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uni-app+flask 快速开发图像识别小程序

uni-app+flask 快速开发图像识别小程序 后端 (Python Flask) 获取百度ai开放平台应用密钥 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) 开发工具安装以及搭建项目 首页 历史 注意 识别页 上次图片功能 完整代码 后端 (Python Flask) ? fromai=1#/aip/overview 然后选择图像识别 ? 如果没有应用 就创建 ? 有的话就点击应用列表 ? 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 图像识别官方文档 from aip import AipImageClassify """ 你的 APPID AK SK """ APP_ID = '你的 App ID' API_KEY = '你的 Api Key' SECRET_KEY = '你的 Secret Key' client

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初探 Core ML:学习建立一个图像识别 App

幸运的是,Apple 让 Core ML 可以很简单的将不同的机器学习模型整合进我们的 App 中。如此一来一般的开发者们也将能够制作出图像识别、语言处理、输入预测等等功能。 听起来是不是很酷呢? 示例 App 概览 接下来要制作的 App 相当地简单。这个 App 能够让使用者拍照或是从相簿中选择一张相片,然后机器学习演算法将会试着辨识出相片中的物品是什么。 再次提醒,如果你不想重头建立示例 App 的话,可以下载此份档案。 整合 Core ML Data 模型 现在让我们转换一下开始整合 Core ML 资料模型到我们的 App。 是时候来测试我们的 App 萝!在模拟器或上手机上(需安装 iOS 11)Build 及 Run ,接着从相簿选取或相机拍摄图像,App 就会告诉你图像是什么。 ? coreml-successful-case 当测试 App 时,你可能注意到 App 并不能很正确的预测出内容。这并不是你的代码有问题,而是出在这份资料模型上。 ?

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    【python 图像识别图像识别从菜鸟

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    图像识别

    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。 Inception-v3 使用2012年的数据对ImageNet大型视觉识别挑战进行了培训。

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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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    图像识别——MNIST

    本文使用NEURAL程序来介绍一下在SAS里如何实现图像识别。例子所用的数据集是MNIST数据集,从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/可以获取。

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    图像识别之GridMask

    GridMask: https://arxiv.org/abs/2001.04086

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    图像识别之mixupcutmix

    本人kaggle分享链接:https://www.kaggle.com/c/bengaliai-cv19/discussion/126504

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    算法集锦(14)|图像识别| 图像识别算法的罗夏测试

    随着对基于深度学习的图像识别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图片识别和标注。

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    图像识别——突破与应用

    最近,图像识别领域发布了白皮书,简单翻译一下做个总结。 ---- [2] 图像识别 图像识别的目标是识别图像中的对象和人,并理解上下文。图像识别属于机器知觉,机器知觉是机器学习(ML)和人工智能(AI)的一部分。 这是图像识别史上的一个转折点,也是这个领域前途光明的开始。这个成就将焦点从传统的图像识别方法转移到了使用深度神经网络的新方法。 随着算法效率的提高和处理能力的提高,许多图像识别功能可以嵌入到相机中。 图像识别技术可以用来计算物体,如汽车或图像中的人物。这种能力可以用于交通和人群管理。 配备有先进图像识别能力的智能移动机器人具有许多商业(例如服务业)和个人用途。最先进的图像识别最新的应用是协助自动驾驶汽车和汽车驾驶员。

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    图像识别之augmix

    augmix: https://github.com/google-research/augmix

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    PhotoSynth:图像识别建模技术

    PhotoSynth是微软公司从华盛顿大学购买来的一项技术,主要作用是通过平面照片自动建立空间模型,目前已经接近即将发布的前夕。 举例来说,游客来到上海,外滩...

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    H5 图像识别

    识别对比 ---- 1、百度识别 发现百度的图片搜索识别率不是特别,下面为测试图片跟测试后的结果: 测试图片: 下面为测试后的结果: 2、采用 tesseract.js 后结果 H5 图像识别

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    图像识别(自己训练模型)

    2.做得图像识别网络模型:(这个是技术核心,但是在神经网络里也有一句话,就是大量的数据训练的网络也能超过一个优秀的网络模型,所以说你数据必须大量,必须多) ?

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    【研究】图像识别及应用

    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。 实际上,图像识别和图像分割并不存在严格的界限。从某种意义上,图像分割的过程就是图像识别的过程。 图为图像识别系统图 图像识别的国内外研究现状 图像识别的发展经历了三个阶段:文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。 其实对于图像识别技术,大家已经不陌生,人脸识别、虹膜识别、指纹识别等都属于这个范畴,但是图像识别远不只如此,它涵盖了生物识别、物体与场景识别、视频识别三大类。 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的建设转型中,图像识别系统将成为打造智慧城市的核心环节。

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    基于OpenCV的棋盘图像识别

    我们利用计算机视觉技术和卷积神经网络(CNN)为这个项目创建分类算法,并确定棋子在棋盘上的位置。最终的应用程序会保存整个图像并可视化的表现出来,同时输出棋盘的2...

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    python人工智能-图像识别

    pytesseract:图像识别库。

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    Python3 图像识别(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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    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?

    ,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,那么智能识别图像识别有哪些应用? 比如遥感图像识别,通讯领域的应用,军事、公安刑侦等领域的应用、生物医学图像识别等等领域都是可以的。 关于智能识别图像识别的文章内容今天就介绍到这里,相信大家对于智能识别图像识别这项技术已经有所了解了,相信在未来的某一天人工智能的各种技术都会成熟的。

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    图像识别 | 使用 Java 实现AI人工智能技术-图像识别功能

    说到语音识别、语音翻译、图像识别、人脸识别等等,现在已经非常非常非常普及了,看过‘最强大脑’的朋友,也应该对‘小度’这个机器人有所了解,战胜国际顶尖的‘大脑’- 水哥,(PS:内幕不知),那么今天,我们来看下关于图像识别 图像识别技术是人工智能的一个重要领域。为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序,人们提出了不同的图像识别模型。例如模板匹配模型。 图像识别场景 1:人脸识别 2:车牌识别 图像识别原理 原理: 人脸识别系统主要包括四个组成部分,分别为:人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。 JAVA图像识别示例 Java图像识别示例: 需求:java实现图像识别--车牌识别 技术:Java、jdk1.8、maven、tess4j、IDEA2018 1:新建maven project工程 import net.sourceforge.tess4j.Tesseract; import net.sourceforge.tess4j.TesseractException; /** * java图像识别

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