图像识别市场估计将从2016年的159.5亿美元增长到2021年的389.2亿美元，在2016年至2021年之间的复合年增长率为19.5％。机器学习和高带宽数据服务的使用进步推动了这项技术的发展。 。电子商务，汽车，医疗保健和游戏等不同领域的公司正在迅速采用图像识别。根据MarketsandMarkets的报告，图像识别市场分为硬件，软件和服务。以智能手机和扫描仪为主的硬件部分可以在图像识别市场的增长中发挥巨大作用。越来越需要具有创新技术（例如监控摄像头和面部识别）的安全应用程序和产品。
在开始介绍腾讯云文字识别之前，先来了解OCR技术的基本概念和原理。OCR技术通过对图像或扫描文档进行分析和处理，将其中的文字内容转换为可编辑和可搜索的文本。
上篇，给大家介绍了一款自动化测试框架——airobots。今天给大家演示怎么用airobots做web自动化。
Felix，携程高级测试经理，关注无线测试、DevOps、测试框架方面的技术和动态。
大规模图像识别试图解决将Transformer架构应用于计算机视觉任务的问题，以减轻该领域对CNN的严重依赖。本文提出这样的论点，即这种转换将产生与传统CNN相当的结果，同时需要较少的计算资源进行训练。
上个星期分享了《基于Sikuli GUI图像识别框架的PC客户端自动化测试实践》，但sikuli看起来怎么都像是上个世纪的界面风格，且功能过于简陋。而同样基于图像识别框架的Airtest，则无疑强大了许多，本次分享的内容是基于Airtest实现Windows应用的自动化测试，内容大纲：
摘要：对于Blippar，其创始人Omar Tayeb 表示其目标是将任一照相机均转变为智能设备，不论其连接了高端智能手机与否。我们只需要一个不低于2或3兆像素的相机即可以完成所有的工作。所有的“思维
在对安卓手机设计自动化测试用例的时候，判断一个测试场景是否可以自动化的依据在于其是否需要人的参与。对于wifi能否自动打开关闭，短信能否自动收发这样的场景，不需要人参与就可以通过程序来判断，因此对Wifi与短信这样的测试，可以通过程序来实现自动化测试。但是另外还有一些测试场景，需要人的眼睛来看，这种场景要实现自动化就比较困难。
「图像分类」是人工智能领域的一个热门话题，我们在实际生活中甚至业务的生产环境里，也经常遇到图像分类相似的需求，如何能快速搭建一个图像分类或者内容识别的 API 呢？ 我们考虑使用 Serverless Framework 将图像识别模块部署到腾讯云云函数 SCF 上。 这里我们会用到一个图像相关的库：ImageAI，官方给了一个简单的 demo： from imageai.Prediction import ImagePrediction import os execution_path = os.get
背景 自动化测试从最早期的录制回放技术开始，逐步发展成DOM对象识别与分层自动化，以及基于POM（Page Object Model）来提高用例复用，到当前火热的基于AI技术的自动化，体现了自动化测试的发展趋势是更加智能，更加精准，更加高效。在这里我们给大家介绍两种在业界已经有广泛使用的智能自动化测试技术： 自愈（Self-Healing）技术 机器学习（Machine Learning）技术 自愈技术 1.1 什么是自愈技术 自愈（Self-Healing）技术在计算机术语中是指：一种自我修复的管理机制。
虽然只有可回收物、有害垃圾、干垃圾和湿垃圾四种分类，但面对现实生活中“丰富多彩”的垃圾，市民们还是被搞得“晕头转向”、“丈二和尚摸不着头脑”。
5 月 29 日凌晨，视+AR 正式发布 EasyAR SDK 2.0。新版本加入了 3D 物体跟踪、SLAM、录屏功能，同时还上线了 EasyAR CRS (云识别服务)，目前 EasyAR SDK
Tengine 是 OPEN AI LAB 一款轻量级神经网络推理引擎，它针对 Arm 嵌入式平台进行了专门优化，对 Android、Linux 系统都提供了很好的支持。
下面这张在网上流传的图片展示了吉娃娃和松饼之间惊人的相似之处。这些图像通常在人工智能(AI)行业(包括我自己)的演示中共享。 但有一个问题没有人回答过：在消除像吉娃娃或松饼这样的图像的不确定性时，到
移动端APP是一个复杂的系统，不同功能之间耦合性很强，很难仅通过单元测试保障整体功能。UI测试是移动应用开发中重要的一环，但是执行速度较慢，有很多重复工作量，为了减少这些工作负担，提高工作效率，需要引入可持续集成的自动化测试方案。
随着人工智能的不断发展，各行各业与人工智能的融合也越来越多，智能化测试就是其中之一，本期我们采访了 ArchSummit 全球架构师峰会（上海站）专题出品人李永刚老师，他从软件测试的发展历程入手，为我们分享了智能化测试案例、自动化测试与智能化测试异同以及企业如何做到智能化测试等等，本文为采访整理文，期待对你有所启发~
众所周知，市面上有很多自动化测试工具，web自动化有selenium，robotframework，playwright等，接口自动化测试工具有httprunner，postman，jmeter等，性能测试有jmeter，loadrunner，locust，nGrinder等，移动端测试有appium，airtest等等。那有没有同时支持多端的工具呢？肯定是有的，airtest支持移动端和web测试，但不支持接口测试（当然可以自行编写脚本实现）。robotframework支持web端、移动端和接口测试，但不支持性能压测。另外，同类的测试工具，各个工具都有自身的特点，比如airtest支持图像识别控件，robotframework可以看成是selenium和appium的高级别封装，降低了代码编写成本，httprunner让接口测试用例通过配置化完成，降低了编写脚本的门槛，也可直接将接口用例转化为性能测试用例，利用locust实现性能测试。那有没有可能将这些工具都整合起来，放在一个框架里实现呢？基于此种构想，airobots诞生了。
自然场景文本提取是图像语义信息抽取的一个重要分支，它的实现需要CV和NLP技术，即既需要使用视觉处理技术来提取图像中文字区域的图像特征向量，又需要借助自然语言处理技术来解码图像特征向量为文字结果。
选自free Code Camp 作者：Mariya Yao 机器之心编译 参与：蒋思源、刘晓坤 本文通过吉娃娃与松饼的图像对比了流行的六大计算机视觉API，作者希望能借助这些识别情况帮助读者了解各
谷歌在博客文章中展示了“Move Mirror”，这是一个机器学习实验，可以将你的姿势与同一姿势的其他人的图像相匹配。
Transformer由于其强大的建模能力，目前在计算机视觉领域占据了重要的地位。在这项工作中，作者探究了Transformer的自注意（Self-Attention）模块是否是其实现图像识别SOTA性能的关键 。为此，作者基于现有的基于MLP的视觉模型，建立了一个无注意力网络sMLPNet。
大数据文摘作品 编译：钱天培、龙牧雪 连发三条推特！今天凌晨时分，李飞飞通过一篇博客文章发布了谷歌最新AI产品——AutoML Vision，可以自动设计机器学习模型。 我很荣幸地宣布AutoML Vision面世。无需精通机器学习，每个人都能用这款AI产品定制机器学习模型。这是“AI民主化”的重要进展！ ——李飞飞 这个名为Cloud AutoML的宏大项目浮出水面，或标志谷歌发展的战略转型。一直以来面向机器学习人工智能开发者的Google Cloud，这次将服务对象转向了普罗大众。 今天面世的AutoM
TensorFlow是一款由Google构建的用于训练神经网络的开源机器学习软件。TensorFlow的神经网络以有状态数据流图的形式表示。图中的每个节点表示神经网络在多维阵列上执行的操作。这些多维数组通常称为“张量”，因此称为TensorFlow。TensorFlow架构允许在台式机，服务器或移动设备中的多个CPU或GPU上进行部署。还有与Nvidia的并行计算平台CUDA集成的扩展。这使得在GPU上部署的用户可以直接访问并行计算任务所需的虚拟指令集和GPU的其他元素。
最近两天，公司有个PC客户端的测试任务，除了最基础的功能测试外，还包括稳定性测试和兼容性测试需求。刚好去年接触过Sikuli这款基于GUI图像识别框架的自动化测试工具，于是便应用于测试工作中，辅助测试任务。初步试用下来，总体效果还算差强人意，也间接助我发现了一个致命级别的大bug（后续会介绍）。
图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1、图像识别技术的引入 图像识别是人
UI自动化测试作为测试人员的基本技能，拥有ROI（投入产出比）低、维护成本高、稳定性差等等特点。面对这些难题，本文以尝试寻找解决方案，希望对大家有用。
应用与服务编排工作流 (Application Services Workflow，ASW) 是对腾讯云服务进行可视化编排，组合成工作流模板的应用程序集成类产品。可以更简单、更直观、更快速地构建和更新应用。
伴随着图像处理技术的飞速发展，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分，并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中，发挥重要作用。
现在社会中人工成本是非常大的，因为这种状况所以现在很多工作使用到的机器也越来越多，尽可能的减少人为操作，这样就可以减少总体的成本提升本身的竞争力，提到机器操作不得不说的就是人工智能技术，越来越多的企业开始接触以及使用人工智能技术，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？
1 图像识别是什么？ 2 图像识别的应用场景有哪些？ 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的目标和对像的技术。根据观测到的图像，对其中的物体分辨其类别
顾名思义，图像识别就是对图像进行各种处理，分析，并最终确定我们要研究的目标。当今的图像识别不仅指人的肉眼，而且还指使用计算机技术进行识别。
深度学习是一种非常强大的机器学习技术，它在许多领域都有广泛的应用。其中，图像识别是深度学习最成功的应用之一。本文将详细介绍深度学习在图像识别方面的应用。
看懂一个东西对人类来说很容易，但是对机器来说却是很难的，这个时候图像识别技术就应运而生。今天我们就为大家揭秘图像识别技术原理，告诉你机器如何利用卷积神经网络进行图像识别，从而“看见”这个世界。
此次苹果WWDC大会，苹果不仅在iOS的自家应用中更多使用了机器学习，还把机器学习功能作为iOS API的一部分向开发者开放，希望开发者们也用机器学习的力量开发出更好的应用程序。 除了新硬件和新系统，
最近在研究针对windows桌面应用程序的自动化工具，查找了网上相关资料，UI自动化工具很多，但是想同时支持windows桌面应用程序、web端以及APP段的工具少的可怜，以下是一些工具的总结：
这段时间垃圾分类相关小程序、APP的上线，让图像识别又一次进入人们的视线，我国图像识别技术在全世界都排在前列。
在电脑屏幕监控软件中，图像识别算法就像是一个电脑版的侦探，用着最先进的计算机视觉技术，自动监视和分析屏幕上的图像内容。图像识别算法可以轻松地识别出屏幕上的物体、文字、图案等等，不管它们是多么复杂或是隐蔽。无论你是在监控系统里还是在视频编辑软件中使用它，都会让你感觉到“嗯，这真的是太强大了！”下面就为大家简单的介绍一下图像识别算法在电脑屏幕监控软件中优势与实用性。
随着技术进入成熟期，在最容易实现落地的B端市场，图像识别正逐渐扩大自己的市场。 近日，美国权威杂志《MIT科技评论》（MIT Technology Review）公布了2017年度全球十大突破技术，其中属于AI范畴有三项技术，分别是强化学习、自动驾驶货车和刷脸支付。 其中，值得我们注意的是，虽然同属于2017年的突破性技术，但在距离进入成熟期的时间上，相对于强化学习和自动驾驶货车的还需要1-2年和5-10年时间，刷脸支付技术现在就已经进入了这一阶段。 根据平安证券发布的《通信行业人工智能图像识别专题报告》显
ASW 简介 应用与服务编排工作流（Application Services Workflow，ASW）是对腾讯云服务进行可视化编排，组合成工作流模板的应用程序集成类产品。可以更简单、更直观、更快速地构建和更新应用。 ASW 可以用拖拽组件的方式来编排分布式任务和服务，工作流会按照设定好的顺序可靠地协调执行，并在必要时支持执行用户定义的重试逻辑，确保任务和服务按照模板定义的步骤顺利完成。 同时，您将无需编写代码，只需用可视化编排的方式快速构建自动化工作流模板，并实例化为任务去执行，或发布为服务接口提供对外
在漫长的无心工作的“年底”里，你们大概需要动用深度学习技能来假装好好工作：当老板快要走到身后，让电脑自动隐藏“工作不宜”的窗口。 付出这么多努力就为了工作时开个小差？ 好像是的…… AHOGRAMMER发布了这样一个名为“老板传感器”的制作教程： 定义任务 这个程序的任务就是当老板接近的时候，自动隐藏“工作不宜”窗口。 老板和我的座位距离约6-7米，如果我在看“工作不宜”的东西，当老板离开座位，有4-5秒的时间切换界面。 策略 用深度学习训练一个模型，让电脑能认出老板的脸。 在桌上安装一个摄像头
移动互联网、智能手机以及社交网络的发展带来了海量图片信息，根据BI五月份的文章，Instagram每天图片上传量约为6000万张；今年2月份WhatsApp每天的图片发送量为5亿张；国内的微信朋友圈也是以图片分享为驱动。不受地域和语言限制的图片逐渐取代了繁琐而微妙的文字，成为了传词达意的主要媒介。图片成为互联网信息交流主要媒介的原因主要在于两点：
最近，图像识别领域发布了白皮书，简单翻译一下做个总结。 ---- 目录 [1] Introduction 1.1 Exponential Growth of Image and Video 1.2 Statistics [2] Image Recognition [3] Recent Innovations 3.1 Approaches 3.2 Deep Neural Networks [4] Applications 4.1. Inform
（接上篇） 吸引之处 那么到底什么是图像识别呢？世界上的大多数事物有自己的名称，图像识别的功能就是告诉人们这些图像上显示的是哪些事物。换句话来说，根据图像辨别出图像中出现的事物。 我们无法从椅子的内在去描述它, 能做的就是给出很多个不同椅子的样子，然后说：长得像这样的，我们就称为椅子。所以实际上，我们是通过将看到的事物与椅子的外观进行对比，如果两者很像，我们就认为这个事物叫椅子，如果不像，那它就不是椅子。 现在有很多系统采用这种吸引子Attractors。想像这样一个场景，在群山周围，一滴雨有可
9月7日，2023腾讯全球数字生态大会在深圳国际会展中心举行，聚焦产业未来发展新趋势以及自研技术产品的最新进展，展示了全方位的行业前沿与智慧洞见。
一场技术人员的狂欢又拉开帷幕。APP原理很简单，用户只需要上传一张照片，就能把自己或其他人替换为“吴彦祖”、“彭于晏”、“玛丽莲梦露”以及你想要看到的任何人。你懂的！当然，也由此诞生了一场舆论的漩涡！
图片来自网络 科技日报张梦然 谷歌公司今年稍早时间宣布，他们的人工智能（AI）系统已能发明自己的加密算法，还能生成自己的AI。而据谷歌官方博客及未来主义（Futurism）新闻网近日消息称，这个由AI创造的“子AI”，性能已打败人类创造的AI：测试中，名为NASNet的“子AI”系统正确率达到82.7%，比之前公布的同类AI产品的结果高1.2%，系统效率高出4%。 2017年5月，“谷歌大脑”（GoogleBrain）的研究人员宣布研发出自动人工智能AutoML，该人工智能可以产生自己的“子AI”系统。
图像识别算法在企业文档管理软件里可谓是扮演了一位全能选手，让我们的文档处理变得轻松愉快，就像吃了一块巧克力一样。现在，让我们来看看图像识别算法在企业文档管理软件里的一些酷炫玩法：
安全帽图像识别算法依据AI深度学习+边缘计算，通过机器视觉ai分析检测算法可以有效识别工人是不是合规和配戴安全帽，安全帽图像识别算法提高视频监控不同场景下的主动分析与识别报警能力。安全帽图像识别算法系统搭载了全新的人工智能图像识别技术实时分析现场监控画面图像，与人力监管方式对比，规模化分析部署成本低廉，多算法并发是安全帽图像识别算法系统的优势所在。
导语 | GAME AI SDK 是腾讯 TuringLab 研发的首个开源项目，着重解决自动化测试工具中的通用性问题，最初主要用于游戏 AI 自动化测试服务，现在可用于手机 APP、PC 端游戏、软件等专项自动化测试。通过 AI 算法进行大数据训练的网络模型具有良好的通用性，可以直接在同一类游戏（软件）中适用。文章作者：周大军，腾讯 AI 工程组专家工程师。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
