展开

关键词

TensorFlow从1到2(五)然语言语义

在《从锅炉工到AI专家(8)》文中,我们演示了一个使用vgg19神经网络的例子。那段代码并不难,但是使用TensorFlow 1.x的API构建vgg19这种复杂的神经网络可说费劲不小。 = model.predict(img) # 获取可能性最高的3个结果 desc = vgg19.decode_predictions(predict_class, top=3) # 我们的预测队列中只有一张 仍然使用原文中的尝试: $ .pic-recognize.py -i picsbigcat.jpeg 结果表示,是leopard(美洲豹)的可能性为97.79%,是cheetah(猎豹)的可能性为 但这种久经考验的成熟网络,正确性没有问题:$ .pic-recognize.py -i picsbigcat.jpeg 然语义类似这样的功能集成、数据预处理工作在TensorFlow 2.0中增加了很多 本例中,我们来看一个TensorFlow 2.0教程中的例子,然语义。 程序使用IMDB影点评样本集作为训练数据。

62830

Python实现实时截文字OCR 转文本

OCR概述 一般大家都用过“OCR”文字提取工具,不知道大家有没有注意,最近QQ给表情包提供了OCR文字功能,只要你把有文字的表情包点开,一般QQ会把的文字显示在下面。 文字就是采用两中国不同策略实现,后一种精确度高。 打印结果可以存储到本地,也可以直接在控制台打印。实现方案一方案一采用pytesseract实现。具体代码参下,就四行。 3.调用pytesseract上的并打印text = pytesseract.image_to_string(Image.open(pic.png), lang=chi_sim)print with open(pic.png, rb) as f: image = f.read() # 调用百度API通用文字,提取中的 text = client.basicAccurate(image ) result = text for i in result: print(i)至此,两种截文字也就说完了,其实没啥太大的代码量,主要是搞清楚如何使用,回想当年手机在转发的日子,己真是蠢到家了

3.1K20
  • 广告
    关闭

    50+款云产品免费体验

    提供包括云服务器,云数据库在内的50+款云计算产品。打造一站式的云产品试用服务,助力开发者和企业零门槛上云。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    【iOS开发】剪贴板

    之前用淘宝给微信好友分享链接的时候,发现在微信中复制了宝贝的链接,然后再从后台切换到淘宝客户端,淘宝就会弹出一个页面,询问是否要跳转到相关页面,今天试着实现了一下,分享出来~ 剪贴板中的 if UIPasteboard.generalPasteboard().string where (paste.hasPrefix(http:) || paste.hasPrefix(https:)) { 如果剪贴板中的是链接 vc.presentViewController(alert, animated: true, completion: nil) } }获取设备的剪贴板很简单,第一行代码就搞定了,if 语句中判断了一下剪贴板中的是不是链接 ,注意http和https都要写上,这点很易被忽略(在浏览器地址栏中复制以www.开头的文本会在剪贴板中转为http或https开头的链接)。 ,它无法剪贴板。

    24230

    Google发布Tensorflow物体API ,视频

    有很多不同的途径。谷歌最近发布了一个使用Tensorflow的物体API,让计算机视觉在各方面都更进了一步。?API概述这个API是用COCO(文本中的常见物体)数据集训练出来的。 使用置的辅助代码来载入标签,类,可视化工具等等。3. 建立一个新的会话,在上运行模型。总体来说步骤非常简单。 使用了Python moviepy库,主要步骤如下:首先,使用VideoFileClip函数从视频中提取像;然后使用fl_image函数在视频中提取像,并在上面应用物体API。 fl_image是一个很有用的函数,可以提取像并把它替换为修改后的像。通过这个函数就可以实现在每个视频上提取像并应用物体;最后,把所有处理过的段合并成一个新视频。 例如,载入打包模型后添加一个带有不同像类的输出层。

    1.3K50

    通过文字工具快速获取

    最近开发过程中,处理一些信息是需要通过打开再去一行一行去敲,非常耗时和繁琐,有时候还会出现一些错误,比如获取中的订单号、用户ID等这些信息,很繁琐,又长又很恶心。 通过文字工具可以快速解决该问题,直接从电子书、等中直接获取需要的数据。使用方法默认快捷键 F4??工具设置打开该工具后,会隐藏,需要到电脑右下角查看。?右键→设置??

    21520

    python

    ----需求:一、将红色区域的数据定位后,出来。二、输出成能看懂的数据或文件或者等。三、程序不允许断掉,不可以影响程序继续运行。难题和问题分析:一、我们需要怎么来处理(废话~。 (1)我们可以看到数据中有--my类似这样的特殊符号的标。这下面跟着的就是有效的数据。所以我们先记录下来,用来切。 make_file(con) # 将另存为 def make_file(choose): with open(test.jpg,w) as f: f.write(choose) content()好了 kwargs): for ar in args: print u提取 {name}完成.format(name=ar) for key,value in kwargs.items(): print u类型是 三、然语言处理在提取一些数据到时候为什么会用到类似chardet的类库呢(难道编码也是个头疼的问题吗,百度不是很易就解决了吗?心独白:很头疼)。

    34650

    python智能系统(切割、、区

    python flask系统使用到的技术有:背景切割、格式转换(pdf转png)、模板匹配、。 运行效果第一组:1:2:开始上传:上传成功、预览:(emmm..抱歉大小未处理,有点大哈)效果:成功了。。。 第二组:这会搞个复杂些的,也是实用的1:(仅供交流,侵权删)2:你会发现,其实2是1的子,这下我们看看程序处理的效果:还可以哈,截取了1中的匹配部分,然后标出来了区关键代码背景切割 zoom_y).preRotate(rotate) # pix = img.getPixmap(matrix=mat, alpha=False) # pix.writePNG(imagePath) # 将写入指定的文件夹 str(Util().random_num()) # auto_cut_png_path = ..imagesautocutpng+str(self.util.random_num()+1) # #切割后的文件夹

    83810

    Katalon Studio通过中的文本框输入

    写在前面在UI化测试的过程中,难免会遇到一些难以定位的元素。Katalon Studio针对一些实在定位不到的元素可以使用的功能。 输入【关键字】:Type On Image【描述】:通过功能,定位元素输入框并且输入【参数】:object();text(需要输入的);flowControl(失败处理机制, 可不加此参数)等待出现【关键字】:Wait For Image Present【描述】:通过功能,等待出现后再继续操作【参数】:object();flowControl(失败处理机制 ,可以不加此参数)验证出现【关键字】:Verify Image Present【描述】:通过功能,验证是否出现在界面上【参数】:object();flowControl(失败处理机制 (image)) 点击界面上的 WebUI.clickImage(findTestObject(image)) 针对界面上中的文本框输入 WebUI.typeOnImage(findTestObject

    63920

    语音

    PAAS层 语音的技术原理 产品功能 采样率 语种 行业 服务 效果调优 VAD静音检测录音文件,一句话,在ASR服务端处理。VAD是减小系统功耗的,实时音频流。 接口要求集成实时语音 API 时,需按照以下要求。 说明支持语言中文普通话、英文、粤语、韩语支持行业通用、金融音频属性采样率:16000Hz或8000Hz、采样精度:16bits、声道:单声道音频格式wav、pcm、opus、speex、silk、mp3 Q2:实时语音的分是200毫秒吗?A2:IOS的SDK. 200ms对应的 3. 这么一个特点是 能量频谱,选择频谱显示。 采样是正常的采样。季友生,云剑飞。

    29340

    python

    安装库pip install pytesseract pip install Pillowwindows安装 tesseract 中文下载地址:https:digi.bib.uni-mannheim.detesseract

    31020

    Python OCR

    文章目录Python OCR#1 需求#2 环境#3 安装#3.1 macOS#3.2 Linux(CentOS)#4 使用#4.1 python安装pytesseract库#4.2 Python 代码#5 在线案例Python OCR#1 需求中的信息,如二维码#2 环境macOS LinuxPython3.7.6#3 安装#3.1 macOS安装 tesseract只安装tesseract pytesseract库pip install pytesseractpip install Pillow#4.2 Python代码from PIL import Imageimport pytesseract # 指定路径和的语言

    67320

    python 3.7

    为了把百度文档的弄下来,就弄了一下这个基本环境操作系统:win7 64位系统python版本:3.72.安装配套环境2.1 首先安装OCR字符库Tesseract 下载网址:https:digi.bib.uni-mannheim.detesseract 我下载的是:tesseract-ocr-w64-setup-v4.0.0-beta.4.20180912.exe2.2 下载后双击进行安装,这里因为我们要中文字符,所以在安装界面中需要进行额外的语言勾选 然后按照下进行勾选 ? pytesseract.py(在这路径下 python37Scripts)tesseract_cmd = D:Program Files (x86)Tesseract-OCRtesseract.exe3.测试(中文的时候 ,在剪切,要让数字稍微大一点,把数字放在中心,若出来,错字比较多的话,再重新弄一次)#coding=utf-8from PIL import Imageimport pytesseracttext

    40510

    基于

    导语在客户端化中,如果需要对UI进行操作,控件和操作是最基础的能力。 在大(待像 T) 滑(模板 I) 进行匹配,滑的意思是每次从左向右或者从上向下移 1 个像素,最终找到最佳匹配。 所以我认为基于像的化比较适用场景为:1、 UI 比较稳定2、 操作流程比较简单3、或者弱业务流程的化,如随便点击测试 后记虽然模板匹配 特征点相似的,但依靠某种算法的特征点还是太薄弱了 ,能否依赖机器学习的方式,让机器 button、radio、input area 等等,让机器拥有一定的泛化能力? 让机器拥有学习的能力,可以地操作界面,根据反馈来操作控件,最终达到完全地测试程序的 UI,到时候才是真正的化测试吧。

    5.5K70

    Python实现式验证

    目前最常见的一种形式就是滑式2 概述关于滑式验证,最早由国某网络安全公司首次提出的行为式验证,以滑解锁的方式呈现在世人面前。 因为我的主技术路线是像学,关于前端的js并不熟悉,所以就只在像学上点到即止即可。仅供会一些化技术的同学提供一些知补充吧。 A完全是由B和C合成显然,设计这个验证的人没啥安全方面的经验,有如下两个产品细节没有注意:对没做任何的特殊处理对外公开提供了过多信息于是使得的位置变得极其简单。 5 定量分析在前面一小节中,我们只是直观的看到了这些的一些特,但是要解答这个题目,还需要进行量化,量化后才能程序化,程序化后才能全化。使用matplotlib工具打开此。 np.array(img) w_pos = get_boundary(nd_img, 0) # æ ¹æ®åå¸å¾æ¾å°è¾¹çä½ç½® return w_pos总结以上所述是小编给大家介绍的Python实现式验证方法

    1K61

    -初级的滑式验证

    初级的滑式验证方案1 abstract验证码作为一种然人的机器人的判工具,被广泛的用于各种防止程序做化的场景中。 目前最常见的一种形式就是“滑式”关键字:验证码,灵测试,,python,破解2 概述关于滑式验证,最早由国某网络安全公司首次提出的行为式验证,以滑解锁的方式呈现在世人面前。 因为我的主技术路线是像学,关于前端的js并不熟悉,所以就只在像学上点到即止即可。仅供会一些化技术的同学提供一些知补充吧。 A完全是由B和C合成显然,设计这个验证的人没啥安全方面的经验,有如下两个产品细节没有注意:对没做任何的特殊处理对外公开提供了过多信息于是使得的位置变得极其简单。 5 定量分析在前面一小节中,我们只是直观的看到了这些的一些特,但是要解答这个题目,还需要进行量化,量化后才能程序化,程序化后才能全化。?使用matplotlib工具打开此

    65361

    文字(2)

    上篇文章主要对百度AI文字接口最基础的通用文字以及手写文字进行了接入,本篇文章我们来接着看几个实用性比较强的文字接口。百度AI接口对接挺易的,签名加密都没有涉及到。 唯一的缺点就是接口文档写的不够完善,易遇见坑。上篇文章只介绍了第一个实用性接口:身份证接口,我们当时只以正面照做了示例,该接口不支持url,而是需要将数据以BASE64编码。 直接贴上返回参数文档说明,可以行去理解参数含义:?表格文字(含两个接口)表格线及表格,结构化输出表头、表尾及每个单元格的文字。 这样有一个好处就是比如我们数据库设计表截个数据表的,扔进接口里面就可以生成一个表格链接供我们进行下载,省却了我们制作数据表的时间和精力。 但是我这里就不准备一一介绍了,有兴趣可以行查看百度AI文字文档:https:ai.baidu.comdocs#OCR-API87932804其实业务开发过程如果适当的引入人脸,文字等AI接口确实可以很大程度提升用户的体验

    4.2K30

    化测试上传文件之Sikuli代替AutoIT

    化过程中对于Windows弹出框,一般使用AutoIT制作脚本进行操作, 之前写过章介绍,可以复习一下:Java+Selenium2+AutoIt实现右键文件另存为功能上传也是同样的方法,使用AutoIt http:www.sikulix.com这里介绍一下另外一种解决方案:使用Sikuli进行,来对Windows弹出框或者其他Windows窗口进行一系列的操作。 原理:在当前页面中目标,并对目标进行点击、输入、等待显示、判断是否存在等操作。流程:1、文本输入框,并输入文件名;2、Open按钮,点击Open按钮。?? .**********); }}总结:其实Sikuli还可以用作一些其他的化测试,但是Sikuli对分辨率有一定的要求,基于像素,所以指定要找的目标很少变时就可以使用Sikuli ,像上面例子中上传文件文本输入框和Open按钮变就基本不变;但是对于多变的目标还是不适合使用Sikuli,因为变一次就需要重新截,对于多变的情况下 使用AutoIT或者其他工具会更胜一筹。

    65760

    Android开发笔记(一百五十)验证码

    这几项技术的应用说明如下:1、计算机视觉,包括,视频等技术,可应用于指纹、人脸、无人驾驶汽车等等;2、然语言处理,包括音频、语义分析等技术,可应用于机器翻译、语音速记、信息检索等等 特是春运的时候,即使不到售票窗口排队,而是到12306网站买票,也常常因为各种操作问题贻误下单,于是各种抢票插件应运而生,帮助用户登录、选择乘车日期和起止站点、下单抢票。 抢票插件的核心功能之一,便是登录过程中的验证码,原本这个验证码是用来阻止程序登录的,然而道高一尺魔高一丈,任你采取验证码又如何,抢票插件照样能够所呈现出来的形状。 注意,这里提到的中的验证码,即为人工智能的一项初级应用。 ,第一张是浅色背景的验证码,由于数字整齐故而成功率很高: ?

    56020

    基于视频的 VR 算法研究

    随着专区版块的建立,用户主上传的VR视频也越来越多,目前都是编辑工作人员审核进行VR视频和普通视频分类,如何设计算法实现分类VR视频和普通视频,提高VR源审核效率显得尤为重要。 :VR视频播放原理 1.VR视频算法 由于VR视频和普通视频格式一样,网站或者应用里面的后台会字段标记为VR视频。 不过对于用户在VR板块上传的视频,我们后台数据库服务器要鉴定审核其是否为VR视频,提高效率,只能基于视频本身的画面。 2.1VR相关基础知 要想从VR视频本身画面角度出VR视频,就必须先了解VR视频是如何产生的,及其数据的保存方式。 :Equirectangular投影方式保存全景数据 越是靠近顶端和底部的扭曲就越严重,VR头盔和应用软件的意义也就在于将这些明显变形的画面还原为全视角的,进而让使用者有一种身临其境的包围感。

    1.7K10

    技术原理 进行时的注意事项

    如今,越来越多的技术走进日常生活中。这项新兴的技术给人们的生活带来极大的便利。如今广泛地应用于安保、支付、甚至是如今很受人们关注的疫情防控领域。 那么计算机是如何只根据一张出如此多的信息来的呢?下面就来为大家介绍一下这项技术背后的原理以及一些注意事项。image.png一、原理简单实践难实际上,的基本原理十分的简单。 就如同一个人看物体一样,大家只会认出己见过的东西。计算机也是如此,对进行就是在计算机中设定程序,使得计算机也可以通过摄像头来问题。然而,在真正的实践中光有原理远远不够。 直到近十年,计算机学会了更加高级的神经网络。通过一层层的明确分工,对像进行筛选,从而达到的目的。二、进行二维码时有关注意事项在大家的生活中,使用最多的就是二维码的了。 可能仅仅就是一个简单的扫码作,就可以被不法分子利用,造成巨大的损失。通过以上的介绍,相信大家都已经了解了技术的原理。在使用二维码时,大家应该要更加的小心谨慎,不给不法分子可乘之机。

    12420

    相关产品

    • 视频内容安全

      视频内容安全

      腾讯安全天御-视频内容安全(VM)能自动识别视频,从OCR 文本、图片、音频三种维度,识别视频中的涉黄、敏感等违规内容,支持自定义配置黑白词库、图片,识别自定义违规内容。用户可通过标签、置信度等划分识别结果,并对不同的识别结果做后续处理,从而降低人工成本,提高识别效率。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券