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模式---

要对进行,首先要做的将从多通道颜色分量变为单通道,也就是gray色调中来,常用的方法有目下三种, 第一种  求rgb颜色风量的平均:            G(x,y) =(r(x,y)+ 第种:        视觉心理学公式:          G(x,y)= r(x,y)*299 + g(x,y)*587 + b(x,y)*114/1000 还有一种:        G(x,y) = 采用第种效果进行将彩色片灰度化:(关键代码) 1 for(int i=0;i<cinfo.image_width;i++) { 2 color_r = (int 一般进过从多通道颜色分量处理之后,就需要对进行腐蚀,然后得到。 需要设定一个阈,进行单纯的判断,这是最简单的方式 1 for(int i=0;i<cinfo.image_width;i++) { 2 color_r = (int

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Python3

2.求两个字符串之间的相似度(汉明距离),字符串越相似,即片越相似。  、汉明距离 汉明距离: 汉明距离是两个字符串对应位置的不同字符的个数。 三、均hash 下面的例子是使用了素平均,又叫均哈希。 优点:均哈希较为简单。 缺点:对灰度的平均敏感,也不具备旋转不变性。 计算64个素的灰度均 avg = sum([sum(src[i]) for i in range(8)]) / 64 # Step3. hamming(h3,h4)) 结果: 1&2 --> 1 1&3 --> 0 1&4 --> 1 2&3 --> 1 2&4 --> 1 3&4 --> 1 四、余弦感知哈希 为了提升更好的效果 优点:能够处理旋转形。 缺点:只能够变形程度在25%以内的片。 步骤: 1.缩小尺寸:将缩小到32*32,并转为灰度。 2.计算DCT:对进行维离散余弦变换。

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    ) cifar10_input.py详解

    tf.cast(read_input.uint8image, tf.float32) height = IMAGE_SIZE width = IMAGE_SIZE # 随机裁剪 (distorted_image, lower=0.2, upper=1.8) # 标准化:减去素的平均 ,然后除以方差,得到均为0,方差为1的 float_image = tf.image.per_image_standardization(distorted_image) float_image.set_shape set_shape和reshape的区:使用了set_shape后,(tensor)中的信息已经改变了,输入的数据与的shape不相符,则会报错;而reshape并没有改变的信息,它只是创建了一个新的给我们使用 ,数据用于训练模型 def inputs(eval_data, data_dir, batch_size)函数顺序读取、从中间裁剪,数据用于评估模型 参考资料: tf.variable_scope和

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    【python 从菜鸟

    英文 ? 三、验证码 ? ? ? 、实现源代码 1、英文 #-*-coding:utf-8-*- import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import time sys.setdefaultencoding('utf-8') import time time1 = time.time() from PIL import Image import pytesseract ###########化算法 img = image.convert('L') # 把片变成

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    地,我们发现一种称为深卷积神经网络的模型 可以在硬性视觉任务上实现合理的性能 - 匹配或超过某些领域的人类表现。 我们现在正在采取下一步,发布在最新型号Inception-v3上运行的代码。 Inception-v3 使用2012年的数据对ImageNet大型视觉挑战进行了培训。  ,您可以看到网络正确她穿着军装,得分高达0.8。 该模型希望获得299x299的RGB,所以这些是input_width和input_height标志。我们还需要将从0到255之间的整数的缩放到形运算的浮点。 这些可能看起来有点神奇,但是它们只是由原始模型作者根据他/她想用作输入进行培训而定义的。如果您有一个自己训练过的表,那么您只需要调整这些,使其与您在培训过程中使用的任何相匹配。

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    浅谈彩色、灰度和索引

    但其实自然界的色彩是不能用任何数字归纳的,这些只是相对于人眼的能力,这样得到的色彩可以相对人眼基本反映原的真实色彩,故称真彩色。 但与索引不同的是,RGB每一个素的颜色(由RGB三原色表示)直接存放在矩阵中,由于每一素的颜色需由R、G、B三个分量来表示,M、N分表示的行列数,三个M x N的维矩阵分表示各个素的 (binary image),即一幅维矩阵仅由0、1两个构成,“0”代表黑色,“1”代白色。 由于每一素(矩阵中每一元素)取仅有0、1两种可能,所以计算机中的数据类型通常为1个进制位。通常用于文字、线条的扫描(OCR)和掩膜的存储。 MAP中每一行的三个元素分指定该行对应颜色的红、绿、蓝单色,MAP中每一行对应矩阵素的一个灰度,如某一素的灰度为64,则该素就与MAP中的第64行建立了映射关系,该素在屏幕上的实际颜色由第

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    ——MNIST

    本文使用NEURAL程序来介绍一下在SAS里如何实现。例子所用的数据集是MNIST数据集,从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/可以获取。 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的0-9的数字构成,正确地这些手写数字是机器学习研究中的一个经典问题。 02模型训练过程:采用SAS中的神经网络过程步: ***自编码******************* 03结果展示 最后,来看一下原始数据和模型训练结果的对比效果: 10个 MNIST 数据集的原始数字

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    Airtest

    Airtest是一款网易出品的基于面向手游UI测试的工具,也支持原生Android App基于元素的UI自动化测试。 示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的进行代码走读,加深对原理的理解(公众号贴出的代码显示不全仅供参考,详细代码可以在github查看)。 、我们从示中touch方法入手 如示所示,从touch片开始,即为点击某个传入的片,源码在api.py里面: ? 六、总结 1、,对不能用ui控件定位的地方的,使用来定位,对一些自定义控件、H5、小程序、游戏,都可以支持; 2、支持多个终端,使用的话可以一套代码兼容android和ios哦, 长按指纹中的维码,获取更多测试干货分享!将我们公众号置顶  ?  不会漏掉我们的原创干货哦! ? ?

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    H5

    对比 ---- 1、百度 发现百度的片搜索率不是特,下面为测试片跟测试后的结果: 测试片: 下面为测试后的结果: 2、采用 tesseract.js 后结果 H5 (采用Tesseract.js 进行) ---- 简单的文案之类的,的还算可以,但是稍微复杂点的,准确率就不是那么好了,在学习中。。。 第一个参数,可以是 img 路劲地址,可以是片base64位的进制码、也可以是Image对象 等。 附上实现的代码: <! ,initial-scale=1,shrink-to-fit=no,user-scalable=no,minimum-scale=1,maximum-scale=1"> <title> :33%}</style> </head> <body> <fieldset> <legend>

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    浅谈技术原理与价

    目录 前言 1.技术原理 2.技术流程 3.技术的应用范围 ---- 前言 的发展经历了三个阶段: 字符 数字处理和 对象 顾名思义,就是对进行各种处理 比如线性分类器,就是定义一个评分函数,这个函数将映射为各个分类类的得分,得分高低代表属于该类的可能性高低。 输入数据(Xi,Yi)是不可变的,但W和b是可控改变的,我们的目标就是通过设置这些参数,使得计算出来的分类分情况和训练集中数据的真实类标签相符。 这是因为一个测试可以简单地输入函数,并基于计算出的分类分来进行分类。 是一个综合性问题,涉及匹配,分类,检索,人脸检测,行人检测等技术。在互联网搜索引擎,自动驾驶,医学分析,人脸,遥感分析等领域具有广泛的应用价

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    之GridMask

    GridMask: https://arxiv.org/abs/2001.04086

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    之augmix

    augmix: https://github.com/google-research/augmix

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    Python3 (一)

    1.Python3.x(我是用的是Python3.6.5),这个问题不大,只要3.4以上就OK。

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    之mixupcutmix

    本人kaggle分享链接:https://www.kaggle.com/c/bengaliai-cv19/discussion/126504 效果: (目标检测中) ?

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    matlab | 分割

    原始f(x,y) 灰度阈T 阈运算的g(x,y) 全局阈是最简单的分割方法。 原理:假定物体和背景分处于不同灰度级,的灰度分布曲线近似用两个正态分布概率密度函数分代表目标和背景的直方,出现两个分离的峰。 迭代法 选取初始灰度T,把原始中全部素分成前景、背景两大类。 分对其进行积分并将结果取平均以获取一新的阈,并按此阈分成前景、背景。 如此反复迭代下去,当阈不再发生变化,即迭代已经收敛于某个稳定的阈时,此刻的阈即作为最终的结果并用于的分割。 details/81022607 代码 大津法 function [newImg,g] = otsu(img) %OTSU 此处显示有关此函数的摘要 % 此处显示详细说明 返回newImg,g,newImg为化的

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    卷积神经网络处理

    relu1 = tf.nn.relu(conv1) #输出矩阵shape 为 IMAGE_HEIGHTXIMAGE_WIDTHXCONV1_DEEP, 即28x28x32 #第层 fc1 = tf.nn.dropout(fc1, 0.5) #每个神经元 以 50% 概率被抑制 #第六层,(第2个,最后一个)全连接层 #输出长度为10 (因为只有十个类

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    智能采用了什么原理?智能有哪些应用?

    ,那么智能采用了什么原理? 智能有哪些应用? 智能采用了什么原理? 人工智能技术是涵盖了非常多样的领域的,其中技术就是现在发展比较火爆的重要领域,对于各种都可以通过人工智能进行,从而达到各种目的,很多人会问智能采用了什么原理? 智能是通过的特征为基础从而达到结果的,每个都会有自己的特征,在完整的库里面就可以找寻出相同特征的。 智能有哪些应用? 智能这项技术虽然并没有完全成熟,但是基础的技术已经能够应用到很多方面的,那么智能有哪些应用?

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    (三)cifar10.py

    tensor_name + '/activations', x) #tf.summary.histogram(tags, values, collections=None, name=None) 用来显示直方信息 创建直方及衡量x的稀疏性,并在tensorboard展现出来。 global_step:包含训练步数的 Integer 变量 #返回: train_op: op for training. 应用计算后的梯度 apply_gradient_op = opt.apply_gradients(grads, global_step=global_step) # 为可训练的变量添加直方 for var in tf.trainable_variables(): tf.summary.histogram(var.op.name, var) # 为梯度添加直方 for

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    Wolfram语言人工智能:项目()

    (接上篇) 吸引之处 那么到底什么是呢?世界上的大多数事物有自己的名称,的功能就是告诉人们这些上显示的是哪些事物。换句话来说,根据中出现的事物。 这些雨滴就好比我们的片,而不同的低谷就是不同种类的事物。雨滴在地球引力的作用下降落,而我们的片由素构成,所以我们在这里考虑的是程序处理中的不同,而不是物理位移。 实际上,我们处理片过程中的一些常见操作(通过电脑和人类视觉)就是简单的维元胞自动机。 利用元胞自动机来获取片中的某些特征是很容易的,比如中的黑点等。但是在真实中的操作要繁杂的多。 大脑一样,神经网络有很多层,包括一系列不同种类的神经细胞(不用说也知道,整体架构的表现形式的是Wolfram语言的符号表达式) 我很难用语言来描述神经网络内部的活动,但是如果我们能看到神经网络的第一或者第层 在开始阶段,我不确定我们是否能最终实现。在接下去的过程中,我们的功能几乎没能正确地出一个事物,这令我们很沮丧。

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    数字转为进制数据

    数字是人工智能的一个应用 现在来实现如何将一个片数字转为进制的数据,并保存到为本中 片是32x32的一个白底黑字的png片 使用PIL模块获取素,进行比对 存储数字进制文件,方便后续训练数据使用 /usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- ''' 片处理成32x32的进制数据 ''' from PIL import Image # 打开要处理的 img_src = Image.open('a.png') size = img_src.size # 转换片的模式为RGBA img_src = img_src.convert('RGB') with

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