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项目经验不重样!3个基于 SpringBoot 的图片识别处理系统送给你!

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Guide哥
发布2020-08-07 15:52:24
1.1K0
发布2020-08-07 15:52:24
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文章被收录于专栏:JavaGuide

最近看了太多读者小伙伴的简历,发现各种商城/秒杀系统/在线教育系统真的是挺多的。推荐一下昨晚找的几个还不错的基于 Java 的图片识别处理系统。

中药图片拍照识别系统

项目地址:https://gitee.com/xiaohaoo/chinese-medicine-identification-admin

项目简介

主要用来对拍摄的中药图片进行识别,系统会给出概率值最高的 10 种中药, 同时主要包含功能还有:中药详细信息查看、中药筛选、中药全文检索、问题社区等。

项目后端介绍

本项目后端包含五个模块:

  • admin: 服务器端。Maven+SpringBoot+MongoDB+Elasticsearch 和 IK 分词器(全文检索)+MySQL+Deeplearning4j(基于 Java 深度学习框架探索)
  • medicine-collection:爬虫工程,用于爬取中药数据。爬虫框架:WebMagic,数据持久化:MongoDB。
  • image-cnn-model: 卷积神经网络工程 。Python+TensorFlow(深度学习框架)
  • util:抽离的项目公用工具类
  • datasets:数据集

效果预览

image-20200805083034969

依赖环境说明

依赖

版本

JDK

8+

Python

3.6

Maven

3.0+

TensorFlow

2.0

mongoDB

4.2.2

mongo-java-driver

3.12

MySQL

8.0+

Spring Boot

2.2.2

Elasticsearch

7.4.2

IK 分词器

7.4.2

deeplearning4j

1.0.0-beta6

nd4j-native-platform

身份证号码识别系统

项目地址:https://gitee.com/endlesshh/idCardCv 。

项目简介

  1. 本项目是一个基于 java 和 opencv 开发, 整合 tess4j,不需要经过训练直接使用的身份证识别系统。如果想训练,请学习一下源码,或者到我参考前作者的https://gitee.com/nbsl/idCardCv 项目里看一看。
  2. 项目部署在 SpringBoot 应用程序项目上来展示(简单看了下 SpringBoot 项目后端代码,写的很烂,哈哈,可以自行优化)。
  3. 在图片清晰情况下,号码检测与识别准确率在 90%以上。

效果预览

依赖环境说明

依赖

版本

JDK

8+

opencv

4.3

tess4j

4.5.1

tesseract

4.0.0

车牌识别系统

项目地址:https://gitee.com/admin_yu/yx-image-recognition 。

项目简介

yx-image-recognition 是一款基于 spring boot +opencv+ maven 实现的车牌识别及训练系统。

这是一个入门级的基于 java 语言的深度学习项目,本人目前也正在学习图片识别相关技术;大牛请绕路

当前已经添加基于 svm 算法的车牌检测训练、以及基于 ann 算法的车牌号码识别训练功能。后续会逐步加入证件识别、人脸识别等功能

目前已经实现下面这些功能:

  • 黄蓝绿车牌检测及车牌号码识别
  • 单张图片、多张图片并发、单图片多车牌检测及识别
  • 图片车牌检测训练
  • 图片文字识别训练

效果预览

依赖环境说明

依赖

版本

jdk

1.8.61+

maven

3.0+

opencv

4.0.1

javacpp1

4.4

opencv-platform

4.0.1-1.4.4

spring boot

2.1.5.RELEASE

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2020-08-05,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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目录
  • 中药图片拍照识别系统
    • 项目简介
      • 项目后端介绍
        • 效果预览
          • 依赖环境说明
          • 身份证号码识别系统
            • 项目简介
              • 效果预览
                • 依赖环境说明
                • 车牌识别系统
                  • 项目简介
                    • 效果预览
                      • 依赖环境说明
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