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我用飞桨做了一个图像识别系统

通过调研分析,我们发现尽管目前市场上已出现RFID芯片、碗盘颜色的智能识别方式,但仍存在成本高、灵活度低等问题,图像识别相较于它们有着巨大优势。 与此同时,以深度学习为代表的人工智能技术飞速发展。 01 实现过程 我们首先对托盘中的图像进行分割检测,将分离出来的图像再进行图像识别。 霍夫变换 盛载品食物的碗盘器具基本是圆形的,因此对餐盘图像去噪后用霍夫圆变换实现对品碗盘位置的检测,实现碗盘分离。 数据集准备及处理 品数据集 品识别通过飞桨实现,起初对每样品拍摄一张俯视图。品识别的实质就是图像分类。因此,每个分类只有一个训练图片是肯定不够的。 在上图中的左侧图片框中显示的是品摄像头实时拍摄的某帧画面,托盘中有芹菜炒肉、番茄炒蛋和米饭三样

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预制火了,如何选择预制品牌呢?

因此,“预制”应运而生,成为近年来的行业热点。预制怎么就火了呢?大体可以从以下几个方面来说。 一、首先,懒宅经济助推了预制行业高速发展,其给出的数据显示,消费预制的目的,排在前五名的分别是节省时间、美味、不喜欢做饭、健康、不会做饭。而预制消费人群,以一二线城市用户较多。 二、持续几年的疫情改变了大家的消费习惯,疫情常态化后,预制成为居家做饭的优选。三、高端餐饮品牌纷纷入局预制菜根据以上一些主要的原因使得预制得到了越来越多人的认可。 并且也有了太多的预制品牌供大家去选择,那么预制推荐哪些品牌。这里我们可以通过大数据分析给大家一些建议。这里可以使用python爬虫 以“预制”为关键词获取所有品牌信息。

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    开胃

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    利用该密码解压“call_me”压缩包,找到flag——“https://darknet.hacker5t2ohub.com/” image.png T-Star高校挑战赛--第六题 第六题做了一部分出来(太

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    开胃解析

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    vue鸡实践

    根目录创建vue.config.js文件 基本配置,configureWebpack属性,值是对象时的配置

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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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