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    Airtest图像识别

    Airtest是一款网易出品的基于图像识别面向手游UI测试的工具,也支持原生Android App基于元素识别的UI自动化测试。 图示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的图像识别进行代码走读,加深对图像识别原理的理解(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)。 这里可以看到,Airtest也没有自研一套很牛的图像识别算法,直接用的OpenCV的模板匹配方法。 四、接着看另外一个方法 aircv.find_sift 定义在sift.py里面: ? ? FlannBasedMatcher(index_params,search_params).knnMatch(des1,des2,k=2) 哪个优先匹配上了,就直接返回结果,可以看到用的都是OpenCV的图像识别算法 六、总结 1、图像识别,对不能用ui控件定位的地方的,使用图像识别来定位,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,使用图像识别的话可以一套代码兼容android和ios哦,

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    日本制造业跌落神坛?并非完美的日本制造业

    日本制造业曾创下辉煌历史,全世界90%的数码相机是日本制造,日本持有全球37%的半导体生产设备,和66%的半导体原材料。世界人民看到的多是日本的优等生成绩单。 以制造业为领头羊的日本经济走在世界前列。 ? 然而“盛极而衰,否极泰来”似乎是自然界里的一种常规走势。 由得勒发布的《2016全球制造业竞争力指数前十》榜单,我们发现了中国大陆一跃而上首位(自强不息的努力得到了回报...),日本却悄然跌到第四位。 ? 最近几年来被透露的日本制造业丑闻尚无结局。 再者,由于日本制造业目前一线制造技术人员短缺,且日元长期升值,大批制造业向海外转移,国内制造业比率严重下降。 据统计,日本制造业从业人员已经从2005年的1500万人降至目前(2016年)的1000万人。 ?

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    不是制造业需要钉钉,而是钉钉需要制造业

    文丨智能相对论 作者丨陈选滨 2022,钉钉与企业微信走向“分歧” “不是钉钉发展了制造业,而是制造业发展了钉钉。”钉钉总裁叶军如是说道。 由此,钉钉似乎正在用数字化拉开一场制造业的变革大幕。而制造业的数字化升级,也向来火热。 钉钉需要制造业 但,为什么是制造业制造业是否是真正意义的新领域? 与过去的政务、教育领域相比,面向制造业的数字化转型存在哪些本质上的区别? 面向制造业,这种差异化会进一步放大吗? 在2022制造业钉峰会上,叶军重点阐述了钉钉助力制造业“三个要素”的数据同屏,分别为:人的数字化、设备的数字化以及企业经营的数字化。 同时,面向制造业所带给钉钉的想象空间也得以进一步扩展,再回看文章开头叶军所说的话,钉钉与制造业的关系也更加明晰,“不是制造业需要钉钉,而是钉钉需要制造业。”

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    图像识别——突破与应用

    最近,图像识别领域发布了白皮书,简单翻译一下做个总结。 ---- [2] 图像识别 图像识别的目标是识别图像中的对象和人,并理解上下文。图像识别属于机器知觉,机器知觉是机器学习(ML)和人工智能(AI)的一部分。 这是图像识别史上的一个转折点,也是这个领域前途光明的开始。这个成就将焦点从传统的图像识别方法转移到了使用深度神经网络的新方法。 随着算法效率的提高和处理能力的提高,许多图像识别功能可以嵌入到相机中。 图像识别技术可以用来计算物体,如汽车或图像中的人物。这种能力可以用于交通和人群管理。 配备有先进图像识别能力的智能移动机器人具有许多商业(例如服务业)和个人用途。最先进的图像识别最新的应用是协助自动驾驶汽车和汽车驾驶员。

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    制造业大师对话

    而这些真正要着手开始做出的改变以及那些所谓的“转机”其实都在于计算机与制造业技术的结合。 关于“什么能带动软件创新”这一问题又开始重新适用于制造业。 技术革新仍然是带动制造业转型的趋势,而工具则不会带来多大影响。一言以蔽之,制造业的数字化就是一场新的工业革命。 但是,未来的制造业将是人们见所未见的情形。 Q 那么劳动力与技术的关系问题呢?直到目前为止,大量制造业企业都转向低成本生产场所。如果要在更大的程度上依靠技术的话,会改变这一情况吗? 答:随着劳动力成本从计算等式中剔除——这一进程已经开始了,一个机器人可以代替50个工厂工人,包括高级技工——美国制造业逐渐可以与中国及其他低成本市场的制造业相匹敌。 我以差不多同样的想法看待制造业的未来。那种过时的“我们做什么,你们就买什么”的消费者与制造商之间的关系正在演化。在不久的将来,制造业将成为一个更丰富的产业生态系统中的一部分。

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    智能视频图像识别

    智能视频图像识别系统选用人工智能识别算法技术,能够随时监控和剖析现场各大品牌相机中的视频图像。 智能视频图像识别系统软件关键运用相机拍摄的图像开展智能实时分析,抓拍监控识别和检作业现场的违规操作及行为,并向责任人推送信息。 与传统监控系统软件对比,智能视频图像识别系统软件增强了自主监控报警的能力,增强了数据检测和解析功能。智能视频图像识别系统具备很大的经济价值和广泛的应用领域,引起了国内外研究工作人员的广泛关注。 智能视频图像识别识别系统实现了下列识别优化算法:(1)施工作业安全帽子识别(2)混色+响应式工作服装识别(3)未系安全带高处作业识别(4)超长距离地区警示(5)浓烟+明火识别(6)睡岗识别(7)手机识别 智能视频图像识别可应用于全部必须生产安全/工程施工的场地,包含在建工地、在建地铁/铁路线/道路、新建加工厂和经营加工厂、煤矿业和工作船,给施工作业产生很大的方便。

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    视频监控智能图像识别

    视频监控智能图像识别技术实际上是一种,它为建筑工程施工品质和安全工作给予了优秀的方式方法。施工人员的安全隐患因为欠缺高度重视或因为缺少较好的监管方式 ,施工工地安全事故的次数较高。 视频监控智能图像识别根据在施工工地安装的各种各样不限品牌的监控设备,可以有效的填补传统式监控方式 和技术性的缺点,完成工作人员、机械设备、原材料、自然环境的全方位即时监控,将处于被动监管变化为积极监控, 视频监控智能图像识别分析系统依据在施工工地进出口、安全通道、护栏等地方组装智能监控摄像头,将监控视频与云服务平台进行联接,管理者依据监控器大屏幕可以检查施工工地各地区的及时情况。

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    【研究】图像识别及应用

    1 图像识别是什么? 2 图像识别的应用场景有哪些? 什么是图像识别 图像识别,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。 实际上,图像识别和图像分割并不存在严格的界限。从某种意义上,图像分割的过程就是图像识别的过程。 图为图像识别系统图 图像识别的国内外研究现状 图像识别的发展经历了三个阶段:文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。 其实对于图像识别技术,大家已经不陌生,人脸识别、虹膜识别、指纹识别等都属于这个范畴,但是图像识别远不只如此,它涵盖了生物识别、物体与场景识别、视频识别三大类。 图像识别在安防领域应用较多,未来在软硬件铺设到后端软件管理平台的建设转型中,图像识别系统将成为打造智慧城市的核心环节。

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