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【python 从菜鸟

安装在C:Program Files下5、找到 pytesseract.py 更改 tesseract_cmd = C:Program FilesTesseract-OCRtesseract.exe二、英文 三、验证码 ??? 二、实现源代码 1、英文#-*-coding:utf-8-*-import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding(utf-8) import timetime1 FilesPython27Libsite-packagespytesseracttest.png)code = pytesseract.image_to_string(image)print(code)2、验证码 = image.convert(L)# 把片变成二值

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地,我们发现一种称为深卷积神经网络的模型 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。 您将学习如何使用Python或C ++ 将分类为1000个类。我们还将讨论如何从此模型中提取更高级的功能,这些功能能被重用于其他视觉任务。 我们很高兴看到社区将如何处理这种模式。  ,您以看到网络正确她穿着军装,得分高达0.8。? 如果您已经在产品中拥有自己的处理框架,那么只要在将输入主形之前应用相同的变换即使用。

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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.comexdbmnist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 数据集的原始数字模型训练生成的

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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,详细代码以在github查看)。 概括来说aircv.find_template 主要做了这几件事情: 1、校验输入; 2、计算模板匹配的结果矩阵res; 3、依次获取匹配结果; 4、求取信度; 5、求取位置。 OpenCV的算法。 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,都以支持;2、支持多个终端,使用的话以一套代码兼容android和ios哦,用

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    视化解释史

    ---- 新智元报道 编辑:QJP【新智元导读】使用机器学习(ML)算法(尤其是现代深度学习)进行的最大挑战之一,是难以理解为什么一个特定的输入会产生它所预测的结果。 使用机器学习(ML)算法(尤其是现代深度学习)进行的最大挑战之一,是难以理解为什么一个特定的输入会产生它所预测的结果。 ML模型的用户通常想了解的哪些部分是预测中的重要因素。 这些说明或“解释”之所以有价值,有很多原因:机器学习开发人员以分析调试模型的解释,偏差,并预测模型是否能推广到新的如果提供了为何做出特定预测的解释,则机器学习模型的用户能会更信任模型 GDPR 换句话说,它们认为对输入或激活的微小更改将增加预测类能性。 第二种方法也采用梯度上升,但是直接对输入素点进行探测,而不是激活。 作者的方法「计算特定于给定和类的类显着性,这样的地以使用分类ConvNets用于弱监督的对象分割。」

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    之mixupcutmix

    本人kaggle分享链接:https:www.kaggle.comcbengaliai-cv19discussion126504效果: (目标检测中)?

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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 (二)

    片所包含的特征被用来生成一组指纹(不过它不是唯一的), 而这些指纹是以进行比较的。步骤:1.把片转化为字符串,这个字符串就是片的hash值,又称指纹。 三、均值hash下面的例子是使用了素平均值,又叫均值哈希。优点:均值哈希较为简单。缺点:对灰度的平均值特敏感,也不具备旋转不变性。 print(3&4 --> ,hamming(h3,h4))结果:1&2 --> 11&3 --> 01&4 --> 12&3 --> 12&4 --> 13&4 --> 1四、余弦感知哈希为了提升更好的效果 ,以使用余弦感知哈希算法。 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:对进行二维离散余弦变换。

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    Python3 (一)

    2.Numpy(直接pip安装即)pip install numpy3.OpenCV(找到与你Python相对应的版本即,注意32bit和64bit)下载地址:https:www.lfd.uci.edu ~gohlkepythonlibspip install opencv_python-3.4.3-cp36-cp36m-win_amd64.whl 安装完成之后以测试一下:?

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    智能采用了什么原理?智能有哪些应用?

    ,从而减少人工成本的支出,让机器代替人力操作,比如现在比较火热的智能技术,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,在完整的库里面就以找寻出相同特征的。智能有哪些应用? 比如遥感,通讯领域的应用,军事、公安刑侦等领域的应用、生物医学等等领域都是以的。

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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。 而且该函数会检查当前命名空间下是否存在同样名称的变量,以方便共享变量。 opt.compute_gradients(total_loss) # 应用计算后的梯度 apply_gradient_op = opt.apply_gradients(grads, global_step=global_step) # 为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 grad, var

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    算法集锦(14)|| 算法的罗夏测试

    随着对基于深度学习的算法的大量研究与应用,我们倾向于将各种各样的算法组合起来快速进行和标注。 优化后的算法在内存的使用和模型训练上表现越来越好,但当这些算法应用于模糊的、意义不确定的时,它们的表现又会如何呢? 罗夏测验材料由10张结构模棱两的墨迹组成,其中5张全为黑色,2张是在黑色和灰色外加了红色墨迹,另3张全为彩色。 施测时按10张片顺序一张一张地交给受试者,要他说出在中看到了什么,不限时间,尽能多地说出来,这一阶段称联想阶段;看完10张,再从头对每一回答询问,问受试者看到是整还是中的哪一部分,为什么这些部位所说的内容 现在,我以在分类器之间比较这个分数,看看哪一个表现得最好。卡片1~3?最优的预测结果分为战机、时钟和皮书套。

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    如何边缘?

    (image recognition)是现在的热门技术。文字、车牌、人脸都是它的应用。 计算机科学家受到启发,第一步也是先的边缘。? 首先,我们要明白,人看到的是,计算机看到的是一个数字矩阵。所谓,就是从一大堆数字中找出规律。怎样将转为数字呢? 一般来说,为了过滤掉干扰信息,以把缩小(比如缩小到 49 x 49 素),并且把每个素点的色彩信息转为灰度值,这样就得到了一个 49 x 49 的矩阵。 以看到,圆角所在的边缘灰度值比较高,其他地方都是0。现在,就以进行边缘了。下面是一张卡通老鼠的片。?取出左上角的区块。?取样矩阵与模式矩阵对应位置的值相乘,进行累加,得到6600。

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    如何边缘

    ?的搜寻结果百度百科,是指利用计算机对进行处理、分析和理解,以各种不同模式的目标和对的技术。 一般工业使用中,采用工业相机拍摄片,然后再利用软件根据片灰阶差做进一步处理,软件国外代表的有康耐视等,国内代表的有智能等。 文字、车牌、人脸都是它的应用。但是,这些都算初级应用,现在的技术已经发展到了这样一种地步:计算机出,这是一张狗的照片,那是一张猫的照片。?这是怎么做到的?? 首先,我们要明白,人看到的是,计算机看到的是一个数字矩阵。所谓,就是从一大堆数字中找出规律。怎样将转为数字呢? 以看到,圆角所在的边缘灰度值比较高,其他地方都是0。现在,就以进行边缘了。下面是一张卡通老鼠的片。?取出左上角的区块。?取样矩阵与模式矩阵对应位置的值相乘,进行累加,得到6600。

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    如何边缘?

    作者: 阮一峰 日期: 2016年7月22日 (image recognition)是现在的热门技术。 文字、车牌、人脸都是它的应用。 计算机科学家受到启发,第一步也是先的边缘。? 首先,我们要明白,人看到的是,计算机看到的是一个数字矩阵。所谓,就是从一大堆数字中找出规律。 怎样将转为数字呢? 一般来说,为了过滤掉干扰信息,以把缩小(比如缩小到 49 x 49 素),并且把每个素点的色彩信息转为灰度值,这样就得到了一个 49 x 49 的矩阵。 上右边是一个圆角模式,左边是它对应的 7 x 7 灰度矩阵。以看到,圆角所在的边缘灰度值比较高,其他地方都是0。 现在,就以进行边缘了。下面是一张卡通老鼠的片。? 取出左上角的区块。?

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    python--验证码

    ) >= 0)4 if len(error_lines) > 0:5 return n.join(error_lines)6 else:7 return error_string.strip()如果要更多的文字 ,需要在安装tesseract-ocr的时候选择全部语言,也就1.3G精度不是很高,要不就是现在的验证码太变态,人为也看不出来是什么

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    (二) cifar10_input.py详解

    result.uint8image = tf.transpose(depth_major, ) return resultread_cifar10(filename_queue):该函数输入文件队列,输出和标签 ,若想N路读取,以调用该函数N次。 batch_size=batch_size, num_threads=num_preprocess_threads, capacity=min_queue_examples + 3 * batch_size) # 在视化工具中显示训练 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 min_queue_examples, batch_size,shuffle=False) def distorted_inputs(data_dir, batch_size)函数随机打乱、随机裁剪

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    之ohem loss (+mixupcutmix)

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    之focal loss (+ohem)

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