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图像识别——突破与应用

---- [4] 应用 近年来图像识别领域技术进步为汽车、广告等众多行业带来了巨大商机。特别是它推动了在线视觉革命。还有传统使用案例也将从这些改进中受益。在这里列出一些这些应用程序。 图像识别的最新进展将极大地影响所有的商业用途。 4.3 检测事件 图像识别在视觉监控和安全方面有很多应用。视频图像高效处理提供了丰富信息来识别和分类感兴趣事件。 对于一些重要物联网(IoT)应用,支持图像识别的摄像头只需要传送从视频中提取有趣事件并将其传送给中央服务器(或云)。 图像识别与虚拟和增强现实进步相结合,将继续为游戏产业带来革命性变化。 4.5 对物体和场景建模 图像识别最重要应用之一将是健康行业医疗和生物医学图像分析。 配备有先进图像识别能力智能移动机器人具有许多商业(例如服务业)和个人用途。最先进图像识别最新应用是协助自动驾驶汽车和汽车驾驶员。

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图像识别在测试中应用

但是在实际应用中,无论是web端还是移动端,仍有很多时候需要根据页面内容、页面中图像进行定位及判定,是这些手段所达不到,这里我们来介绍一下关于图像识别在测试中应用。 在具体讲解之前,先介绍一下图像识别在测试中能够想到引用场景: 测试过程中,通过对待测软件进行屏幕截图,采用图像识别算法识别截图中是否包含预定义可操作控件,如果存在,则触发控制指令,也就达到了图像识别引导测试过程目的 - 测试结果验证,通过对待测软件界面进行截图操作,利用图像识别技术将截图与期望结果进行匹配,从而自动获取测试结果。- 通过图像识别对比来进行性能测试,比如app测试中常见响应时间测试。 C++引擎与javaJNI链接并且进行编译来适应不同平台。在java上层则是一个简单应用层,主要用于开发自动化脚本,这层给最终用户提供了一套简单易用命令。 2、一些游戏或者一些特殊应用ui控件比较难以识别,然而通过图像识别却可以轻易找到对应元素。 3、代码学习成本比较低,常用函数已经封装完毕,并且简单易懂。

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    【研究】图像识别应用

    1 图像识别是什么? 2 图像识别应用场景有哪些? 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目标和对像技术。 发展至今,尽管与理想还相距甚远,但日渐成熟图像识别技术已开始探索在各类行业应用。 ? 1、智能家居 ? 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建设转型中,图像识别系统将成为打造智慧城市核心环节。 因此,近年来,图像识别技术被广泛应用于交通运输领域,交通违章监测、交通拥堵检测、信号灯识别以提高交通管理者工作效率,更好解决城市交通问题。 此外,在机器人、无人家、自动驾驶、军事、工业化生产线、食品检测、教育、古玩、地质勘探等行业中,图像识别也有不同程度应用

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    【官方教程】TensorFlow在图像识别应用

    谷歌以及其它研究员已经发表了论文解释这些模型,但是那些结果仍然很难被重现。我们正在准备发布代码,在最新模型Inception-v3 上运行图像识别任务。 这些数字可能看起来有些神奇,但它们是模型原作者根据自己当时想法定义数值。如果你有一张自己训练图片,你只需调整数值以匹配训练过程所使用值。 你阅读ReadTensorFromImageFile() 函数就能够明白它们是如何被应用到一张图片上。 实现迁移学习方法之一就是移除网络最后一层分类层,并且提取CNN倒数第二层,在本例中是一个2048维向量。 若是要了解更多卷积神经网络应用,你可以直接前去阅读TensorFlow深度卷积神经网络章节,或是从ML beginner和ML expert MNIST初学者教程逐渐深入。

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    图像识别技术应用及发展趋势

    我们可以通过搜索找到图片中关键信息;可以随手拍下一件陌生物体而迅速找到与之相关各类信息;可以将潜在搭讪对象拍下提前去她社交网络了解一番;也可以将人脸识别作为主要身份认证方式……这些应用虽然看起来很普通 目前图像识别应用就像是盲人导盲犬,在盲人行动时为其指引方向;而未来图像识别技术将会同其他人工智能技术融合在一起成为盲人全职管家,不需要盲人进行任何行动,而是由这个管家帮助其完成所有事情。 更重要是,在某些应用场景,机器视觉比人类生理视觉更具优势,它更加准确、客观和稳定。 拿应用最广视频监控来说,传统监控需要有人在电视墙前时刻保持高度警惕,然后再通过自己对视频判断来得出结论,但这往往会因为人疲劳、视觉局限和注意力分散等原因影响监控效果。 许多科技巨头也开始了在图像识别和人工智能领域布局,Facebook签下的人工智能专家Yann LeCun最重大成就就是在图像识别领域,其提出LeNet为代表卷积神经网络,在应用到各种不同图像识别任务时都取得了不错效果

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    智能识别图像识别采用了什么原理?智能识别图像识别有哪些应用

    ,从而减少人工成本支出,让机器代替人力操作,比如现在比较火热智能识别图像识别技术,那么智能识别图像识别采用了什么原理? 智能识别图像识别有哪些应用? 智能识别图像识别采用了什么原理? 智能识别图像识别是通过图像特征为基础从而达到识别结果,每个图像都会有自己特征,在完整图像库里面就可以找寻出相同特征图像。 智能识别图像识别有哪些应用? 智能识别图像识别这项技术虽然并没有完全成熟,但是基础技术已经能够应用到很多方面的,那么智能识别图像识别有哪些应用? 比如遥感图像识别,通讯领域应用,军事、公安刑侦等领域应用、生物医学图像识别等等领域都是可以

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    图像识别的原理、过程、应用前景,精华篇!

    简单分析了图像识别技术引入、其技术原理以及模式识别等,之后介绍了神经网络图像识别技术和非线性降维图像识别技术及图像识别技术应用。 3、图像识别技术分析 随着计算机技术迅速发展和科技不断进步,图像识别技术已经在众多领域中得到了应用。 在神经网络图像识别技术中,遗传算法与BP网络相融合神经网络图像识别模型是非常经典,在很多领域都有它应用。 3.3 图像识别技术应用及前景 计算机图像识别技术在公共安全、生物、工业、农业、交通、医疗等很多领域都有应用。 以后计算机图像识别技术很有可能在更多领域崭露头角,它应用前景也是不可限量,人类生活也将更加离不开图像识别技术。 图像识别技术虽然是刚兴起技术,但其应用已是相当广泛。

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    【腾讯TMQ】看图测试指南:图像识别在测试中应用

    增加一种图像识别的方法来补充Uiautomator与Monkey限制。 本文仅作为“抛砖”篇把图像应用到测试这个思路引出来,希望能引出更多“玉”能参与其中一起研究。 二、图像识别及算法介绍 也许图像识别对于我们来说也不怎么陌生,或多或少都有所接触,但能把图像识别直接应用到我们测试工作中同学好像并不是特别多。 [ZbABhRa.png] [Ic3zxcs.png] 三、图像识别应用 3.1 基于图像识别的控件点击方法 在使用Uiautomator时候往往会遇到一个问题对于某些手机弹框是按钮并不能很好识别 四、总结 对于图像识别用于测试路子本文仅为抛砖引玉篇,希望能在后面能在图像识别中加入机器学习与神经网络等当前热门技术,并将其应用到测试工具开发中。 希望本文能够激发更多对图像识别的同学多思考,并将图像识别能更多应用于工作中去。 相关推荐 用TensorFlow进行手写数字识别 OpenCV玩九宫格数独(一):九宫格图片中提取数字

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    【python 图像识别图像识别从菜鸟

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    【EasyDL应用图像识别解决海量家居图分类难题

    近期小PP将会带来EasyDL行业应用案例,欢迎小伙伴们持续关注~ 核心诉求 随着消费水平逐步提升,家居装修也从满足基本居住需要,进化到满足美好生活需要,家居个性化已经成为重要消费诉求。 EasyDL定制化训练和服务平台:支持定制个性化图像识别模型,只需标注少量数据即可完成模型训练。该方案优点在于: 1. 托拉拽方式提交训练图片,快速完成数据标注及模型训练; 2. 下面以家图网训练“空间,色彩,风格”分类标签混合应用为例,说明定制化图像识别应用场景。 应用场景一:猜你喜欢(相似图片推荐) ? 数据证明,新“猜你喜欢”使用户图片点击量提高了30%。 应用场景二:图中商品识别与购买推荐(拍照识图) ? ? ? ? 图像识别技术能解决相似的问题,但是在家居图片场景下,很多商品会因为放置空间不同,功能用途就不同,因此推荐商品也应该随场景不同而不同。

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    图像识别

    我们大脑使视觉看起来很容易。人类不会分解一只狮子和一只美洲虎,看一个标志,或认出一个人脸。但这些实际上是用计算机解决难题:他们看起来很容易,因为我们大脑非常好地理解图像。 Google内部和外部研究人员发表了描述所有这些模型论文,但结果仍难以重现。我们现在正在采取下一步,发布在最新型号Inception-v3上运行图像识别的代码。 我们希望这段代码可以帮助您将TensorFlow集成到您自己应用程序中,因此我们将逐步介绍主要功能: 命令行标志控制文件加载位置以及输入图像属性。 您可以看到它们如何应用于ReadTensorFromImageFile() 函数中图像 。 如果您已经在产品中拥有自己图像处理框架,那么只要在将图像输入主图形之前应用相同变换即可使用。

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    算法集锦(14)|图像识别| 图像识别算法罗夏测试

    随着对基于深度学习图像识别算法大量研究与应用,我们倾向于将各种各样算法组合起来快速进行图片识别和标注。 优化后算法在内存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、意义不确定图像时,它们表现又会如何呢? 为了更好地了解各个卷积神经网络算法在应用层面上细微差别和趋势,我们将其应用到罗夏墨迹测试(Rorschach Test)上。 方法很简单:设定我预测,明确我对每一个预测理解,这样我就可以用正确工具来完成接下来工作。 除了内存使用和可训练参数,每个参数实现细节都有很大不同。与其挖掘每个结构特殊性,不如让看看它们是如何处理这些模糊、意义不明数据

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    基于OpenCV棋盘图像识别

    最终应用程序会保存整个图像并可视化表现出来,同时输出棋盘2D图像以查看结果。 (左)实时摄像机进给帧和棋盘(右)二维图像 01. 数据 我们对该项目的数据集有很高要求,因为它最终会影响我们实验结果。我们在网上能找到国际象棋数据集是使用不同国际象棋集、不同摄影机拍摄得到,这导致我们创建了自己数据集。 总结:这花费了我们很多时间,但是这使得训练图像尽可能地接近在应用程序中使用时所看到图像。 测试数据混淆矩阵 05. 应用应用程序目标是使用CNN模型并可视化每个步骤性能。 此应用程序保存实时视频流中原始帧,每个正方形64个裁剪图像以及棋盘最终2D图像。 print('Working...

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    AI 技术讲座精选:TensorFlow 图像识别功能在树莓派上应用

    为了确保侦测到是加州火车延迟,我们不得不对不同火车做个靠谱分类。 ? 视频:https://youtu.be/n0lCPXzaxTg 传统背景图像分类技术是远远不够,因为我们在整个加州火车系统铁轨上——包括不同距离,不同方向,不同高度——放满了 Raspberry 用 TensorFlow 解围 幸好是在2016年遇到这个图像分类问题,因为在这一年里很多深度学习相关图像识别技术代码被公开了。 现在我有了用 TensorFlow 来创建图像分类器经验,便希望建立一个稳健无偏图像识别模型用来识别火车。 分类器图表加载到内存之后,Raspberry Pi 拥有总计1G内存,在我们定制火车侦测 Python 应用中,有足够计算资源来处理连续运行摄像头和麦克风。 ?

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    【BDTC 2015】深度学习分论坛:DL图像识别、语音识别应用进展

    11日下午深度学习分论坛,地平线机器人科技高级工程师余轶南,阿里巴巴iDST语音组高级专家鄢志杰,厦门大学教授纪荣嵘,华中科技大学教授、国家防伪工程中心副主任白翔,以及微软亚洲研究院研究员洪春涛分享了深度学习在图像识别 、语音识别、视觉搜索、文字识别等方面的应用,以及开源深度学习框架演进。 余轶南:基于深度学习图像识别进度 地平线机器人科技高级工程师余轶南分享了题为《基于深度学习图像识别进度》演讲。 从2012年底开始,深度学习从图象识别出发,很快席卷了所有图像里大部分任务,包括后来目标检测、图像分割,以及各种图像应用,以及最近图像超分辨率和跟踪,都被深度学习所颠覆。 阿里iDST鄢志杰:Deep Learning在客服中心应用 阿里巴巴iDST语音组高级专家鄢志杰分享了题为《Deep Learning助力客服小二:数据技术及机器学习在客服中心应用演讲。

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    Airtest图像识别

    Airtest是一款网易出品基于图像识别面向手游UI测试工具,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中图像识别进行代码走读,加深对图像识别原理理解(公众号贴出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图像识别算法,直接用OpenCV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: ? ? OpenCV图像识别算法。 六、总结 1、图像识别,对不能用ui控件定位地方,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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    基于转移学习图像识别

    当然小伙伴们可以训练自己卷积神经网络来对这张图片进行分类,但是通常情况下我们既没有GPU计算能力,也没有时间去训练自己神经网络。 这两层目的是简化寻找特征过程,并减少过度拟合数量。典型CNN架构如下所示: ? 03.训练自己CNN模型 如果我们要使用预训练模型,那么知道什么是卷积层和池化层有什么意义呢? 总结一下,我们需要做包括: 1.选择一个有很多狗狗数据库 2.找到预先训练过模型对狗进行分类(例如VGG16和Resnet50) 3.添加我们自己自定义图层以对狗品种进行分类 用于转移学习自定义层 方法1:具有损失完全连接层 通过完全连接层,所有先前节点(或感知)都连接到该层中所有节点。这种类型体系结构用于典型神经网络体系结构(而不是CNN)。 最重要是,我们花费了很少时间来构建CNN架构,并且使用GPU功能也很少。 使用预先训练模型大大节省我们时间。在此过程中,改进了识别狗狗分类模型。但是,该模型仍然有过拟合趋势。

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    keras数字图像识别

    aistudio地址: https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1484526 keras数字图像识别 一、加载数据 MNIST数据集预加载到 然后使用pyplot显示其中一个数组图片 因为每次都需要重新下载,可以先手动下载到本地,然后加载文件 wget https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets print(train_images.shape) print(train_labels) print(test_images.shape) print(test_labels) # 25 * 25grid 0.07070968300104141 test_acc 0.9790999889373779 六、预测模型 使用predict()方法进行预测,返回样本属于每一个类别的概率 使用numpy.argmax()方法找到样本以最大概率所属类别作为样本预测标签

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    【EasyDL应用图像识别驱动零售门店陈列审核升级

    核心诉求 快消品行业对于终端门店执行审核大多采用传统人工稽查方式进行,由于全国门店数量庞大,导致品牌稽核成本同样巨大。 惠合科技致力于用技术驱动快消品行业营销数字化变革,对于全国零售门店陈列审核,采用强劲EasyDL定制化训练和识别技术来解决目前传统方式高成本及低效率问题,惠合科技指导零售门店自主上传陈列影像,使用 EasyDL辅助完成陈列审核工作,用AI技术驱动效率提升,为品牌商提供低成本、更及时门店陈列审核及线下营销整体方案。 解决方案 依据快消品品牌商开展陈列活动要求,惠合科技搜集图像样本,通过EasyDL定制化训练和服务平台提供定制化图像识别模型、多种算法组件及训练模板,基于百度大数据实现少量样本数据训练出精准模型,快速 图像识别:零售终端用户使用惠合科技e店佳平台上传陈列视频,通过平台视频处理,把视频文件切片为图像文件,调用EasyDL定制化训练和识别接口,识别目标图像是否满足要求。 ? 用户使用: ?

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    基于TensorFlow和Keras图像识别

    简介 TensorFlow和Keras最常见用途之一是图像识别/分类。通过本文,您将了解如何使用Keras达到这一目的。 定义 如果您不了解图像识别的基本概念,将很难完全理解本文内容。 Keras是一个高级API(应用程序编程接口),支持TensorFlow(以及像Theano等其他ML库)。 其设计原则旨在用户友好和模块化,尽可能地简化TensorFlow强大功能,在Python下使用无需过多修改和配置 图像识别(分类) 图像识别是指将图像作为输入传入神经网络并输出该图像某类标签。 图片来源: commons.wikimedia.org 神经网络第一层接收图像所有像素。当所有的数据传入网络后,将不同滤波器应用于图像,构成图像不同部分表示。 这意味着对于应用于全彩色图像尺寸为3滤波器,其规模为3×3×3。对于该滤波器覆盖每个像素,神经网络将滤波器值和像素本身值相乘以获取像素数值表示。

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