Face Recognition 人脸识别Git地址开源项目Git地址 文章目录Face Recognition 人脸识别Git地址今天是来阅读这个库的API的识别关键点1.1.```face_recognition.load_image_file```1.2.```face_recognition.face_landmarks```1.3 ```_raw_face_landmarks```人脸识
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2024-06-05 04:12:35
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# Android 源码图像识别实现指南
最近，图像识别技术得到了广泛应用，特别是在移动应用中。在这篇文章中，我将向你介绍如何在 Android 中实现图像识别。这将是一个从基础开始的完整流程，希望可以帮助到刚入行的小白。
## 实现流程
在进行图像识别之前，我们需要了解整个流程。下面是我们将要执行的步骤：
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| 步骤 | 描述
ABBYY介绍ABBYY 是一家俄罗斯软件公司，在文档识别，数据捕获和语言技术的开发中居世界领先地位。其获奖产品 FineReader OCR 软件可以把静态纸文件和 PDF 文件转换成可管理的电子数据，可以大大节省您的时间和精力。FineReader OCR 软件最新版本（2011年8月发布）为FineReader 11，该版本可以使企业和个人的生产力，在OCR的性能上显着增强至一个新的水平，并
人脸识别一直是计算机视觉领域中关注的焦点，而且这些年来围绕该研究课题产生的人脸识别算法也是层出不穷，而降维思想一直是众多经典的人脸识别算法中一个主要解决技巧，它的主要目标就是要从原始的人脸图像中发现隐藏的关键结构信息。1.主成分分析法 主成分分析算法，又叫PCA，通过选择原始图像中的主要组成部
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2024-04-22 14:24:53
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开发云识别应用为了解决识别图片数量限制，以及上线应用不能动态修改识别图片和本文将介绍如何在注册获取创建图集并关联应用导入 Step 1. 新建 Unity 工程并导入 SDK运行lib 目录下的 hiar_sdk_unity-x.x.x.unitypackage 文件导入该工程，具体操作请参考下面的链接：导入 Step 2. 创建 HiARCamera请先将工程中默认
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2023-11-20 13:13:56
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论文链接：https://arxiv.org/abs/2207.02696 代码链接：https://github.com/WongKinYiu/yolov7摘要在5 FPS 到160 FPS 范围内，YOLOv7的速度和精度都超过了所有已知的目标检测器，在 V100 上所有已知的30 FPS 以上的实时目标检测器中，YOLOv7的准确率最高，达到56.8% AP。其中，YOLOv7 - E6 目
Linux 桌面系统中都默认自带了不错的图像查看器，除非您要使用某个特定的功能或希望获得更好的用户体验，可以尝试一下其它图像查看器。本文将向大家推荐 11 款适用于 Linux 系统的图像查看器。1. NomacsNomacs 的特点：简单快速的用户界面图像调整工具(颜色和尺寸)图片的地理位置元数据信息面板局域网同步全屏模式Nomacs 是一款免费的开源图像查看器，虽然它没有附带任何高级功能， 但
利用C语言实现计算机图像处理的方法 章类别：C/C++教程 | 发表日期：2008-3-8 | 1．图像平移 图像平移只是改变图像在屏幕上的位置，图像本身并不发生变化。 假设原图像区域左上角坐标为(x0, y0)，右下角坐标为(x1, y1)，将图像分别沿x和y轴平移dx和dy，则新图像的左上角坐标为(x0 ＋ dx, y0 ＋ dy)，右下角坐标为(x1
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2024-03-28 09:11:40
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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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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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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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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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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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（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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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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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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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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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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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
