OCR：即Optical Character Recognition，光学字符识别，是指检查纸或者图片上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；Tesseract-OCR：一款由HP实验室（惠普布里斯托实验室）开发，由Google维护的开源OCR引擎，可以经过不断的训练，增强图像转换文本的能力，Tesseract-OCR 也经常被用于Python
Github项目源码地址：https://github.com/ututono/software-programmen任务要求wc.exe 是一个常见的工具，它能统计文本文件的字符数、单词数和行数。这个项目要求写一个命令行程序，模仿已有wc.exe 的功能，并加以扩充，给出某程序设计语言源文件的字符数、单词数和行数。实现一个统计程序，它能正确统计程序文件中的字符数、单词数、行数，以及还具备其他扩展
寄语：本文介绍了SVM的理论，细致说明了“间隔”和“超平面 ” 两个概念；随后， 阐述 了 如何最大化间隔并区分了软硬间隔SVM；同时，介绍了SVC问题的应用。最后，用SVM 乳腺癌诊断 经典数据集，对SVM进行了深入的理解。支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机。SVM
本文我将如何在树莓派上，使用 OpenCV 和 Python 完成人脸检测项目。不仅可以实时的检测，还可以进行学习、训练和检测。项目所需设备硬件：树莓派４b树莓派摄像头模块（Camrea V2）语言和库：OpenCVPython 3环境配置在我上篇博客已经介绍的很详细了，可以进行参考一下。首先启动树莓派摄像头模块。 运行树莓派配置工具来激活摄像头模块：$ sudo raspi-confi
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2023-07-03 18:52:25
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最近和几位本学院的研究生师兄师姐参加研究生电子设计大赛，自己也来折腾下之前没有搞完的语音控制小车。恰巧自己负责的是语音控制这部分，折腾了几天也差不多搞定啦…把自己的折腾套路总结一下，给一起折腾的小伙伴点经验之谈… 一、配置树莓派 我们这次使用的最新的树莓派3，镜像直接是官网下载的R
现在的 Linux 桌面已经发展的很好了，在桌面下播放音乐操作起来也很简单。那么我们还记得在桌面不是那么好的时候我们是怎么播放音乐的么？哎，我是想不起来了，实在是太难了。 不过现在我们可以先安装一个小软件，然后通过命令行来使用这个软件播放音乐，感觉还是很不错滴。 这个软件的名字叫：SOX，支持很多格式的音频文件，如 WAV,MP3,MPG,OGG,FLAC 等等。满足我们日常使用是足够
树莓派4学习记录（7）1. 数据准备与模型训练1.1 数据准备与框架选择1.2 训练模型2. 树莓派构建传输与识别框架3. 移植模型到树莓派4. 测试5. 鸣谢与相关跳转 1. 数据准备与模型训练1.1 数据准备与框架选择很明显今天实现的是针对手写数字集（MNIST）的实时识别，那么很明显：数据集为：标准MNIST数据集因为我树莓派上安装的是tensorflow框架，理所当然我这里依旧选用了Te
基于OpenCV的车牌识别系统之二——字符分割与识别 车牌定位完之后就是车牌的字符识别，字符识别又分为字符分割和字符识别。字符分割的步骤采用OpenCV中寻找外轮廓函数，并根据字符轮廓在车牌图像上分割出字符图像。字符识别采用三层神经网络。本程序中采用OCR最常见的特征提取方法：首先将每个字符归一化为20*20的字符，然后在每个字符中提取出一个1*440的特征向量，这440个特征中400为
基于树莓派opencv的人脸识别目录一、 实验目的二、 摄像头配置
1. 硬件安装步骤2. 软件安装步骤三、 OpenCV安装
1. OpenCV介绍2. Python3上OpenCV安装步骤四、运行人脸识别项目
1. 硬件准备2. 环境准备3. 程序代码
(1)人脸数据收集(2)训练识别器(3)人脸识别五、总结一、 实验目的要实现图像识别，首先就是要获取图像，所以懂得
Why：决定玩玩吃灰多年的树莓派的外设控制，听闻Python甚好，因此就来个一步到位 从编写到部署到开机运行What：硬件清单： 树莓派 4B x1(未涨价前 还没成为理财产品前 420元购入) 电阻1K x2 (并联500欧用，可以再小些，树莓派 单口不超过16mA ，总口和不超过50mA下进行 ) Led x1 （橙色 小只） 杜邦线 公转母 x2 面包板 x1软件清单： (直接安装在树莓派系
一、用 HDMI 视频线 连接到显示器。（可以插显示屏看）二、串口登录把刷完机的SD卡插到读卡器，然后读卡器插入电脑，打开SD卡根目录的"config.txt"文件，将以下内容添加在最后并且保存dtoverlay=pi3-miniuart-bt这样就停止了蓝牙，解除了对串口的占用。然后再修改根目录的"cmdline.txt"，将里面的内容全部替换成以下内容，以防万一，请先备份好这个文件的原内容。d
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2023-08-23 15:31:21
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目录一、串口（UART） 二、 wiringPi提供的串口API三、语音识别模块1、阅读模块代码 ①代码阅读工具：Souces Insight4.0安装、激活、汉化等②语音识别（口令模式）源码框架（按main.c的顺序阅读）2、修改代码一、串口（UART）全双工： 通信允许数据在两个方向上同时地双向传输。半双工：数据传输指数据可以在两个方向上传输，但不同时。（串口通信
有时候我们会使用树莓派和摄像头去做图像识别，在树莓派和LINUX系统中最常用opencv去做图像识别，这次来介绍下树莓派安装opencv和用树莓派做图像识别。一、树莓派的系统安装就不介绍了。直接开机打开树莓派的命令窗口，安装openCV的依赖包，步骤有点多。1.1 更新系统$ sudo apt-get update$ sudo apt-get upgrade1.2 安装编译openCV源码的工具$
光学字符识别void MainWindow::extractText()
{
//在方法主体的开头，我们检查currentImage成员字段是否为空
//如果为null，则在我们的应用中没有打开任何图像，因此我们在显示消息框后立即返回。
if (currentImage == nullptr) {
QMessageBox::information(this, "Info
都说语音是人机交互的重要手段，虽然个人觉得在大庭广众之下，对着手机发号施令会显得有些尴尬。但是在资源受限的物联网应用场景下（无法外接鼠标键盘显示器），如果能够通过语音来控制设备，与设备进行交互，那还是很实用的。继上一篇《Windows 10 IoT Serials 4 - 如何在树莓派上使用Cortana语音助手》之后，本文将详细讲述如何为运行Windows
目录前言：【硬件配置】一、烧录镜像和环境配置二、代码详解1、基础知识2、相关代码及其详细注释三、代码部署和运行 前言：树莓派的性能日益强大，树莓派4b相比上一代的能有了很大的提升，采用了博通最新的BCM4908 64bit处理器，内存从1G升级到2G和4G，视频支持4K，价格依旧美丽。本文将从硬件和软件出发，手把手与大家分享如何用树莓派实现人脸识别，包括硬件配置，环境搭载，代码详解，程序部署。硬
树莓派的语音识别1. 安装linux下的声音库sudo apt-get install alsa-basesudo apt-get install alsa-utilssudo apt-get install libasound2-dev可能遇到的问题:E: Unable to locate package alsa-base解决:更换系统的源cd /etc/apt/cp sources.list
原标题：［院新苗杯］基于树莓派的多功能语音控制音箱基于树莓派的多功能语音控制音箱梁天淳小组一、功能多功能语音音箱具有可以通过语音控制来开关音箱、调节音乐声音的强弱的功能。同时音箱上带有一盏同样能够通过语音控制开关与控制灯光亮度的台灯。作为一个智能的多功能音箱，它还有智能的睡眠模式——超过一定时间没有接收到任何语音信息，它会智能地逐渐降低音量和灯的亮度，直到关闭。二、创新点1. 语音识别功能对智能家
OCR（Optical Character Recognition），光学字符识别，是指使用扫描仪或数码相机等电子设备检查纸上的字符，通过检测暗、亮的方法确定字符的形状，并使用字符识别方法把字符转化为计算机数据的过程；即对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行图像处理和分析，最终获取文字的过程。一、OCR主要步骤： &
## Python末尾字符识别的实现
### 概述
在Python中，要识别字符串的末尾字符，我们可以使用索引（indexing）和切片（slicing）的方法。索引是用来访问字符串（或列表、元组等）中的单个元素，而切片则是用来访问字符串（或列表、元组等）中的一部分元素。
### 流程
下面是整个实现过程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
