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【python 从菜鸟

Program Files\下 5、找到 pytesseract.py 更改 tesseract_cmd = 'C:/Program Files/Tesseract-OCR/tesseract.exe' 二、英文 三、验证码 ? ? ? 二、实现源代码 1、英文 #-*-coding:utf-8-*- import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import time Python27\Lib\site-packages\pytesseract\test.png') code = pytesseract.image_to_string(image) print(code) 2、验证码 img = image.convert('L') # 把片变成二值

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地,我们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。 Google内部和外部的研究人员表了描述所有这些模型的论文,但结果仍难以重现。我们现在正在采取下一步,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。 我们创建的第一个节点只是一个Constop,它含我们要加载的的文件名的张量。那就是作为第一个输入ReadFile。您可能会注意到我们b.opts()作为最后一个参数传递给所有op创建函数。

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    Vite学习指南,基于腾讯云Webify部署项目。

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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。 来自Google的评价:Airtest 是安卓游戏最强大、最全面的自动测试方案之一。 ? 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)。 二、我们从示中touch方法入手 如示所示,从touch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,

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    H5

    对比 ---- 1、百度 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位的二进制码、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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    uni-app+flask 快速小程序

    uni-app+flask 快速小程序 后端 (Python Flask) 获取百度ai放平台应用密钥 随机字符串产生器 (md5random.python文件) 封装api (AipImageClassify.py 文件) 编写接口文件 前端 (uni-app) 工具安装以及搭建项目 首页 历史 注意 页 上次片功能 完整代码 后端 (Python Flask) ? 获取百度ai放平台应用密钥 打这个地址https://console.bce.baidu.com/?fromai=1#/aip/overview 然后选择 ? APP_ID API_KEY SECRET_KEY 这三个我们在第一步获取了 这里我们只调用了几个 想要调用更多 请参考官方文档 官方文档 from aip import AipImageClassify 工具安装以及搭建项目 写过类似文章 请移步 工具安装 页面以及导航 首页 尽量节省代码量 所以新建项目后 就加了个 uni-list 根据文档说法 uni=list不需要再注册组件 <template

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    票编号、验证码分割

    这里最后做了一个票编号的的案例: 地址:http://v.youku.com/v_show/id_XMTI1MzUxNDY3Ng==.html demo中含一个验证码处理过程的演示程序,一个自动工具类库 ,还有一个的演示程序 ? 用了7个网站的形验证码做为案例,当然还是有针对性的,避了粘连,扭曲太厉害的: 最终的率: ? 人员可以直接调用GetYZMCode()方法进行验证码的处理,这是一个重载方法,其余的方法会在下面具体实现中介绍具体方法的设计,下面是这个类表示了ImageProcess类中主要的处理方法和之间的关系 票编号 这个是基于aforge.net实现的,参考国外一位扑克牌的代码。 过程是先确定票的位置,然后定位到票编号,切出票编号,调用自动类库数字,然后再将数据写到屏幕上。

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    python:基于SSD下的内容(二)

    上一节粗略的描述了如何关于,抠,分类的理论相关,本节主要用代码,来和大家一起分析每一步骤。 看完本节,希望你也能独立完成自己的片、视频的内容实时定位。 ,使他满足input的条件 #我们用的TensorFlow下的一个集成slim,比tensor要更加轻便 slim = tf.contrib.slim #训练数据中含了一下已知的类,也就是我们可以出以下的东西 ,不过后续我们将自己自己训练自己的模型,来自己想的东西 l_VOC_CLASS = [ 'aeroplane', 'bicycle', 'bird', 'boat tf.train.Saver() saver.restore(isess, ckpt_filename) ssd_anchors = ssd_net.anchors(net_shape) ---- 下面让我们把SSD出来的结果在片中表示出来 FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, color, 2) colors_plasma = colors_subselect(mpcm.plasma.colors, num_classes=21) ---- 让我们始训练吧

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    Python3 (二)

    片所含的特征被用来生成一组指纹(不过它不是唯一的), 而这些指纹是可以进行比较的。 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。 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) 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:对进行二维离散余弦变换。

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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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    AR--(一)

    这几天做AR的项目,所以用到了手势的功能,虽然之前已经通过相关的设计进行了相关的。但是本着技术的角度,我们需要更先进的技术支撑来满足以后需求。所以将代码贡献出来,作为参考! ? 摄头淘宝货,28邮! 那我们实现了什么功能? 第一:用户的手直接跟熊进行交互。 第二:点击多次后会有烟花喷洒 第三:在屏幕上位置能够不被后面的背景遮挡! 所以手势的必要性就展示出来了!我会在第二篇教程中一步一步教大家集成手势系统! 1、先说怎么实现这种效果: 我们使用的EasyAR SDK通过内置的案例进行复制,修改。 Paste_Image.png 此脚本中我自己添加了有一个bool值用来实现片后,让模型的永留。 ,然后从SteamingAssets中获取里面片的名字,这样就可以了!

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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

    cifar10.py文件含以下函数,用于搭建模型 def _activation_summary(x): def _variable_on_cpu(name, shape, initializer): 创建直方及衡量x的稀疏性,并在tensorboard展现出来。 global_step:含训练步数的 Integer 变量 #返回值: 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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    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? 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,尽可能多地说出来,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 对于这些复杂就比较难以理解了,比如第10张卡片竟被认为是托盘。 10个结果的分数,以便快速地组合每个的分数: def getLabels(model, dims, pi, dp): """ Returns the top 10 labels, given a model

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    ---uniapp云云函数练习---整合百度aiSDK

    上篇文章https://cloud.tencent.com/developer/article/1786902我们大致了解了下云函数 这篇文章带大家使用云函数来整合百度aiSDK 也算是云函数的一个小练习 最好看完上个文章再来看这个 就当练习 两个文档需要看 uniCloud https://uniapp.dcloud.io/uniCloud/cf-common 百度aiSDK文档 https npm导入百度aip 这个时候 我们可以控制台进入 hello目录 [在这里插入片描述] 根据百度ai放平台SDK文档 https://cloud.baidu.com/doc/IMAGERECOGNITION /common/hello" } 操作完成即可 前端测试 我们直接使用 index [在这里插入片描述] 这里给logo加了个点击事件 testOne 使用了人的压缩插件来压缩 插件地址https 然后通过插件来压缩片 然后将片转换为base64数据 并调用云函数 片转base64 请求压缩得到的临时地址 请求得到arraybuffer 通过uni.arrayBufferToBase64

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