目录问题描述与.OCR.pipeline滑动窗口获取大量数据和人工数据天花板分析：下一步工作的.pipeline 问题描述与.OCR.pipeline照片光学字符识别： OCR步骤：①扫描图像一遍，找出文字信息区域。②文字分离。③字符识别（拼写校正）。 照片OCR流水线：工作分配。滑动窗口如何识别出我们想要在照片找到的东西？这里我们需要滑动窗口分类器。行人检测比文字检测更简单，因行人检测具有相似
这个例子展示了如何加载预先训练 tensorflow 网络并使用它来识别图像中的对象。源代码在 `tensorflow/examples/label_image` 目录下。使用默认的图片 Admiral Grace Hopper，使用 Google Inception 模型对在命令行中传递的图像文件进行分类。首先将包含模型定义和权重的 TensorFlow `GraphDef`
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2024-09-19 10:31:25
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微信发送语音的测试用例设计:功能测试 1、不说话的时候发送语音, 是否会有相关的信息提示。 2、说话分贝很轻很轻, 是否可以录入语言。 3、普通的语音信息是否可以正常发送。 4、语音录制的时候是否有时间限制(最短限制 / 最长限制)。 5、录制时间不足最短时长限制会发送失败。 6、超出了最长时间限制时, 语音自动保存并发送。 7、语音识别。 ·是否可以录入中文,
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2024-04-08 13:48:45
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前段时间一直在跑Caffe训练数据。之前用训练好的caffemodel对图片进行分类都是用的命令行指令，于是就想着自己新建一个工程来调用caffe，结合classification的代码来对图片进行分类。一、步骤描述 我今天写这篇的主要目的是为了加深自己的记忆和理解，大部分都是参考上面给出的博客的内容。具体分为以下三个步骤：（1）添加包含目录、库目录和链接->输入（2）将$\caffe
图像测试改进调研根据《大型活动用液晶彩色监视器通用规范》，与图像相关的测试内容有亮度、对比度、可视角、亮度均匀度、像素缺陷、清晰度等。以上指标要求一般是基于肉眼及仪器分析。肉眼主要用于进行识别；仪器主要对亮度等可量化的数据进行获取，而后通过统计学方式进行处理，并与标准数据进行比对。本次主要对相似度分析算法进行调研，分别为PSNR峰值信噪比、感知哈希算法、计算特征点、基于频域的结构相似度的图像质量评
图像特征检测综述(Image Feature Detection)
作者：
Wuya 作者：王先荣前言图像特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。本文主要探讨如何提取图像中的“角点”这一特征，及其相关的内容。而诸如直方图、边缘、区域等内容在前文中有所提及，请查看相关文章。OpenCv（EmguCv）中实
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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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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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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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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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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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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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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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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图像识别测试web Clarifai是一个提供图像和视频识别的API，它非常易于使用，并且实现起来非常有趣。 在本文中，我们将探索将图像从网上拖放到一个简单的Web应用程序中的过程，该应用程序将读取它们并告诉我们它认为它们是什么。 在本演示中，我们将使用Node.js作为服务器，以及一个相对基本的前端，该前端使用jQuery进行AJAX请求。 如果您不擅长使用Node.js，只要您可以轻松地运行
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2024-08-03 10:50:42
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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
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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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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