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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 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,这些功能可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。  ,您可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可使用。

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    移动端技术的应用,有效解决路侧收费困难的问题

    此时,一种基于移动端收费方法应运而生,辆通过出入口时,端系统远距离自动载标签及绑定的后台账户信息,生成当次缴费记录,通过移动端选定费二维码支付功能提交牌号 ,内的无线WIFI自动主手机终端所在,并向主手机终端系统发送费信息及应缴纳金额,主核对无误后进行缴费。 下面就简单介绍这种移动端技术:移动端技术是指通过计算机视觉、处理与模式等方法从中提取牌字符信息,从而确定辆身份的技术。 移动端工作原理有以下几步完成:1、采集:通过手机摄头对辆进行拍照或视频扫描采集;2、预处理:噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等;3、牌定位:在经过预处理之后的灰度上进行行列扫描 已经成为每个城市的辆管理重点工作之一,有效、准确、及时的辆管理等工作带来极大的便利。

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    计算机视觉AI技术,在管理中的垂直景应用

    一旦卡片丢失,整个记录就无法核对,给管理带来一些麻烦。管理要解决管理辆信息、进出、解决收费过程中可能出现的人工出错等失误问题。 TSINGSEE青犀视频的技术是ORC、云计算等多种技术,在中用于对辆身份的系统是计算机视频技术在辆牌照中的一种应用。 技术要求能够将运动中的汽牌照从复杂背景中提取并出来,通过牌提取、预处理、特征提取、牌字符等技术,辆牌号、颜色等信息。 它实现了辆快速自动,快速,快速找,快速缴费等一系列完整的、全自动化的功能。通过智能可实现自动进入、自动收费等功能。 TSINGSEE青犀视频开发的智能系统能够有效提升通行效率和体验。单元对进行处理,定位出牌位置,再将牌中的字符分割出来进行,之后组成牌号码输出。

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    基于摄头的路边项目

    一、项目背景用科技手段来管理的路边,一般有为3种技术手段:地磁感应器、器、路侧摄头。相对来讲,地磁感应器与器的普及度比较高。但在某种景中,路侧摄头方法也有其不可取代的地位。 来自北方寒冷区域的需求:路边无法使用中的技术来减少人工。目前可行的方案只能是地磁。但是由于北方寒冷的气候加上冰雪的覆盖,大大影响了地磁技术的灵敏度。 通过的算法动态跟踪位情况,从而实现位的管理,如1所示。?1 路侧摄头技术方案由于该方案是从旁侧拍摄,无法获得牌号。牌号的关联还需要靠人工解决。 用户也更加方便:不再需要与管理员接触,可以即即走。二、技术方案该方案主要使用的是目标算法。按照摄头所拍摄的位,在上划出需关注的坐标范围。 14-2 路边 14-2 是路边头采集的片。在该中,一个摄头管理4个位。三、方案缺陷该方案的最大特点是成本低廉。

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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,详细代码可以在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、求取可信度; 5、求取位置。 这里可以看到,Airtest也没有自研一套很牛的算法,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: ? ? 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,用

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    地点景类型(PlaceCNN)实践

    中判断景所处的地点类型,是理解的一种常见任务。 本质上景类标注数据足够的情况下,它可以属于分类的一种,因此直接利用现有成熟的网络架构如ResNet就可以实现较高精度的涉及所的。   本文实践采自:http:places2.csail.mit.edudownload.html 该数据集涵盖了365种景,同时还提供了多种网络架构的预训练模型,主要如下:Pre-trained CNN 将上地点分类为:酒巴、饭店或者咖啡屋。??这是数据集中的一张测试照片,定义为会议室。??这个候厅的也是非常准确的。见:https:timgsa.baidu.comtimg? 篮球也在前三名之内?港口码头也在前几位。

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    游戏中的:CV的新战

    分享人:王洁梅  腾讯互娱 工程师 | 编辑: 艾长青 腾讯互娱 研究员 概述 CV(Computer Vision)在现实世界的应用相对比较成功,如日常生活中的人脸,指纹比对,电子稳, 游戏景的和现实景的还是有差的,有些游戏的景相对比较复杂,如特效干扰、游戏人物不似真人一样有规则,艺术字体也不牌一样字体固定,并且有统一底色等等;有些元素是相对比较简单的,如游戏中的固定位置的固定标等等 简单的游戏元素可以用传统检测的方法,也可以取得比较好的效果。本篇文章,将带领大家一起分析常见的游戏景的。 1. 通过匹配到的核心景的和数目,推测AI运行过程中的景覆盖情况。 2.3 游戏中数字的 游戏中的数字很多,如关卡数,得分数,倒计时数等,我们可以基于CNN的方法对数字进行。 3 总结 本篇文章主要介绍了在游戏中的应用,如游戏状态的确定,景覆盖率的计算,游戏中数字的,固定位置固定标的等。希望读者看了本篇文章后,对在游戏中的应用有进一步的认

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    基于OpenCV的实时地点查找

    所需要的只是的鸟瞰,我们的模型中将突出显示LA机上的所有可用位,并显示可用位的数量,而且具有很好的实时性。 实时位检测步骤概述建立此检测模型的主要步骤有两个:• 检测所有可用位的位置• 位是否空置或有人占用由于这里安装了摄机视,因此我们可以使用OpenCV对每个位进行一次映射。 我首先使用Canny边缘检测来获取边缘。我还掩盖了没有位的区域。见下文:?卡尼边缘检测输出然后,我们在边缘上进行了hough线变换,绘制出了所有可以的线。 使用线返回的坐标,我们对x观测值进行了聚类,以主要的道。聚类逻辑通过检测到的道线的x坐标中的间隙来工作。这使我可以在此处12条道。见下文? 斑点是否被标记现在我们有了,我们认为有几种方法可以确定该地点是否有人居住:• 使用OpenCV检查斑点的素颜色是否与空的点的颜色对齐。这是一种简单的方法,但容易出错。

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    自动驾驶传感器那点事之摄头传感器分类

    片来源:FLIR官网2.2双目摄头双目摄头在视觉感知方面,它包含单目摄头全部功能。 片来源:小觅智能官网2.3三目摄头三目摄头比双目摄头功能更为强大,在视觉感知方面,它包含单、双目摄功能。 四维新:高精度采集-环视摄头下面小视频是四维新的自动代客泊AVP产品,它通过视觉SLAM及激光雷达定位(包含高精度地位和道线要素层)完成代客泊和取的过程:代客泊主将辆开至入口处下 ,然后手机APP上选择“”,我们的辆就自己去地下(或楼)空余(含有四维新高精度数据的辆可以导航至多层楼宇位),位置信息也会同步至手机APP查看。 代客取,当你从商或办公楼离开时,在手机APP上选择“取”,你的爱就会自己启动并行驶到出口,主上继续驾驶即可。

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    智能技术是怎么实现的?有哪些应用?

    随着经济社会的迅速发展,人们的生活质量越来越高,随之而来的私家数量也大规模提升。为了提高管理效率,缓解、公路的压力,智能化的技术已经屡见不鲜,逐渐落地使用并发展成熟。 TSINGSEE青犀视频团队研发的技术主要分为六个步骤:1.捕捉采集;2.预处理;3.牌定位:主要定位出辆牌照的位置;4.牌字符分割:把牌照的字符分割出来;5.牌字符:将牌照分割好的字符进行 适用于智能交通系统、出入口管理系统、移动警务系统等多个行业,并能同时中的多张牌。 该技术的使用景非常广泛,其中包括:交通流量检测;交通控制与诱导;机、港口等出入口辆管理;小区辆管理;闯红灯等违章辆监控;不自动收费;道口检查站辆监控;公共安全防盗管理;计算出行时间 2.管理系统在管理过程中,占道等违规现象时有发生,在多条道路上安装一体机浪费成本,应用手持端,智能化收取费、治理占道现象。3.

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    剖析广州“开四四”交通限行的实现技术

    二、外地入库在卡口由电子警察采集的片资料,将通过采用机器学习的“” “视频关键帧”技术,将外地牌的信息抽取出来,存放于外地限行数据库(LimitedPassDB)的originalInfoTable 这里片资料的技术也很成熟,目前已广泛用于、高速关卡等景。 并优化参数直至最优;训练完毕的模型即可用于其他片的预测,以判断物品的基本属性。 TI 的结果可广泛应用于公安领域的网络鉴黄,反恐的高危行为检测、嫌疑人特征检测,广告推荐领域的新商品、相似商品推荐,智能交通领域的、行人、自动驾驶等景。 三、违法判定“开四四”违法判定,是我们文章重点要介绍的模块。实现方法如下:1、符合条件的通行进行编码首先,我们先要对符合外地通行的措施与条件进行编码。

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    基于Android、iOS手机平台的移动端技术,实现手机扫描

    传统的系统一般都基于固定的桌面平台、采集不灵活,特是对于交通管理部门来说,对违章牌的自动登记非常不便,因此基于移动端出现了。 移动端实现的过程简单为以下几个部分:采集:通过智能手机摄头拍摄。预处理:灰度化、二值化、边缘增强、噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、对比度调整等。 下面简单介绍移动端技术应用领域:管理系统会用到移动端管理系统需要做到的是对辆的管理,特占道,总没可能安装一个一体机在路边上,然后一个位安装一个,这会非常耗费成本。 辆保险、现勘察方面也会用到移动端,比如险移动查勘,他们会将移动端与移动端证件技术结合起来,如果辆没有牌,也可以将架号集成进来,他们在前期也是减少保险服务人员的工作量, 当前,已经成为每个城市的辆管理重点工作之一,有效、准确、及时的为警务人员的交通执法、辆管理等工作带来极大的便利申明:文章为本人原创,禁止转载

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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)

    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。 把缩小为8 * 8,并转化为灰度 src = cv2.imread(path, 0) src = cv2.resize(src, (8, 8), cv2.INTER_LINEAR) # Step2 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 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。 把缩小为32 * 32,并转化为灰度 src = cv2.imread(path, 0) src = cv2.resize(src, (32, 32), cv2.INTER_LINEAR) # Step2

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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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    人工智能ANPR技术,目前面临着哪些挑战和局限性?

    头质量为 ANPR 选择摄头时的基本经验法则是,如果牌可以被人眼,那么 ANPR 解决方案也能它。 TSINGSEE青犀视频开发的智能系统能够有效提升通行效率和体验。 典型的示例如EasyCVR视频融合云服务,具有AI人脸、语音对讲、云台控制、声光告警、监控视频分析与数据汇总的能力。 单元对进行处理,定位出牌位置,再将牌中的字符分割出来进行,之后组成牌号码输出。 相对于传统取卡入通行免、免开窗,提升了B端的用户体验,降低了IC卡片遗失耗损的成本,提升了C端主的通行效率,实现了辆快捷的进出

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