引言所谓数字分割就是指将经过二值化后的图像中的单个数字区域进行提取的过程。数字分割在数字识别中是一个必不可少的关键步骤，只有能够将数字进行准确的提取，才能将其一一识别。数字分割的方法数字分割的方法相当多，主要有以下几种：基于直方图的分割此类方法就是对每行和每列黑色像素数进行统计，生成行直方图和列直方图，并采用某种阈值选取法分别对图像进行行列分割。
这种方法简单快速，对于按矩阵分布的规则数字的分割
# JavaCV tessert科普
> 本文将介绍JavaCV tessert，包括其是什么、如何使用以及示例代码。
## 什么是JavaCV tessert？
JavaCV是一个基于OpenCV和FFmpeg的Java接口库，用于在Java中实现计算机视觉和人工智能的功能。而tessert是JavaCV中的一个模块，用于文本识别（OCR）。
Tessert使用了Google的开源OCR
原创
2023-10-20 15:34:25
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ADDED 20101002最新发现，现在同一个长地址每次生成的短地址都是一样的了，谷歌增加了重复判定。比如http://blog.sina.com.cn/bluemonster0808现在每次生成的都是http://goo.gl/PiOA，但是之前的http://goo.gl/HdAU仍然可以使用通过抓包发现，首先是DNS解析goo.gl，得到74.125.153.138、74.12
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2024-10-12 23:09:52
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怎么去识别图片上的一个数字？ 我已将代码上传，有需要的在以下地址下载： 1）何去？神经网络、模板匹配、特征点识别 ，目前是最为主流的方法。 2）何从？基于LabVIEW的获取图片特征点，从而实现数字识别是一种简单的方法。下图为引用某位大佬的图片，可清晰观察一些特点。 观察图可知，每个图片在可分X1、X2、Y,上都与图片有若干个交点，比如数字7，X1方向有1交点，X2方向有1交点、Y上有2个交点。所
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2024-05-30 11:59:01
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数字识别1.Lenet网络1.1 导入所需库import torch
import torch.nn as nn
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms（1）torchvision 是PyTorch中专门用来处理图像的库。这个包中有四个大类。 torchvision.datasets，torchvisio
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2023-12-28 22:10:43
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使用Python和机器学习算法，编写一个手写数字识别程序，能够识别手写数字图像并将其转换为数字。下面是使用Python和TensorFlow/Keras编写一个能够识别猫和狗等图像的图像分类器的步骤：1. 导入必要的库pythonCopy codeimport tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
impo
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2024-03-01 10:24:17
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2021SC@SDUSC一、背景介绍当我们学习编程的时候，编写的第一个程序一般是实现打印"Hello World"。而机器学习（或深度学习）的入门教程，一般都是 MNIST 数据库上的手写识别问题。原因是手写识别属于典型的图像分类问题，比较简单，同时MNIST数据集也很完备。MNIST数据集作为一个简单的计算机视觉数据集，包含一系列如图1所示的手写数字图片和对应的标签。图片是28x28的像素矩阵，
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2024-08-01 17:28:39
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用MNIST数据集训练，输入要识别的图片路径，首先预处理，将图片调成 28*28 ，转成灰度图，反色，取阈值二值化，变成 1*784 数组，输入模型，算出被预测数字。程序如下：pre_pic.pyfrom PIL import Image
import numpy as np
import tensorflow as tf
def pre_pic(path):
im = Image.op
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2024-04-18 16:21:44
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概述前几节我们尝试使用与房价预测相同的简单神经网络解决手写数字识别问题，但是效果并不理想。原因是手写数字识别的输入是28 × 28的像素值，输出是0-9的数字标签，而线性回归模型无法捕捉二维图像数据中蕴含的复杂信息，如 图1 所示。无论是牛顿第二定律任务，还是房价预测任务，输入特征和输出预测值之间的关系均可以使用“直线”刻画（使用线性方程来表达）。但手写数字识别任务的输入像素和输出数字标签之间的关
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2024-08-06 13:49:36
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# 用Python实现数字的有限长
在程序开发中，我们常常需要处理数字。Python中的整数是可无限扩展的，但有些场景下我们希望限制数字的范围和长度。本文将指导您如何在Python中实现数字的有限长。以下是实施的流程。
## 实施流程
我们将通过以下步骤实现数字的有限长：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述 |
在日常生活和工作中，经常有需要录入一张图片或实物内容的文字信息的时候，对于少量内容，你或许可以轻松完成。可是一旦内容多，而你打字速度又不快的情况下，那可真的是一件非常枯燥又费力的事情。而一般遇到这种情况，大家就可以利用OCR文字识别工具，只需简单对着物体拍张照片，就能自动完成文本信息的识别工作，复杂工作轻轻松松就能完成！下面就跟大家推荐几款各个平台的OCR文字识别工具，包括手机和PC
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2024-02-10 10:03:44
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逻辑回归实现数字手写识别我是用自己写的算法实现数字手写识别，采用的是Mnist的数据集，因为数据过多，所以我训练集取了600张，测试集取了100张提取图片因为mnist的数据集下载的是ubyte格式，我先把他转成jpg格式。 代码如下：def readfile(): # 读取源图片文件
with open('E:\\pycharm\\python-代码\\train-images.idx
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2024-02-19 23:00:37
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上篇文章提了一下模型，有点意思同学让举个例子写篇，拖了几天，今天晚上抽空补上。我们都知道，计算机它只会计算，其它的能力都是我们赋予给它的，它只是按照我们的步骤去执行而已。比如机器学习，关于它的定义有很多，不过也有很多共同点，里面都强调了经验还有数据；我个人觉得很多先进的方法或者理念都是来源于人的大脑，比如人是如何学习的，这是一个很有意思的问题，尤其是刚出生的小孩，从一无所知，是如何慢慢建立起他的认
原创
2022-03-25 10:14:57
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实验目的 能够用matlab设计一个程序，能够简单识别0-9等阿拉伯数字 或者识别abcd等字母实验原理根据手写图片在二通道里的每个像素点以二进制表示，可以设计一个函数，得到每一个手写样本的黑色像素所占比，首先分为5*5个小块，计算每一个小块里的黑色像素占比，装载在一个矩形里，重塑成25行*1列的矩阵。 再根据建立的手写样本数据， 比较样本库里的数据和现
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2023-09-29 09:53:43
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1 内容介绍自１９４３年 ＭｃＣｕｌｌｏｃｈ和 Ｐｉｔｔｓ首次提出了人工神经元模型以来，新的神经元模型及其组成的神经网络不断被提出，已成为目前非线性科学和计算智能研究的一个主要研究方向。其中，神经网络图像识别技术随着当代计算机技术、图像处理、人工智能、模式识别理论等快速发展，是传统图像识别方法与神经网络算法相融合的一种图像识别方法［３－４］。利用神经网络进行字符识别在计算机识别
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2023-12-29 21:41:11
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信用卡数字识别识别出信用卡上的数字，而且还能判断出信用卡类型Python3.7OpenCV 4.2.0 停车场车牌号自动识别也是这么做 主要用到的就是轮廓检测+模板匹配轮廓检测将信用卡上的数字分离，模板匹配识别出具体数字 ocr_template_match.py
# 导入工具包
from imutils import contou
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2023-11-03 19:54:20
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# Python 长语音情感识别
## 概述
语音情感识别是指通过分析语音信号中的音频特征，判断说话者的情感状态。长语音情感识别是指对一段较长时间的语音进行情感分析，可以帮助我们了解说话者在一段时间内的情绪变化。Python作为一种广泛应用的编程语言，提供了丰富的工具和库，可以实现长语音情感识别。
本文将介绍如何使用Python进行长语音情感识别，并提供相应的示例代码。
## 准备工作
原创
2023-12-28 08:54:49
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本文简单介绍图片字符识别的原理，主要识别图片中的数字，其他字符识别原理类似。 大家应该知道，对于人类来说，可以很容易理解一张图片所表达的信息，这是人类视觉系统数万年演变进化的结果。但对于计算机这个诞生进化不到百年的 “新星”，要让它理解一张图像上的信息是一个复杂的过程。计算机理解图像是一个数字计算比
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2020-07-06 13:51:00
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2评论
【实验项目名称】
手写数字特征提取方法与实现
【实验目的】
通过手写数字特征的提取，了解数字的特征提取方法，掌握特征匹配准则。
【实验原理】
读取标准化后的数字0~9，二值化，对每个数字进行等分区域分割，统计 每个区域内的黑色像素点的个数，即为特征初值。采用欧式距离的模板匹配 法判断数字。
【实验要求】
给定数字0-9的原始样本集合，每个数字都有10个大小为240*240的样本 图像。
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2024-02-29 09:11:41
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手写数字识别这次，我们使用CNN来实现手写数字识别。 CNN主要的层次：输入层卷积层激励层池化层全连接层CNN（Convolutional neural network），即卷积神经网络。卷积为理解为一个信号与另外一个信号进行叠加，产生新的信号的过程。 在卷积神经网络中，可认为具有固定权重的滑动窗口与原窗口的数据进行对位相乘再相加的过程。 卷积的过程：http://cs231n.github.io
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2024-04-25 13:09:52
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