直线和圆霍尔夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一。原理：在原始图像坐标系下的一个点（直线）对应了参数坐标系下的一条直线（点）。OpenCV提供了如下三种霍夫变换相关的函数： HoughLines：检测图像中的直线。 HoughLinesP：检测图像中的直线段。 HoughCircles：检测图像中的圆。HoughLinesP(image, rho, theta,
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2024-03-01 12:02:09
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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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face_recognition人脸识别模块的使用教程文章目录：一、face_recognition模块介绍二、face_recognition模块的使用和案例介绍 为什么要用这个，当然是简单快捷，封装API易于使用，准确率还行，还开源，当然是不二之选啦一、face_recognition模块介绍face_recognition基于dlib实现，用深度学习训练数据，模型准确率高达99.38%gi
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2024-07-01 16:40:05
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我们直观上看到的一张图片里面的字符是很整齐的，但把图片放大，你就可以发现直观上看到的图片都是由一个个像素点组成的，比如下面这图片
很清晰的看到是“like3944”8个字符，但放大之后却是这样的
这样我就可以根据其每个像素点的颜色轨迹来进行图像字符识别！
算法原理是首先第一步把所有有可能出现的字符以节点的方式全部存储
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2024-05-11 17:23:19
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一、创建图片描述符1.1 下载创建图片描述符的项目demo链接1.2 下载好后，存储到D盘，或其他盘里** 注意：** 把你想要的图片放到项目的目录里。1.3 安装依赖 node.js 在cmd中执行操作命令node app.js -i <path-to-the-img/image-name.jpg/png>1.4 具体执行流程为下图1.5 在这之后，您将在新生成的output文件夹
文章目录一、图像识别＆经典数据集1、Cifar数据集2、 ImageNet二、CNN三、卷积神经网络常用结构1、卷积层2、池化层（２）实现四、经典CNN模型1、LeNet-5 模型（1998）（１）模型（２）代码示例2、CNN模型正则表达3、Inception-v3模型（１）Inception结构（２）Inception模块实现五、ＣＮＮ迁移学习1、迁移学习介绍2、TF实现迁移学习（１）获取数据
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2024-01-11 20:13:54
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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
一、数据准备 首先要做一些数据准备方面的工作：一是把数据集切分为训练集和验证集， 二是转换为tfrecord 格式。在data_prepare／文件夹中提供了会用到的数据集和代码。首先要将自己的数据集切分为训练集和验证集，训练集用于训练模型， 验证集用来验证模型的准确率。这篇文章已经提供了一个实验用的卫星图片分类数据集，这个数据集一共6个类别， 见下表所示 在data_prepare
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2024-08-08 15:46:22
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搜索是我们很多人发现信息的主要渠道，但只能搜索文字显然是不够的，图像和视频肯定是搜索领域的下一个发展方向。当然，GooglePhotos已经能够部分实现这个功能了，但很显然这还远远不够。 不过Google在周三宣布，他们提供了一个强大的图像识别工具，名为GoogleCloudVisionAPI。对于开发者们来说，这可能会是一个非常有用的工具，有了它，开发者们就可以让自己的软件、机器人知道图像
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2024-03-26 09:53:39
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SmartCropper项目地址：pqpo/SmartCropper 简介：? A library for cropping image in a smart way that can identify the border and correct the cropped image. 智能图片裁剪框架。自动识别边框，手动调节选区，使用透视变换裁剪并矫正选区；适用于身份证，名片，文档等照
流水线自动分拣机器人仿真，vrep与matlab联合仿真，基于机器视觉技术进行自动分拣，采用scara型机械臂，按照不同的颜色与形状分拣，放入不同的盒子并统计数量。 仅供学习使用 基础太差的勿。本文将探讨基于机器视觉技术的流水线自动分拣机器人仿真，并介绍使用vrep与matlab联合仿真的方法。随着人工智能和机器视觉技术的不断发展，自动化分拣技术越来越受到关注。自动分拣机器人可以极大地提高效率和准
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2024-07-29 08:44:27
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文章目录前言物体检测基础YOLO —— 对图像碎片进行物体检测检测单个物体同时检测多个物体多边界框的处理 —— IOU方法参考链接 前言YOLO是目前比较流行的物体检测算法，有着体积小，检测准确度高的强大优点。这里对YOLO的核心思想知识点，使用可视化的方法做一总结。物体检测基础YOLO是用于识别图像中的物体的网络。这类网络解决的问题通常是找到图片中是否存在某种物体（如是否有狗或人），以及找到物
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2024-04-25 11:06:16
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图像识别与人工智能的联系对于图像识别，自然应当与当今的时代潮流人工智能相结合起来。正如今年下半年在天津的夏季达沃斯峰会和在上海的中国国际进口博览会中所展示出来的，人工智能就是人类的第四次工业革命，而各个国家、企业都在展示当今时代人工智能的成果。而图像识别，正是人工智能的一个重要的研究方向。如何教会机器像人类一样会看会识别，是当今时代重点研究的一个课题。图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和
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2024-02-27 22:33:07
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又一家中国人工智能公司创业公司加入造芯者行列。5月9日，第七届上交会展商依图科技宣布，推出其首款视觉推理AI芯片产品QuestCore（求索），以及基于该芯片构建的软硬件一体化系列产品和行业解决方案。 “求索”自发布之日起就投入商用 在国内，依图和商汤科技、旷世科技、云从科技一起，被业界称为AI“四小龙”。依图拥有世界级算法，是全球首个同时在FRVT和FRPC国际权威标准测试中
识别图片中的数字------基本思路
1. 读取矩阵 拿到一张带有数字的图片后，首先就是得到它的rgb矩阵。这对于bmp格式文件来说易如反掌，对于jpg的相对麻烦一些。假设我们现在已经得到了rgb矩阵M(m*n)，每个点都有三个属性(r,g,b)。2. 灰度化
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2024-05-20 13:09:33
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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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