展开

关键词

亚马逊的研究员利用来提高

光学(OCR),即将手写或印刷本的图像转换成机器可读的本,这是一门可以追溯到70年代初的科学,但长期以来,算法一直难以出与水平面不平行的符,为此,亚马逊的研究员开发了一种“本框”— —是自然图像中“弯曲”的探测器。 在一篇描述他们作的论中,合著者声称,他们的方法在一个流行OCR基准上取得了最先进的结果。论中写道,场景本通常分为两个连续的任务:本检测和。 团队的解决方案是一个本参考框架的“tube”表示,它捕获大部分的可变性,从中获得利用目标本通常是相似大小符串联这一事实。 研究员在CTW-1500上评估了“本框”的性,CTW-1500是一个数据集,由1500幅从自然场景和图像库收集的图像和10000多个本实例组成,每个图像至少有一个弯曲的实例。

20410

是如何实现的?率高吗?

现在社会中们书写的机会几乎是很少的,不过平时依然需要接触到各种,还经常会用到这项技术,从图片或者其他地方寻找需要的,那么是如何实现的?率高吗? 是如何实现的? 属于中非常重要的领域之一,和图片的地位差不多,不过相对图片技术来说技术要成熟的多,毕竟的形体以及特征是更加明显的,那么是如何实现的? 在平时生活中大家也都接触过,很多会问率高吗?率和的软件以及应用的技术有很大关系,现在技术最为先进的软件高达99.8%以上。 以上就是关于章内容,相信大家对于有一定的了解了,技术在现在很多行业中应用都是比较广泛的,由此也看出技术的前景是非常好的。

21020
  • 广告
    关闭

    2021云+社区年度盘点发布

    动动手指转发活动或推荐好文,即可参与虎年公仔等百份好礼抽奖!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    之头像

    图像的一个重要方面,下面通过一个简单列子进行练习:随着圣诞的到来,大家纷纷@官方微信给自己的头像加上一顶圣诞帽。当然这种事情用很多P图软件都可以做到。 但是作为一个学习图像处理的技术,还是觉得我们有必要写一个程序来做这件事情。而且这完全可以作为一个练手的小项目,作量不大,而且很有意思。我们用下面这张图作为我们的测试图片。? 用dlib的正脸检测器进行脸检测,用dlib提供的模型提取脸的五个关键点。代码如下:#! )mask_inv = cv2.merge((mask_inv,mask_inv,mask_inv))alpha = mask_inv.astype(float)255# 相乘之前保证两者大小一致(可会由于四舍五入原因不一致 (hat,hat)# cv2.imshow(bg,bg)# print(bg size: ,bg.shape)# print(hat size: ,hat.shape)# 相加之前保证两者大小一致(可会由于四舍五入原因不一致

    870100

    python-图像

    PIL:(Python Imaging Library)是Python平台上的图像处理标准库,功非常强大。 pytesseract:图像库。 错误提示的很明显: No such file or directory :”tesseract”这是因为我们没有安装tesseract-ocr引擎二、tesseract-ocr引擎光学(OCR, OCR技术非常专业,一般多是印刷、打印行业的从业员使用,可以快速的将纸质资料转换为电子资料。关于中OCR,目前国内水平较高的有清华通、汉王、尚书,其产品各有千秋,价格不菲。 、消除Bug、优化作。 0:定向脚本监测(OSD) 1: 使用OSD自动分页 2 :自动分页,但是不使用OSD或OCR(Optical Character Recognition,光学) 3 :全自动分页,但是没有使用

    1.4K40

    Python之图片,Python3一行代码实现图片

    我们以诗词为例下面是我们要的图片?先看下效果图?我们运行代码后的结果,有几个没有正确,但是大多数出来。 一行代码就图片,我们背后要做些准备作的这里我们需要用到两个库:pytesseract和PIL同时我们还需要安装引擎tesseract-ocr下面就来讲讲这几个库的安装,因为只有这几个库安装好以后 Python才实现一行代码实现图片一,pytesseract和PIL的安装安装这两个包可以借助pip- 1,命令行安装pip install PILpip install pytesseract _19909987023解压安装tesseract-ocr后做如下操作,就可以支持中了。 因为tesseract-ocr默认不支持中。?

    1.2K60

    Python之图片,Python3一行代码实现图片

    我们以诗词为例 下面是我们要的图片?先看下效果图?我们运行代码后的结果,有几个没有正确,但是大多数出来。? 一行代码就图片,我们背后要做些准备作的这里我们需要用到两个库:pytesseract和PIL同时我们还需要安装引擎tesseract-ocr下面就来讲讲这几个库的安装,因为只有这几个库安装好以后 Python才实现一行代码实现图片一,pytesseract和PIL的安装安装这两个包可以借助pip - 1,命令行安装 pip install PIL pip install pytesseract 后做如下操作,就可以支持中了。 因为tesseract-ocr默认不支持中。 ?

    1K40

    python实现水果

    decode_predictionsimport numpy as np #载入模型model = ResNet50(weights=imagenet) #使model指向ResNet50模型img_path = 鸟.jpg #等待的图像 ) return decode_predictions(preds, top=3); if __name__ == __main__:capture_camera_pic()}3)详细设计改进为可以把由英转中的代码 .namedWindow(capture_pic)cp=cv2.VideoCapture(0) #指定摄像头,默认0指向第一个while cp.isOpened(): #检测摄像头是否打开,如果摄像头成功打开 ))# pil_img.show()# 生成画笔draw = ImageDraw.Draw(pil_img)# 第一个参数是件的路径,第二个是体大小font = ImageFont.truetype (msyh.ttc, 30, encoding=utf-8)# 第一个参数是的起始坐标,第二个需要输出的,第三个是体颜色,第四个是体类型draw.text((30,50), jieguo()

    13750

    共: 4401 5图预计阅读时间: 12分钟?1.机器学习简单了解刚开始接触的时候,大家肯定看到了一些名词:、深度学习、机器学习...what?? 哈哈,先来简单的给大家解释一下这三者的区,再来谈论其他的问题。说的简单一点,机器学习是的一个实现途径,深度学习则是机器学习的一个方法发展而来。 是一个庞大的系统,它有很多的分支,比如计算机视觉、语音本挖掘、机器翻译、机器这些。这些在生活中大家也经常使用,比如面部、谷歌翻译、小机器等等这些。 它们都是不同的分支,但同属于必备三要素:数据、算法、计算力。这也就是为什么如此火爆,但是过了许久,才缺口仍然如此巨大,数学力是一道难以逾越的门槛。 特征程:使用专业背等知,处理数据,使得数据更容易被机器。2.机器学习算法2.1 监督学习输入数据是由输入特征值和目标值所组成。

    56540

    | Java 实现 AI技术 - -附源码

    最近几天很多问我,这几天怎么发慢了?一是这几天确实比较忙,作是饭碗,不砸了吧,不然康哥吃啥,孩子的奶粉又得买了。 《Java 实现 AI 技术 - 语音》《Java 实现 AI技术 - 网络爬虫功》《使用 Java 实现AI技术-图像》 需求: 登录使用登录、脸录入功 技术点 & 开发具: Myeclipse、JDK1.8、Tomcat8、SSM框架、HTTPS、JSON、jsp、百度云: 是基于的脸部特征信息进行身份的一种生物技术。 用摄像机或摄像头采集含有脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪脸,进而对检测到的脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做、面部。 2:创建应用之后,进入应用内,点击编辑,将等功进行授权 ?3:新建一个web project,如下图:?

    12.6K131

    -信息天猫商图片

    概述商图片(Businessinfd)基于Opencv ,tesseract4.0。JavaCpp 实现对与tmall的商图片进行信息,实现数据的结构化处理? ? 并且确保你的环境安装MavenBusinessinfdsrcmainjavamain下ALLConfig 基本信息配置Businessinfdsrcmainjavamain 即可运行使用说明git本项目后下 确保天猫商信息执照目录下包含 50张左右的测试数据运行时间取决于你的机器性运行结束后会在项目下生成天猫商信息.xls件下载https:gitee.comdgwcodeBusinessinfd.git截图? SpringCloud  系列精品章1、springcloud学习手册-什么是微服务?2、springcloud学习手册-什么是springcloud? ) 9、springcloud学习手册-Ribbon(常见问题和补充说明) 10、springcloud学习手册-Hystrix(服务容错保护) 11、springcloud学习手册-Hystrix(程引入

    37520

    语音 | Java 实现 AI 技术 - 语音

    说到语音、语音翻译、图像等等,现在已经非常非常非常普及了,看过‘最强大脑’的朋友,也应该对‘小度’这个机器有所了解,战胜国际顶尖的‘大脑’- 水哥,(PS:内幕不知),那么今天,我们来看下关于语音 语音技术,也被称为自动语音Automatic Speech Recognition,(ASR),其目标是将类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入,例如按键、二进制编码或者符序列。 与说话及说话确认不同,后者尝试或确认发出语音的说话而非其中所包含的词汇内容。 语音场景 1:语音翻译 2:语音辨、语音记事本 3:终端语音原理技术应用: 语音技术所涉及的领域包括:信号处理、模式、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、等等。 本无关声音已经被研究很长时间了,不一致环境造成的性下降是应用中的一个很大的障碍。 动态时间伸缩方法使用瞬间的、变动倒频。1963年Bogert et al出版了《回声的时序倒频分析》。

    4.4K60

    Tesseract-

    背景最近在准备一个爬虫项目,准备阶段了解到一个具,用在验证码方面很方便。 现在主力开发机是mac,本流程都是基于mac。 语言库作为具,需要安装的语言库。 下载需要的语言之后,放到usrlocalCellartesseract3.05.01sharetessdata路径下。 --print-parameters Print tesseract parameters to stdout.默认使用# 默认使用eng(英库,imgName是图片地址,result是结果 (英图片 text0 = pytesseract.image_to_string(image0) # 使用默认符集(中图片 text1 = pytesseract.image_to_string 891524629631_.pic.jpg 结果: 2018年清明节作 日历女口下图二可见,英还可以,中适应度不是很高。对于左右结构的力较差。

    1.2K20

    语音-的重要手段

    如今大热,不管什么行业都会联想到,当年的PC时代,到现在的移动时代,主要还是靠搜索,显然,搜索的效率和局限性相比语音差了很多。 所以,在时代来临之际,语音技术将成为先驱。语音技术,也被称为自动语音,其目标是将类语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入,例如按键、二进制编码或者符序列。 语音的目的就是让机器赋予的听觉特性,听懂说什么,并做出相应的动作。 现在越来越多的APP搜索支持语音,而且准确率也越来越高。 新兴的万物互联时代需要新的交互方式,们将开始从手机的触摸模式转向家居所必需的远场语音交互,这样的交互离不开语音语言技术作为支撑。 不知道未来我那一口不标准的普通话否精确翻译呢? 另外,哪里的方言最考验语音技术呢?

    38420

    之Python技术--face_recognition模块

    此demo主要展示了指定图片中脸的特征数据,下面就是脸的八个特征,我们就是要获取特征数据 Codechin,left_eyebrow,right_eyebrow,nose_bridge,nose_tip 不仅出来所有的脸,而且可以将其截图挨个显示出来,打印在前台窗口代码:python# -*- coding: utf-8 -*-# 图片中的所有脸并显示出来# filename : find_faces_in_picture.py 件夹 通过设定的脸图片未知图片中的脸 python# -*- coding: utf-8 -*-# 脸鉴定是哪个 # 导入face_recogntion模块,可用命令安装 pip install (chenduling.jpg)#要的图片unknown_image = face_recognition.load_image_file(sunyizheng.jpg) #获取每个图像件中每个面部的面部编码 github开源项目,主要是结合摄像头程序+极光推送,实现摄像头中的脸。

    22110

    用于星系的为天学带来新

    【概要】名为“深度学习”的机器学习方法被广泛应用于以及其他图像和语音应用程序,该方法在帮助天学家分析星系图像及了解它们如何形成和演变方面展示了潜力。 模拟图像被用于训练深度学习系统,使其之前在模拟中确定的星系演变的三个关键阶段。科研员随后为该系统提供大量真实的哈勃图像用于分类。结果表明,神经网络对模拟星系和真实星系的分类具有高度一致性。 需要特指出的是,本研究中使用的模拟不包括来自活跃星系核(galactic nuclei)的反馈(中心超大质量黑洞吸收气体时,通过辐射注入量)。 谷歌通过向库和普里马克提供研究基金捐赠,为他们在天学方面的深度学习作提供支持,这让韦尔塔斯-孔帕尼得以在圣克鲁斯度过两个夏天,并计划在2018年的夏天再次来访。 深度学习和其他机器学习方法可成为理解这些海量数据集的强大具。“这是在天学中使用高级的激动心的阶段的开端,”库说道。

    15720

    VS虹膜机器大比拼!

    在歌颂机器永恒的爱的电影《Artificial Intelligence: AI》中,功为“给予无子家庭情感陪伴”的型机器大卫,一直铭记着自己类母亲的样貌。 而这些影视作品中机器的方法已经成为现实,现在,通过和虹膜两种方法,机器可以认不同的。 但是带给使用者的互动体验很有限,如果考虑到要让使用者在操作中享受更好的交互感,或许要改变方法提高率,才让用户体验得到更好的满足。很显然,接触式方式,如指纹、指静脉并不满足要求。 研究表明,虹膜的准确率远远高于指纹、脸等。虹膜的错误率极低,出色的虹膜算法可以达到120万分之一,甚至500万分之一。并且虹膜系统性非常优异,除了眼盲,几乎适用于所有。 未来机器的主流方向或许就是科技感十足的虹膜。只有把误的几率降低到几乎为零,才高效地与用户进行互动。但是随着科技发展,也许有比虹膜更好的方式出现,提高率。

    77340

    章目录ApacheCN 树 AI 路线图ApacheCN 树 ? 随着深度学习算法的崛起,在部分任务上取得了类甚至超力水平, 如围棋上 AlphaGo 程序已经击败类最强围棋专家之一柯洁,在 Dota2 游戏上 OpenAI Five 程序击败冠军队伍 OG,同时语音、机器翻译等一项项实 用的技术已经进入到们的日常生活中。 现在我们的生活处处被所环绕,尽管目 前达到的水平离通用(Artificial General Intelligence,简称 AGI)还有一段距 离,我们仍坚定地相信时代已经来临

    10210

    还敢闯红灯?慧城市

    对闯红灯行为现场抓拍不过随着技术的发展,这个管理难点有可被攻破。最近,广东、山东、江苏一些城市开始在交通路口,启用系统,对行和非机动车闯红灯进行抓拍,并且现场曝光。 在深圳的很多十路口都有一块电子显示屏,它叫作行闯红灯的系统。一旦有行闯红灯,他的图像信息和部分个信息,就会及时地呈现在显示屏上面,中间的时差大约只有10秒钟的时间。 宿迁在10个路口安装系统不仅抓拍取证 还身份信息在山东济南,2017年的数据显示:行引发的道路安全事故占全部事故的16%;非机动车引发的道路安全事故占全部事故的33.4%。 最近,济南也开始启用系统。?不仅抓拍取证 还身份信息?当红灯亮起时,若有行越过停止线,系统会自动抓拍4张照片,保留15秒视频,并截取违法员头像。 这套系统不仅够实现抓拍取证,还违法员的身份信息。即使在夜间,也清晰成像。除了罚款 闯红灯还将被派路口执勤除了当场的“霸屏特权”以外还有20~100元的罚款不想交罚款?也行!

    38200

    Wolfram语言:图像项目(二)

    为什么是现在我们恰好在神经数量被发现已经十分接近脑重要部分的神经数量时发布了图像,但这并不是一个巧合。 在思考和研究这么些年后看见的真正实现令我感到满足。但是,当你用图像一个奇怪或不易的事物时,你通常会对结果感到惊讶,感觉就像是站在另一个方向来来重新观察这种图片。 图像的底层, 当然是代码运行,其中内部运作的方式很简单,很像我在上世纪80年代写的神经网络程序(不同的是我的程序现在已经变成了Wolfram语言函数而不是底层C代码) 这真是史上不同一般的例子 现在它却帮助我们在方面取得了很大进展—成功开发出图像。 但是今天,我希望大家够喜欢Wolfram语言图像项目,把这当成是技术得以实现的一种庆祝,或是发展史上起着引导作用的重要事件。

    79240

    Wolfram语言:图像项目(一)

    Wolfram语言:图像项目????

    47750

    相关产品

    • 通用文字识别

      通用文字识别

      通用文字识别(General OCR)提供通用印刷体识别、通用印刷体识别(高精度版)、通用印刷体识别(高速版)、通用手写体识别、英文识别等多种服务,支持将图片上的文字内容,智能识别为可编辑的文本,可应用于随手拍扫描、纸质文档电子化、电商广告审核、智能翻译等场景,大幅提升信息处理效率。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券