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用Python制作一工具! 实时监控剪切板信息并

实时监控剪切板信息并 ?

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sketch做一背景中空的--人脸遮罩

最近接到一需求,需要模拟微信小程序人脸的页面,然后里面需要用到一张背景黑色,人头透明框的遮罩层,又没有设计会给我做,因此只有自己使用sketch来做了。 吐槽,因为非设计专业出生,然后加上sketch这类的教程着实太少,所以,折腾了我3多小时才算搞出来。效果所示:image.png那么,要实现这人头部分被扣走的效果,需要分为2部分的。 ----前高能注意,最重要的一步在这里了,进行合并操作。 image.png选中2层,点击差集操作,神奇的事情发生了,矩形被扣掉了一块,恰好我们绘制的按人头轮廓的封闭区间。 当然,最后一步导出操作了,很多人也会栽倒在这步骤,导出的没有透明了,这里我想说的,按照我说的来,绝对保证你有透明。 image.png到了这里慌忙导出,注意到那小刀的按钮么,点一下,然后在导出,这时候就一定有透明了。

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    分类在有害昆虫向中的应用

    本文介绍了分类在有害昆虫向中的应用,来源于代码医生工作室对外输出的分析报告。文中的内容主要体现了AI任务在分类领域的工作过程,以及分析式。 该结果模型在训练数据集上的准确率3 测试结果该模型在测试集上的准确率89%(共: 329样本,正确: 296)。照比训练集有所下降。因为模型未见过测试集的数据,所以准确率下降属于正常情况。 4.1 同样的科,有多特征而对于没有翅膀的实蝇,模型还会根据腿和头的形状进行区分。例如下面的实蝇可视化?4.2 模型错误的原因以出错结果第一条的举例,其可视化如下:?可以看到。 如果真正做得时候,这问题有可能会触发模型能力的上限,即,模型有可能会无法对这两类天牛进行区分。当然,也不绝对不可能区分的。目前只初步的猜想。 4.3 样本的要求(1)从上面的可视化结果能看出来,模型对中的水印无影响。(2)在实际情况中。同样种类的会纯在多种差异较大的形态,如下?这些来自天牛同一种的样本。

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    python3使用Pillow、tesseract-ocr与pytesseract模块的

    1.安装Pillowpip install Pillow2.安装tesseract-ocrgithub址:https:github.comtesseract-ocrtesseract或本下载址:https if j < threshold: table.append(0) else: table.append(1)out = imgry.point(table, 1)out.save(b+name)# text = pytesseract.image_to_string(out)#对吗text = text.strip()text = text.upper();print (text)text = pytesseract.image_to_string(Image.open(code.png), lang=eng)print(text) 以上就python3使用Pillow、tesseract-ocr 与pytesseract模块的法的详细内容,更多关于python3 的资料请关注ZaLou.Cn其它相关文章!

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    全球最大数据集问世:包含200万张和3万处

    今天,谷歌推出了目前世界上最大的人造和自然数据集Google-Landmarks。数据集中包含200万张,描述了3万处全球独特标,量级普通的数据集的30倍。? △ 数据集中标的位置分布 两场竞赛和这数据集一同推出的,还有两场相关的数据竞赛:(Landmark Recognition)挑战和标检索(Landmark Retrieval)挑战。 和其他问题比较大的区在于,即使在一大型标注过的数据集,对一不太知名的标也可能训练得不够。 此外,由于标建筑不会移动并且内部的变化非常小,因此,像的拍摄条件,如遮挡、不同视角、天气和光线等因素决定了像的变化。但其他的普通数据集(比如萌犬数据集),往往变化多样。 这两Kaggle挑战提供了标注数据,帮助研究人员解决这些问题。路竞赛在具有挑战性的测试像数据集中,让参赛者构建正确标的模型。而在路标检索挑战赛中,参与者需要检索包含相同标的像。?

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    从零开始构造一猫狗的卷积网络

    我们将开放一神经网络,用于猫狗照,用于训练模型的照数量不多,大概4000张左右,猫狗各有2000张,我们将用2000张训练模型,1000张用来校验模型,最后1000张对模型进行测试。 这就参数class_mode的作用,由于我们只有猫狗两种,因此该标签值不0就1,由于train_dir路径下只有两文件夹,它会为从这两文件夹中读取的赋值0和1。 从第一可以看出,模型对训练数据的率不断提升,但对校验数据的率基本停滞在一水平,从第二看出,模型对训练数据的错误率极具下降,但对校验数据的错误率反而快速上升了,这表明模型出现了过度拟合的现象 在计算机视觉中,有一种技巧叫数据扩展,专门用于过程中出现的过度拟合现象。过度拟合出现的一原因在于数据量太小,我们遇到的情况正如此。 如果进一步使用数据正规化以及参数调优等手段,网络的率还能进一步提升,但就如车没油跑不远一样,如果数据不足,无论我们使用什么深度去优化,率都很难再有明显的提升,进一步提升率的法,我们将在下一节详细阐述

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    Android人脸Demo竖屏YUV向调整和保存(分享)

    本博客包含三常用法,用于盛开Android版人脸Demo中竖屏使用时送入yuv数据,但一直无法的情况。1.首先可以尝试顺时针旋转90°或270°,然后送入SDK。 2.旋转向后依然无法时,可以尝试saveImg( ),保存本检查否符合要求。? stream); Bitmap bmp = BitmapFactory.decodeByteArray(stream.toByteArray(), 0, stream.size()); bitmap保存至本 bmp.recycle(); stream.close(); } catch (Exception ex) { Log.e(Sys, Error: + ex.getMessage()); } }以上这篇Android人脸 Demo竖屏YUV向调整和保存(分享)就小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一参考。

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    小姐姐AI合成的?Facebook大佬一招教你假脸

    今年年初,英伟达开源了 StyleGAN 的代码,大量真假难辨的人脸被开发者「创造」出来。近日,有开发者创建了一网站,让玩家分辨张人脸真实的。 这特征很容易帮助我们将其判断为生成像,不过斑点可能会出现在像的任何,且在头发和背景的交界处出现的频率比较高。?2. 照为真的标志上面介绍了如何假照,我们已经知道神经网络难以生成什么事物。如果遇见渲染准确、各面都做得很好的照,你就可以很自信说那一张真照。 高招在实际生活中,其实我们可以用一记妙招来可靠互联网上生成的人否为真人。法很简单:StyleGAN 算法不能生成同一「假人」的多张像。 截至目前,我们还没听说过有一款软件可以生成同一假人多角度的人像。因此,如果你想确定你在社交网络上的梦中情人真人,那就跟他多要几张照。如果他能给出一张大头照和其他照,那他就真人。

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    B端应用,商业化的“绣球”先抛给了些行业?

    随着技术进入成熟期,在最容易实现落的B端市场,正逐渐扩大自己的市场。 伴随着技术进入成熟期,我们也看到了在行业应用上的拓宽,尤其更容易落的B端市场。? 医疗以患者所拍的子为依据,进而并找出其中的病灶,或化验单以录入系统等即在医疗领域所干的事情。而若有可能,依靠背后的大数据,甚至可以找出未来可能发生病变的细胞等等。 而在准确性的提高上,则依赖于大量数据对算法的训练,由此,虽然当前的准确率趋向接近于完美,但依然还助手般的存在。? 此外,如同语音中的降噪,如何降低周边环境因素、或人为破坏所带来的影响,这些对于准确性的保证也挑战。

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    带了对抗像块,YOLOv2竟然无法人……

    来自比利时鲁汶大学的研究者针对人物检测器进行研究,他们创建了一 40cm×40cm 的小型「对抗像块」,它竟然使人在 YOLOv2 检测器下「隐身」。 如下所示,左侧没有携带对抗像块的人可被准确出来,而右侧携带对抗像块的人并未被检测出来。? 尽管这一法能够生成非常准确的模型,但其可解释性大大下降。要想准确理解一网络为何把人分类为人非常困难的。网络通过观察其他人的大量照,从而学习到人的长相应该什么样子。 YOLOv2 模型架构如下所示:? 2:YOLOv2 架构。该检测器输出 objectness 分数(包含某对象的概率,见中上)和类分数(些类在边界框中,见中下)。 他们将「像块」应用于目标,然后欺骗检测器和分类器。其中有些尝试被证明在现实世界可行的。但,所有这些法针对的都几乎不包含类内变化的类(如停车牌)。目标的已知结构被用来生成对抗像块。

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    深度、卷积、和递归三种模型中,人类行为面的佼佼者?

    另外一因为深度学习受益的领域在普适计算面的人类活动(HAR)。在HAR领域中占主导位的技术法包括用身体佩带的传感器,手动设计特征提取程序,以及各种(监督)分类法。 在普适计算领域中分析这些数据基本上在Bulling等人所提出的基础法上进行的。第一步把时间序列数据分割成相邻的段,通常通过单特点或者滑动窗分割技术。 然而,单的良好表现并不能代表整体在普适计算在人类行为上的普遍适用性。在限定条件下的探索实验中,这些结果有多少代表性?些参数对于最终表现影响最大?实验者怎么找到那刚好适合他们研究的参数? 输入到网络中的输入数据相当于每移动数据的帧。每帧都由Rd中不同数量的s样本组成,也就简单连接到一单一的向量FtRs*d。1(d)中对模型进行了说明。 对于探索者来说,知道模式的面对表现的影响最大至关重要的。

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    DAX入门-明明数值,为什么还说文本?又怎么出一列中数值?

    小勤:这数据明明数值啊,为什么用函数ISTEXT判断的时候,结果还TRUE?也就说这文本?大海:那你这一列不就文本的格式吗? 小勤:ISTEXT函数难道不用来判断真正的文本,实际数值的吗?大海:不的。 比如这里,我们用ISNUMBER判断一下,结果都FALSE: 也就说,如果原来的列属性就文本,那么无论其中有数值,还空,还本来的文本,都FALSE。小勤:那这有啥用啊? 大海:这不给你把空值给分出来了吗?小勤:这倒。那如果要出其中的数值,怎么办?大海:通过VALUE函数可以将文本类型的数值转换为真正的数值。 大海:严格来说,日期也数值,所以也可以通过VALUE函数转换为数值的。你如果要分开,那要进一步加其他的判断。小勤:原来这样。

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    3基于 SpringBoot 的处理系统送给你!

    最近看了太多读者小伙伴的简历,发现各种商城秒杀系统在线教育系统真的挺多的。推荐一下昨晚找的几还不错的基于 Java 的处理系统。 中药拍照系统项目址:https:gitee.comxiaohaoochinese-medicine-identification-admin项目简介主要用来对拍摄的中药进行,系统会给出概率值最高的 项目简介本项目基于 java 和 opencv 开发, 整合 tess4j,不需要经过训练直接使用的身份证系统。 这入门级的基于 java 语言的深度学习项目,本人目前也正在学习相关技术;大牛请绕路当前已经添加基于 svm 算法的车牌检测训练、以及基于 ann 算法的车牌号码训练功能。 后续会逐步加入证件、人脸等功能目前已经实现下面这些功能:黄蓝绿车牌检测及车牌号码单张、多张并发、单多车牌检测及车牌检测训练文字训练效果预览?

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    第一因人脸错误被关监狱的人,证据仅仅1张驾照照

    萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI只因和小偷长得像,就被人脸“抓”进监狱关了30小时。?而人脸系统的依据,仅仅一张驾照照。 在被逮捕时,Robert Williams刚下班回家,就在自己的妻女面前被警带走,期间根本没问他否有不在场证明。随后,他在监狱里肮脏的水泥板上躺了30小时。? 而美国警采用的人脸软件,通常只依赖于数十亿张社交媒体照犯罪嫌疑人。?从技术上来说,人们无法从人脸中确定某嫌疑人的唯一性。该不该用人脸? 而其他人种,在这类数据集下训练出来的效果往往并不理想。不止数据集。人脸的另一问题,监控摄像头会压缩视频像,导致用来区分嫌疑人的皮肤、静脉和痣等案被去除、损坏或变形。? 一技术伴随的隐私和准确率的问题,另一面却它带来的便利性和商业利益。就连国内售楼部的摄像头,都已经对准了路人,进行“身份”。?人脸用在里、怎么使用,仍旧亟待商榷。

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    这款小程序,据说能(单身)狗

    小程序体验师:郭诺亚在公园,在路上,在电梯里,甚至在聊天记录中,我们有可能遇到各种各样的狗狗。 不过,我们一般都不知道自己遇到的品种。 狗狗打开「宠物」小程序,界面清爽到只有一按键「上传」,没错,就点它。?你可以现拍现传,也可以从手机相册中选择,上传一张狗狗的。然后只要等待几秒钟,你就能知道中的狗狗神圣啦! 度高这款小程序的首页赫然写着「球上的纯种狗我都认得了,发我一张试试吧」,霸气侧漏。为了测试所言非虚,我找了各种「蜜汁角度」的狗子,让它了一番。? 测试效果如,躺着的萨摩耶,侧颜的二哈,低头的阿拉斯加,以及三拼接的柯基,都可以出来。?基本上,只要中的狗狗清晰露出正脸、侧脸,小程序就能够正确出来。 「文字」有各种分类,便查找,还可以「自定义」哦。?以后,偶遇喜欢的狗狗,先给它拍照,然后就可以用「宠物」分辨出这种狗狗啦!

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    影像数据揭秘下,一座城市到底能有几幅面孔?

    要素一般有三种式:第一种对象,比如人或者一辆车,在它上面会有一边界框显示出来;第二种场景切割,通过像当中属于一的像素点,计算出它在画幅当中的所占比例;第三种场景 另外,一些上海各郊区或者郊县等城市节点都可以在中看出来。(说明:上海市建筑视觉密度分布3D) 接下来交通要素的案例。城市街道物体要素近年来较为先进的城市街道研发案。 (说明:上海市非正规流动摊贩) (说明:上海街道摊贩分布) 品质要素的第二案例店招和广告牌,在一些非一线城市有很多杂乱的店,它们的招牌对城市整体的风貌有一定的影响。 (说明:街道感知) 比如说给人展示以下两张,一张底特律,一张上海的人民广场,然后让人选择喜欢一张,或者说走一张会走起来感觉比较安全,当人做出选择之后就相当于完成了一次统计。 这就利用了机器学习的原理,让机器模仿人去给新的打分,在这过程中,人就被解放出来了。机器可以给全城的所有打分,来判断每给人的感受怎样的。

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    中科院百人计划专家深度解析:银行业务光凭“刷脸”真的靠谱吗?

    最近两年,国内各家中小银行和四大行分行已经陆续将人脸技术用于日常业务,前几日,四大行中的农行更首先在全国范围应用人脸技术。但,银行业务光凭“刷脸”真的靠谱吗? 本期公开课特意邀请到云从科技创始人、领域权威周曦博士为大家答疑解惑。目前云从科技人脸技术在银行业的第一大供应商,包括农行总行、建行、中国银行多分行及数十中小银行均采用云从科技产品。? 2、银行在选择人脸技术时,重点考虑些技术指标,对你们提出过些具体要求?答:银行一般会重点考虑两技术指标和一性能指标。两技术指标分:正确接受率,也叫通过率。 我们的对人脸采集系统采集的人脸,均用云从研究的加密式对人脸进行了隐式的水印加密处理。云从的人脸系统后端进行时,会判断人脸否为云从采集并且加密的人脸。 举例子,要比较山东的苹果和川西的苹果好吃,最好把它们都运到同一,由同一人来品尝,给出最佳答案。11、在很多实际应用中,人脸的准确率并不高,目前还有些困难和挑战需要解决?

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    遛狗:神经网络 | | 理位置

    太奇妙了——它有理坐标, 再用 GeoGraphics看看它究竟在中的神马: ?太棒了,现在用放大工具看看这些坐标在里: ?太对了,这我读研究生的,路易斯安那州巴吞鲁日市。 原来我的iPhone手机照中还有这数据。 其实我没有狗,但我的同事有,我们就用智能手机拍摄了一些照,看看神经网络函数否可以。 这样使得新手及其容易上手,例如,像中的对象以及告诉你这副像表示的何种风景等。 Wolfram参考资料中心有更多的资料供你参考。 Inception V3 使用卷积神经网络像的数据集。听上去很复杂,其实很容易就实现了。?现在,我们只需要放入像,就可以获取像的精确结果:?太棒了,我们再来试试其他:? 它猜测 goose(鹅)的概率 0.901。相当棒,试试另一幅:?嗯,神经网络并不确定这种狗——其实它对的:这种狗,牧羊犬和柯基犬的杂交。来看看,它认为我的猫种:?哇塞!

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    刚爆火就下线的 ZAO 换脸,背后另一场技术人的狂欢

    能轻松的把一张替换为另一张,具体原理如何发生的呢?我们得先从开始说起!我们人类像都依靠像所具有的本身特征而先将这些像分类,然后通过各所具有的特征将出来的。 A P Y当我们看一物体时,视线总集中在像的主要特征上,也就集中在像轮廓曲度最大或轮廓向突然改变的,这些的信息量最大。而且眼睛的扫描路线也总依次从一特征转到另一特征上。 分类决策指在特征空间中对被对象进行分类,从而更好所研究的对象具体属于一类。 比如卷积神经网络技术一种比较新型的技术,在传统的法和基础上融合神经网络算法的一种法。 针对很多准备切入人工智能领域的程序员来说,像领域确实起步门槛相对较低的向。之前我们也分享了很多关于领域的技术分析文章,大体上跟大家讲解了一些涉及到的技术要点。

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    吉娃娃还松饼?找到最好的计算机视觉API

    最好的?要回答这问题,你必须清楚定义你的业务目标、产品用例、测试数据集和成功的度量标准,然后才能比较这些解决案。 尽管有许多API成功的,但谷歌错误的了特定的松饼,把“口鼻部”和“狗狗”作为预测。?即使世界上最先进的机器学习平台,也没有成功的完成吉娃娃与松饼的挑战。 wnid=n07690273有些像很容易被我们的API,因为吉娃娃具有非常明显的类特征,比如凸出的眼睛和尖尖的耳朵。这就吉娃娃的例子。?另一面,一些很难的。 如果同一照中有多主题,或者主题被设计或遮挡,API通常会对对象进行错误。?在上面的像中,狗身上的服装可能阻止了API正确品种。 Cloudsight将最后一张像标记为“12块西部高白色小猎犬杯形蛋糕”。而且它也承认这流行的meme。计算机视觉API最好的?

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