经过两年多的爆炸性出货(针对我们这种小公司),目前稍微停顿了一下,现在难得有点时间继续写自己的,其实自己一直想静下心来做点东西,可惜做TI DAVINCI(ARM+DSP)这方面的人不太好招,本人这两年都一直在给大客户打杂,大批量生产,事情超级多,在《图像识别DM8127开发攻略——序》里面也提到这一点。对于这个ARM+DSP 的DM8127,我们还是从开发环境搭建开始写。在写开发环境搭建之前
机器视觉工程应用主要可划分为硬件和软件两大部分。硬件:工程应用的第一步就是硬件选型。硬件选型很关键,因为它是你后面工作的基础。主要是光源、工业相机和镜头选择。软件:目前业内商业库主要有Halcon,康耐视,DALSA,evision,NI等,开源库有OpenCV.其中NI的labview+vision模块。机器视觉工程应用的基本开发思路是:一、图像采集,二、图像分割,三、形态学处理,四、特征提取,
搭建深度学习开发环境1、前言1.1 本文章约定1.2 开始条件1.3 视频教程1.4 整个流程概览1.5 所需硬件1.6 软件版本概览2、安装 Anaconda2.1 创建环境 tf_gpu2.2 配置 Anaconda 镜像源2.3 配置虚拟环境 tf_gpu3、安装 PyCharm(非必要选项)4、安装Git5、安装 TensorFlow Object Decetion API 框架5.1
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Unity-Hololens-Vuforia开发(图片识别和模型识别)有些东西纠结了许久,所以来记录一下 文章目录Unity-Hololens-Vuforia开发(图片识别和模型识别)环境一、环境要求二、步骤1.创建新的Unity工程2.导入Vuforia3.导入MRTK4.Player Setting设置5.MRTK工程设置6.导入Vuforia图片识别、模型识别数据包7.测试8.Hololen
转载 2024-01-12 07:13:42
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最近在写个实验程序,小波变换是预处理模块于是乎开始想法子实现之,好不容易找到了小波变换源程序结果只支持灰度图,于是乎又开始找从彩色图转灰度图的源程序(其实自己写也不太麻烦,无非就是Gray = R * 0.299 G *0.587 B * 0.114对每个点映射下,但有现成的当然更好啦~),搞了半天除了学会用注销键让屏幕变灰,然后截取系统自动转换的灰图(把要变灰的图之前打开当作背景),再就是发现了
本文着重讲不学无术的大学生如何快速上手跑出结果。本项目基于resnet34识别四类示意图,由cat vs dog项目改写而来。文末会说明如何快速把它改成你想要的项目(图片二分类等)。项目代码、数据集下载:ht删tps://p除an.bai中du.c文om/s/1F打aI6hKNPB_0w_oed9H开0STg 提取码: z5v51.各文件/文件夹作用 自上到下:checkpoints&n
图像识别是大多数现代设备和程序中部署的主要功能之一。该功能具有广泛的应用程序,最常见的是安全系统。它可以使设备通过图像识别人员或物体的身份。而面部识别图像识别的产物。那么,创建具有图像识别功能的应用程序或软件需要些什么?你只需要使用编程语言对其进行编程。当然,有些语言可以完成这项工作。这是用于图像识别的最佳编程语言。用于图像识别的最佳编程语言1. MatlabMatlab是一种独立的编程语言,
2.简介 介绍:关于图片和文字识别问题,采用Python、QT编程方法,借助百度AI提供的图像识别接口,制作出一个简单的图片文字识别软件;达到了对银行卡、身份证、植物和动物图像识别功能,实现了对识别结果进行复制功能。
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Tesseract介绍和Python的搭配使用一、Tesseract介绍、下载指南1、了解Tesseract工具2、下载地址3、请注意!!!二 、环境搭建2.1 版本3.05安装2.2 最新版本安装2.3 环境搭建2.4 举个栗子三、Python中的环境搭建3.1 安装pytesseract3.2 修改配置文件3.3 在python中验证四、持续学习 今天之所以写这篇文章,算是对pyautogu
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手写数字识别系统编程技巧之前,我写过一篇文章Python实现手写识别系统。这个实际上是我最近完成的本科毕业论文的课题。本文就在那篇文章的基础上,总结当中的编程技巧,主要是图像处理和tkinter的编程。注意:本文写的编程技巧,仅针对之前的文章而言,并非是系统的讲解!1 图像处理编程技巧手写数字的预处理,我设计的系统中,包含了整形,灰度化和像素值的归一化。当然,我的论文课题重点不是图像处理,因此,这
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  到底人工智能前景好不?首选哪个开发语言好?人工智能是计算机技术科学的一个分支,其实质目的在创造出与人类智能相似的方式做出相应反应的智能机器,包括机器人、语言识别图像识别、自然语言处理和专家系统等。迄今为止,人工智能已经实现了生物识别智能、自动驾驶汽车和人脸识别等等项目。人工智能前景无限,下面一同来看看首选哪个开发语言好。  首先不得不提的就是Python了。由于其简单性和多功能性,Pytho
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
上上一篇文章《图像识别DM8127开发攻略——开发环境搭建》介绍了DM8127的开发环境搭建,那么本篇开始描述整个IPNC RDK的架构,如果这个IPNC RDK都不熟悉,后面的移植工作基本无法进行下去,也无法深入学习和掌握DM8127的开发流程。要熟悉APPRO DM8127 软件架构,先看IPNC_RDK_InstallGuide.pdf,然后再去看看RDK包里Collaterals文件目录下
当需要做一些图像处理方面的学习和研究的时候,首要任务就是选择一套合适的图像处理类库,这期我们主要简单介绍下各家图像库的一些优缺点。OpenCV,Intel IPP,Halcon,MATLAB ,OpenGL,EmguCv,AForge.net,CxImage,FreeImage,paintlib,AGG,IPL,visDSK。不足之处,还请大家多多提建议,多谢!1. OpenCV简介:OpenCV
为了方便复制粘贴,汇总一下基础图像处理代码(如有遗漏欢迎指出,后续再添加修改)没有原理讲解,我也是个小白,方便日后写代码直接复制使用做的笔记目录一、导入需要用的设置二、读入、显示、储存、退出图片1、读入图片2、图像显示3、保持图片4、退出5、删除窗口二、获得图像信息1、图像形状、像素、类型2、图像RGB值三、修改图像信息1、修改像素2、缩放 resize()3、旋转 getRo
图像识别技术是实现摄像机从看清到看懂质的飞跃。在安防视频监控领域,图像识别技术结合行业视频业务的应用,有效地提高了公安、交通、司法、零售等行业的效率,让感知型摄像机实现了高附加值的市场定位。文/叶霞苏州科达科技股份有限公司新媒体营销总监近一两年来,人工智能领域得到了媒体界、产业界和学术界等前所未有的关注,机器正在越来越多的取代人类特有的优势和技能,这其中最为重要的可能就是图像识别技术。本文将从图像
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完成了一个小作业,基于百度的图像识别SDK完成动植物的识别。 1.去百度智能云创建自己的应用。 2.首先去百度图像识别文档中获取它需要的jar包,导入自己项目中  3.根据你的API Key 和Secret Key获取access_token,这个就相当于接口调用的凭证,这个代码也是在提供的文档中找到的。public static String getAut
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深度神经网络实现验证码识别前段时间接到了一个小项目,要做一个验证码的识别,验证码包含数字和英文字母,实现识别的过程用到了CNN网络,最后单个字符的准确率达到90%以上。准备数据集登录界面有一个验证码的网址,直接用代码向服务器请求了一万张二维码下来。 图像处理 先把图片二值化,然后切割成单个的字符。#将验证码切割保存到每个数据标签文件夹 t=2 n=13 for i in xs_o: pho
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概述首先,关于png图像的结构:PNG文件的结构、PNG格式的数据结构。这两篇文章说的比较细。我简单地说一下我使用到的地方:注:①引于PNG格式的数据结构。②引于PNG文件的结构“png文件的前8个字节为固定的文件头信息,表明为png文件,其后便为IHDR。 IHDR的前1-4字节表示IHDR的长度(00 00 00 0D),可知长度为13。5-8字节(49 48 44 52)为数据块类型码,表明
MES系统之工控 要控制MES系统首先要对他有个了解。 MES系统最早由1990年,由美国先进制造研究中心AMR提出的,当时中文意思叫制造执行系统概念。直到1997年,MESA(制造执行系统协会)提出了MES功能组件和继承模型,到20世纪90年代初期,中国也开始了对MES以及ERP(企业资源计划)的跟踪研究,但是当时因为各方面原因,没有发展推动。 所谓的
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