都市化的进步让智能水表获得了非常好地营销推广，与此同时由于中国阶梯水价的实行也是推动智能水表领域进到高形势，很多水表公司资金投入开发生产制造，中国也因而产生了多种多样的智能水表知名品牌。下边带各位了解一下2021年智能水表十大品牌，数据信息来源排行榜。一、宁波水表：有着60很多年的宁波市水表股份有限公司，水表产销量超千万台，产品遮盖全世界80好几个国家和地区。企业一直坚持不懈“一业为主，做精做强”
基于大小相似，摆放规整的水表图片的 数字表盘的识别识别效果： # -*- coding: utf-8 -*-
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Created on Tue Sep 17 19:00:45 2019
@author: xxr
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from cv2 import cv2 #因为cv2里面还有cv2
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2023-07-07 23:44:38
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目录1. USB摄像头取图2. 图像预处理：获取屏幕ROI2.1. 分离提取屏幕区域2.2. 计算屏幕区域的旋转角度2.3. 裁剪屏幕区域2.4. 旋转图像至正向视角2.5. 提取文字图像2.6. 封装上述过程3. 字符分割，获取单个字符的图像4. 模板匹配：确定字符内容4.1. make_template4.2. 模板修复4.3. 重新加载模板数据4.4. 模板匹配1. USB摄像头取图由于分辨
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2024-02-27 21:12:18
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智能水表可以用来查看水流计量，因为显示屏幕大，字体也大，阅读观感并没有一点压力，最关键、最给力的是智能水表可以和手机当中的APP进行连接，记录水流流体介质温度及水流流体介质计量的变化，以及搭配水表的智能设备，比如温度调节设备。智能水表还可以放在特殊管道，这种水表支持在管道表面进行安装，随时可以看。智能水表产品具有这么多的好处，自然吸引很多消费者想要购买。业内专家还是建议消费者在选购相应产品的时候应
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2024-10-12 20:25:11
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如图 ，将从水表表盘中分割出来的表盘数字（整体）进行切分 缺点： 不能精确的得到低谷值，可能出现许多低谷值或者较少的低谷值，对不同的水表表盘的数字需要人工的更改参数#将水表截取下来的数字进行 识别
from cv2 import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from PIL
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2024-01-31 22:05:35
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ImageNet（官网：http://www.image-net.org/，需要注册才可以下载）
目前世界上图像识别最大的数据库。美国斯坦福的计算机科学家李飞飞模拟人类的识别系统建立的。能够从图片识别物体。目前已经包含14197122张图像，是已知的最大的图像数据库。每年的ImageNet大赛更是魂萦梦牵着国内外各个名校和大型IT公司以及网络巨头的心。在
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2024-05-11 14:16:19
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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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&nbs
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2024-03-28 09:11:40
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SmartCropper项目地址：pqpo/SmartCropper 简介：? A library for cropping image in a smart way that can identify the border and correct the cropped image. 智能图片裁剪框架。自动识别边框，手动调节选区，使用透视变换裁剪并矫正选区；适用于身份证，名片，文档等照
文章目录前言物体检测基础YOLO —— 对图像碎片进行物体检测检测单个物体同时检测多个物体多边界框的处理 —— IOU方法参考链接 前言YOLO是目前比较流行的物体检测算法，有着体积小，检测准确度高的强大优点。这里对YOLO的核心思想知识点，使用可视化的方法做一总结。物体检测基础YOLO是用于识别图像中的物体的网络。这类网络解决的问题通常是找到图片中是否存在某种物体（如是否有狗或人），以及找到物
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2024-04-25 11:06:16
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图像识别与人工智能的联系对于图像识别，自然应当与当今的时代潮流人工智能相结合起来。正如今年下半年在天津的夏季达沃斯峰会和在上海的中国国际进口博览会中所展示出来的，人工智能就是人类的第四次工业革命，而各个国家、企业都在展示当今时代人工智能的成果。而图像识别，正是人工智能的一个重要的研究方向。如何教会机器像人类一样会看会识别，是当今时代重点研究的一个课题。图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和
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2024-02-27 22:33:07
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流水线自动分拣机器人仿真，vrep与matlab联合仿真，基于机器视觉技术进行自动分拣，采用scara型机械臂，按照不同的颜色与形状分拣，放入不同的盒子并统计数量。 仅供学习使用 基础太差的勿。本文将探讨基于机器视觉技术的流水线自动分拣机器人仿真，并介绍使用vrep与matlab联合仿真的方法。随着人工智能和机器视觉技术的不断发展，自动化分拣技术越来越受到关注。自动分拣机器人可以极大地提高效率和准
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2024-07-29 08:44:27
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识别图片中的数字------基本思路
1. 读取矩阵 拿到一张带有数字的图片后，首先就是得到它的rgb矩阵。这对于bmp格式文件来说易如反掌，对于jpg的相对麻烦一些。假设我们现在已经得到了rgb矩阵M(m*n)，每个点都有三个属性(r,g,b)。2. 灰度化
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2024-05-20 13:09:33
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又一家中国人工智能公司创业公司加入造芯者行列。5月9日，第七届上交会展商依图科技宣布，推出其首款视觉推理AI芯片产品QuestCore（求索），以及基于该芯片构建的软硬件一体化系列产品和行业解决方案。 “求索”自发布之日起就投入商用 在国内，依图和商汤科技、旷世科技、云从科技一起，被业界称为AI“四小龙”。依图拥有世界级算法，是全球首个同时在FRVT和FRPC国际权威标准测试中
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
文章目录一、图像识别＆经典数据集1、Cifar数据集2、 ImageNet二、CNN三、卷积神经网络常用结构1、卷积层2、池化层（２）实现四、经典CNN模型1、LeNet-5 模型（1998）（１）模型（２）代码示例2、CNN模型正则表达3、Inception-v3模型（１）Inception结构（２）Inception模块实现五、ＣＮＮ迁移学习1、迁移学习介绍2、TF实现迁移学习（１）获取数据
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2024-01-11 20:13:54
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一、创建图片描述符1.1 下载创建图片描述符的项目demo链接1.2 下载好后，存储到D盘，或其他盘里** 注意：** 把你想要的图片放到项目的目录里。1.3 安装依赖 node.js 在cmd中执行操作命令node app.js -i <path-to-the-img/image-name.jpg/png>1.4 具体执行流程为下图1.5 在这之后，您将在新生成的output文件夹
图像识别过程分为图像处理和图像识别两个部分。图像处理部分内容参考此篇：图像识别过程（以下图像识别内容同样参考本篇）图像识别将图像处理得到的图像进行特征提取和分类。识别方法中基本的也是常用的方法有统计法(或决策理论法)、句法(或结构)方法、神经网络法、模板匹配法和几何变换法。1)统计法(StatisticMethod) 该方法是对研究的图像进行大量的统计分析,找出其中的规律并提取反映图像本质特点的特
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2023-08-21 23:23:35
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face_recognition人脸识别模块的使用教程文章目录：一、face_recognition模块介绍二、face_recognition模块的使用和案例介绍 为什么要用这个，当然是简单快捷，封装API易于使用，准确率还行，还开源，当然是不二之选啦一、face_recognition模块介绍face_recognition基于dlib实现，用深度学习训练数据，模型准确率高达99.38%gi
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2024-07-01 16:40:05
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