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图片识别,人脸识别,植物识别,花卉识别,签到小程序,借助百度AI智能识别功能实现图片识别,人脸识别小程序

看日志可以知道我们的相识度是98.295%,所以这里就可以认定为签到成功 五,图片识别 我们图片识别其实和上面的人脸识别操作步骤差不多的,依然也是先开通图片识别功能。 通过上图或者这个地址进入图片识别页面:https://cloud.baidu.com/doc/IMAGERECOGNITION/index.html 5-1,创建图片识别应用 和人脸应用一样,也要创建一个应用 5,图片识别 我们做图片识别依然是先拍照,然后上传到百度进行图片识别 我先看下识别结果的格式如下: 我这里把代码全部贴出来给到大家 5-5-1,wxml代码 <view style="width: 100% : 到这里我们<em>图片</em><em>识别</em>的功能也做好了。 六,植物花卉<em>识别</em> 我们上面既然用了<em>图片</em><em>识别</em>,其实还可以深入的做下植物和花卉<em>识别</em>。 我们这里用的是百度的植物<em>识别</em>api 6-1,拍照<em>识别</em> 先看效果图 可以看出,我们拍照后,就可以<em>识别</em>出来是什么花。

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    Python人工智能图片识别,Python3一行代码实现图片文字识别

    自学Python3第5天,今天突发奇想,想用Python识别图片里的文字。 没想到Python实现图片文字识别这么简单,只需要一行代码就能搞定 from PIL import Image import pytesseract #上面都是导包,只需要下面这一行就能实现图片文字识别 下面是我们要识别图片 ###先看下效果图 我们运行代码后识别的结果,有几个字没有正确识别,但是大多数字都能识别出来。 风急天高猿啸哀 渚芸胄芳少白鸟飞凤 无边落木萧萧下, 不尽长量工盲衮宕衮来 万里悲秋常1乍窨, 百年多病独登氤 艰难苦恨擎霜量 漂倒新停澍酉帆 ##一行代码就能识别图片,我们背后要做些准备工作的 这里我们需要用到两个库 :pytesseract和PIL 同时我们还需要安装识别引擎tesseract-ocr ###下面就来讲讲这几个库的安装,因为只有这几个库安装好以后Python才能实现一行代码实现图片文字识别 #一,pytesseract

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    Python人工智能图片识别,Python3一行代码实现图片文字识别

    我们以识别诗词为例 下面是我们要识别图片 先看下效果图 我们运行代码后识别的结果,有几个字没有正确识别,但是大多数字都能识别出来。 一行代码就能识别图片,我们背后要做些准备工作的 这里我们需要用到两个库:pytesseract和PIL 同时我们还需要安装识别引擎tesseract-ocr 下面就来讲讲这几个库的安装,因为只有这几个库安装好以后 Python才能实现一行代码实现图片文字识别 一,pytesseract和PIL的安装 安装这两个包可以借助pip - 1,命令行安装 pip install PIL pip install pytesseract 因为tesseract-ocr默认不支持中文识别。 pytesseract找到pytesseract.py打开后做如下操作 也可以通过pycharm快速打开pytesseract.py 至此我们所有的配置就完成了,运行下面代码就可以把杜甫的登高这首图片诗解析成文字了

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    Python人工智能图片识别,Python3一行代码实现图片文字识别

    我们以识别诗词为例 下面是我们要识别图片 ? 先看下效果图 ? 我们运行代码后识别的结果,有几个字没有正确识别,但是大多数字都能识别出来。 ? 一行代码就能识别图片,我们背后要做些准备工作的 这里我们需要用到两个库:pytesseract和PIL 同时我们还需要安装识别引擎tesseract-ocr 下面就来讲讲这几个库的安装,因为只有这几个库安装好以后 Python才能实现一行代码实现图片文字识别 一,pytesseract和PIL的安装 安装这两个包可以借助pip - 1,命令行安装 pip install PIL pip install pytesseract 因为tesseract-ocr默认不支持中文识别。 ? 至此我们所有的配置就完成了,运行下面代码就可以把杜甫的登高这首图片诗解析成文字了 ? 记得关注评论、转发、收藏哟 长按下面二维码关注我 微信公众号:python教程

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    python人工智能:完整的图片识别(非图片验证码),以及模型的使用

    一整套的AI图片识别以及模型的使用。 一直都在说人工智能,图像识别,又有几个人会呢,网上文章成山,前一段时间因工作需要,我一个做后端开发的,要做图片识别。 我不会人工智能,下面内容来自大哥的原文章TensorFlow 复现ResNet系列模型 : 阅前须知: 为了使本文结构精简,理解简单,所以会尽量少涉及到有关数学公式,降低学习门槛,带领读者快速搭建ResNet 图片来源Google 说起卷积模型,LeNet、Inception、Vgg都是我们在学习图像识别领域神经网络的经典模型,以上图片模型就是经典的Vgg-19与34层传统卷积网络、ResNet-34的对比。 image.png 第二步、运行train.py 训练模型 我这里图片少,训练的次数也少,真实情况要大量训练 ? 正确的模型.png 第四步、使用模型useModel.py,进行图片识别 ? image.png 结果是对的!!! 请忽略我的结果,因为我只有8张训练集,这个每类最少要80张训练集。

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    python人工智能:完整的图片识别(非图片验证码),以及模型的使用

    一整套的AI图片识别以及模型的使用。 一直都在说人工智能,图像识别,又有几个人会呢,网上文章成山,前一段时间因工作需要,我一个做后端开发的,要做图片识别。 我不会人工智能,下面内容来自大哥的原文章TensorFlow 复现ResNet系列模型 : 阅前须知: 为了使本文结构精简,理解简单,所以会尽量少涉及到有关数学公式,降低学习门槛,带领读者快速搭建ResNet 说起卷积模型,LeNet、Inception、Vgg都是我们在学习图像识别领域神经网络的经典模型,以上图片模型就是经典的Vgg-19与34层传统卷积网络、ResNet-34的对比。 ,可跳过 选择正确的模型: 第四步、使用模型useModel.py,进行图片识别 结果是对的!!! 稍后我多下些训练集试试 github源码:关注公众号:Python疯子 后台回复:图像识别 分享最实用的Python功能,欢迎您的关注

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    使用语言模型来引导基于智能家居的人类活动识别环境传感器

    基于长短期记忆的LSTM结构通过捕捉传感器激活的顺序和它们的时间依赖性,已经证明了它们在智能家居日常生活识别活动中的效率。然而,它们在处理传感器的语义和背景方面仍然失败。 事实上,它们的性质和激活的类型可以转化为各种活动。他们的日志是相互关联的,创造了一个全局的背景。我们建议使用并比较两种自然语言处理的嵌入方法,在活动序列分类任务中加强基于LSTM的结构。 在真实的智能家居数据集上的结果表明,这种方法提供了有用的信息,如传感器组织图,并使日常活动类别之间的混淆减少。它有助于在有其他居民或宠物的竞争活动的数据集上有更好的表现。 使用语言模型来引导基于智能家居的人类活动识别环境传感器.pdf

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    活动促销必备|双十一你守护 Ta,天御守护你

    PS:图片素材来自网络 后来知道了这样团队的名字-“羊毛党” 什么是“羊毛党”呢? 针对电商、O2O、P2P、游戏、支付等行业在促销活动中恶意刷取优惠福利这样一种“薅羊毛”行为的团队,我们叫做“羊毛党”。一不小心,企业就会蒙受像上述截图那些案例里的经济损失。 “羊毛党”获益图示 ? 天御能为你们做什么呢 腾讯云天御防刷服务,在原有组合策略的基础上实现了新一代智能防刷引擎,依托腾讯海量黑产数据提供的行为样本,通过组合矩阵最大程度的识别羊毛党的对抗行为。 通过腾讯云合作伙伴的实际验证,天御防刷服务的恶意识别率高于96%。 天御有活动防刷、注册保护、登录保护、消息过滤、图片鉴黄、验证码、反欺诈几大服务,其中天御活动防刷服务针对电商、O2O、P2P、游戏等不同行业的营销和支付场景的恶意行为,具备风险拦截和识别的能力。

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    智慧电子商务行业方案:电商系统基础化、场景化、精准化弹性框架

    100T储备带宽、全球 1300+ CDN 节点、高达T级的防护服务,助力电子商务企业从容应对促销活动的超大流量。 4、弹性大促 (1)CDN超大的带宽储备,足以应对应对促销活动时爆发性的电子商务网站用户访问请求。 (2)快速伸缩的负载均衡CLB可以实时调整集群规模以自适应促销流量的增长,无需人工介入。 对象存储COS提供不限容量的存储空间,用于存储商品图片及用户日志,分离CVM主机在促销进行中的磁盘压力。 (5)高速高并发的营销短信通道SMS,可以确保促销信息即时触达每一个网上商城用户。 1、电商网站智能图片处理 电商系统平台上,每天都会有大量商品图片的查询/更新请求。高峰情况下,每天有千万级甚至亿级的图片,提供图片加速,处理以及存储多种能力,满足电商平台的图片处理诉求。 6、商城网站安全风控 【数商云】电子商务平台安全风控通过识别虚假流量从而帮助企业的市场部门以及业务部门节约活动运营费用,提升业务运营效率。

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    新闻图片+人工智能算法,快速识别被淹没的建筑物

    大数据文摘编译作品 来源:techxplore.com 编译:Hippo 人工智能(AI)可以加快在大规模洪涝气象灾害下识别被淹没建筑物的过程,使紧急救援人员能够有效地指挥救助。 目前,来自日本东北大学(Tohoku University)的一个研究小组开发了一个机器学习(ML)模型,该模型主要使用新闻媒体照片,在灾难发生后24小时内实现被淹没的建筑物的准确识别。 新闻记者和媒体团队通常是最早在灾难现场向观众播报灾况图像的人,研究团队意识到这些信息也可以用于人工智能算法。 ? 首先,研究人员对新闻照片进行识别,根据照片中出现的地标和其他线索进行地理定位。 放眼未来,研究小组将进一步探索新闻媒体数据库的适用性,利用过去的事件作为训练数据集开发人工智能模型,提高判别的准确性和速度。

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    看可口可乐如何玩转TensorFlow

    用户可以在MyCokeRewards.com上输入这些产品编码来参加推广活动。 几年后的2016年:可口可乐的忠诚度计划仍然大受欢迎,用户已经输入了数以百万计的产品编码来参加促销和抽奖。 (图片说明:瓶盖和纸箱示例) 我们的研究将我们引向了一种前景无限的解决方案:卷积神经网络。卷积神经网络是一系列“深度学习”神经网络中的一种,这些神经网络是现代人工智能产品的核心。 (图片说明:产品编码识别管道) ▍针对实现最大性能进行优化 为了满足用户对性能的期望,我们为产品编码OCR管道建立了一些严格的要求: 1. (图片说明:具有不同类型遮挡、平移和照相机焦点问题的有效产品编码识别示例) ▍通过 AI 跨越边界 人工智能的发展和TensorFlow的成熟让我们最终可以实现梦寐以求的购买凭证能力。 自从 2017 年 2 月底启动以来,我们的产品编码识别平台已经为十多个促销活动提供帮助并生成了超过18万个扫描代码;它现在已成为可口可乐北美地区所有网络促销活动的核心组件。

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    看可口可乐如何玩转TensorFlow

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    Boost shopify主题模板配置修改

    多种布局、创造性地使用空间、促销图像链接和价格标签风格的标签,使顾客参与其中,并在你的商店中移动,直到他们准备购买。 、玩具和游戏、服装、体育和娱乐、珠宝和饰品、书籍、音乐和视频、艺术和工艺品、婴儿和儿童 Boost shopify主题特色 与您的客户互动 让你的品牌个性通过功能丰富的栏目、身临其境的内容和可定制的促销活动闪耀出来 搜索引擎优化、性能、灵活的栏目、促销活动、高级产品过滤器等等。 图片热点链接 通过创建链接标签来标记图片,以便更容易地在文本中发现你的产品。 自定义促销tiles 用特殊的主页促销tiles来宣传销售、折扣和特色产品。 菜单促销 通过在您的主菜单中突出促销产品、优惠和系列来吸引客户。 色卡 在您的商店的系列和产品页面上显示色板。 Boost shopify主题印象 Boost让我们的网站比以前更有品牌识别性。我喜欢这个设计给我们带来的功能和深度--对整体风格设计非常满意。 我们绝对喜欢这个主题!

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    Salesforce通过Einstein Vision for Social Studio为营销人员提供基于AI的图像识别

    因为可即时从任何设备上传图片到社交媒体,人们在社交媒体上分享的照片比以往任何时候都要多。根据德勤发布的数据, 2016年有2.5万亿张照片被分享或存储在网上。可以肯定地说,这个数字还将不断增长。 如果某个人发布了新产品的图片,但没有包含该产品名称的文字,则社交媒体监控很可能无法捕获这条信息。公司会错失了更好地机会了解客户,改善客户参与度,解决潜在的客户服务问题并找出新的关键影响者和粉丝。 现在Salesforce推出了Einstein Vision for Social Studio,直接在Marketing Cloud的社交媒体营销解决方案中提供基于人工智能的图像识别。 这将使得DEG和我们的客户能够利用人工智能的力量,通过Twitter上的图像查看人们与品牌的互动情况,这将使我们能够改善我们在社交聆听,营销促销,广告定位,客户服务等方方面面的工作“。 具体来说,爱因斯坦图像分类API支持图像识别包括视觉搜索,品牌检测和产品识别等能力。

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      文字识别(OCR)基于腾讯优图实验室世界领先的深度学习技术,将图片上的文字内容,智能识别成为可编辑的文本。OCR 支持身份证、名片等卡证类和票据类的印刷体识别,也支持运单等手写体识别,支持提供定制化服务,可以有效地代替人工录入信息。

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