python flask图片识别系统使用到的技术有：图片背景切割、图片格式转换（pdf转png）、图片模板匹配、图片区别标识。...运行效果 第一组： 图片1： [在这里插入图片描述] 图片2： [在这里插入图片描述] 开始上传： [在这里插入图片描述] 上传成功、图片预览： （emmm..抱歉图片大小未处理，有点大哈） [在这里插入图片描述...第二组： 这会搞个复杂些的，也是实用的图片 图片1：（图片仅供交流，侵权删） [在这里插入图片描述] 图片2： [在这里插入图片描述] 你会发现，其实图片2是图片1的子图，这下我们看看程序处理的效果：...[在这里插入图片描述] 还可以哈，截取了图片1中的匹配部分，然后标识出来了区别 关键代码 图片背景切割 from PIL import Image import cv2 import os from common.util...# os.makedirs(result_path) # 若图片文件夹不存在就创建 # # 进行图片识别并标识图片差异
总体而言我们需要产生两部分数据，一部分图片里面包含人脸，另一部分不包含人脸。这里的“包含”或“不包含”并不是指图片中完全没有人脸，而是图片中人脸占据的比率超过一定的阈值时就可以认为给定图片包含人脸。...算法会设定三个阈值，当人脸在图片区域占据比率不超过30%，那么认为图片不包含人脸。如果超过30%但是不到45%，那么图片属于“中性”，当人脸占据区域超过65%则断定图片内含有人脸。...训练使用的数据集为WIDERFace,该数据集不但包含了大量含有人脸的图片，而且还通过文本文件详细描述了每张图片中人脸所在的坐标位置。...，上面数据就表明有一张名为0_Parade_marchingband_1_205.jpg的图片，后面的数字以每四个为一组分别对应一张人脸在图片中的坐标，因此我们可以通过这些数据将图片中的人脸“框”出来：...可以看到图片中很多人脸都被蓝色方框选中，由此根据数据集给定信息我们可以构造不同类型的训练数据，第一种称为”neg”的图片，图片中人脸占总区域的比率不到0.3，第二种称为”part”，这种人脸在这种图片中占据的区域在
水尺监测识别系统利用计算机视觉+YOLOv5网络架构机器学习技术对河道湖泊进行实时检测，水尺监测识别系统监测到河道水位异常时，立即告警，推送给后台。...水尺监测识别系统YOLOv5网络架构机器学习极大提升现场区域的管控效率，既方便又节省人力。...CutMix仅仅利用了两张图片进行拼接，而Mosaic数据增强方法则采用了4张图片，并且按照随机缩放、随机裁剪和随机排布的方式进行拼接而成，具体的效果如下图所示。...这种增强方法可以将几张图片组合成一张，这样不仅可以丰富数据集的同时极大的提升网络的训练速度，而且可以降低模型的内存需求。图片YOLO网络仅使用卷积层， 属于全卷积网络。...图片
人员徘徊识别系统利用现场已有的监控摄像头可以实时剖析监控画面中人员异常徘徊行为，当人员徘徊识别系统识别到特殊重要区域（危险区域）附近出现人员来回反复停留时，系统会立即搜抓拍预警并同步异常违规信息到后台，...这种情况下，人员徘徊识别系统应运而生。...人员徘徊识别系统对监控画面当中作业人员进行全天候7*24h实时监测分析，一旦发现监控画面当中人员行为出现异常情况，人员徘徊识别系统立即抓拍提醒后台人员并保存违规预警记录，有利于之后调查取证，进而更有效的协助后台人及时高效员解决问题...人员徘徊识别系统大大提升了现场预防安全水准，将智能安全性从处于被动管控转变成积极发现。
船只监测识别系统通过python+opencv网络模型深度学习技术，船只监测识别系统对河道湖泊区域进行7*24小时不间断实时监测，当船只监测识别系统监测到监控区域出现违规船只时，立即抓拍告警。...图片 与C / C++等语言相比，Python速度较慢。...图片 OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。...图片
河道船只识别系统通过计算机视觉技术对河道中的船只进行监测，如河道船只识别系统识别到有船只违规行为如取土捕鱼采砂等，河道船只识别系统立即抓拍告警同步回传给后台监控及时通知相关人员立即处理。...图片YOLOv5算法具有4个版本，具体包括：YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四种，本文重点讲解YOLOv5s，其它的版本都在该版本的基础上对网络进行加深与加宽。...输入端-输入端表示输入的图片。该网络的输入图像大小为608*608，该阶段通常包含一个图像预处理阶段，即将输入图像缩放到网络的输入大小，并进行归一化等操作。...在网络训练阶段，YOLOv5使用Mosaic数据增强操作提升模型的训练速度和网络的精度；并提出了一种自适应锚框计算与自适应图片缩放方法。...图片
感谢Liuruoze的EasyPR开源车牌识别系统。 EasyPR是一个中文的开源车牌识别系统，其目标是成为一个简单、灵活、准确的车牌识别引擎。...相比于其他的车牌识别系统，EasyPR有如下特点： 它基于openCV这个开源库，这意味着所有它的代码都可以轻易的获取。...它能够识别中文，例如车牌为苏EUK722的图片，它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。 它的识别率较高。目前情况下，字符识别已经可以达到90%以上的精度。...例子 假设我们有如下的原始图片，需要识别出中间的车牌字符与颜色： ? 经过EasyPR的第一步处理车牌检测（PlateDetect）以后，我们获得了原始图片中仅包含车牌的图块： ?...本图片中有3个车牌，所有共有三个配对。最后的Recall等指标代表的是整幅图片的定位评价，考虑了三个配对的结果。 有时检测车牌的部分会用“无车牌”与“No string”替代。
河道垃圾识别系统通过yolov7网络模型智能视频分析技术，河道垃圾识别系统对河道水面垃圾进行7*24小时自动不间断实时监测，河道垃圾识别系统监测到河道水面出现垃圾时，立即抓拍告警。...图片 在架构方面，E-ELAN 只改变了计算块的架构，而过渡层（transition layer）的架构完全没有改变。YOLOv7 的策略是使用组卷积来扩展计算块的通道和基数。...图片 近年来，实时目标检测器仍在针对不同的边缘设备进行开发。...图片
人员行为识别系统人员行为识别系统通过TensorFlow深度学习技术，人员行为识别算法对画面中区域人员不按要求穿戴、违规抽烟打电话、睡岗离岗以及作业流程不规范实时分析预警，发现违规行为立即抓拍告警。...，而one-stage直接从图片生成位置和类别。...YOLO是You Only Look Once的缩写,意思是神经网络只需要看一次图片，就能输出结果。...图片 某些数据类型是不被GPU所支持的。强制指定设备会报错。为了避免解决这个问题。在创建会还时可以指定参数allow_soft_placement 。...图片
人员超员识别系统通过yolov5深度学习网络模型对现场画面进行实时监测，人员超员识别系统监测到画面中区域人数超过规定人数时，立即抓拍存档预警。...图片Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共...我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。图片YOLOv5在YOLOv4算法的基础上做了进一步的改进，检测性能得到进一步的提升。...图片
河道水位识别系统采用yolov5网络模型深度学习技术，河道水位识别系统自动识别水尺位置，河道水位识别系统通过AI图像识别技术将数字与水位线位置结合对别，即可识别出水尺读数。...图片YOLO不会在输入图像中搜索可能包含对象的感兴趣区域，而是将图像分割成单元格，通常是19×19网格。每个细胞负责预测K个包围框。具有最大概率的类被选择并分配给特定的网格单元。...图片YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。...主要的改进思路如下所示：输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP...图片
裸露土堆识别系统基于于yolov7深度学习架构模型技术，利用建筑工地现场已有监控摄像头实时识别路面/建筑工的土堆裸露情况，若裸露土堆识别系统识别到监控画面中的土堆有超过40%部分没被绿色防尘网覆盖，系统则判定是裸露土堆会立即自动标注抓拍存档并反馈后台人员提醒及时处理...图片YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器并在V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。...图片YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。...图片
人数超员识别系统基于计算机视觉分析技术yolov5网络架构对监控摄像头视频采集的画面实时分析，如果人数超员识别系统监测到作业区域超员时，立刻抓拍存档并同步报警回传给后台监控管理中心，提示后台人员及时进行处理...图片主要的改进思路如下所示：输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与...图片输入端-输入端表示输入的图片。该网络的输入图像大小为608*608，该阶段通常包含一个图像预处理阶段，即将输入图像缩放到网络的输入大小，并进行归一化等操作。...在网络训练阶段，YOLOv5使用Mosaic数据增强操作提升模型的训练速度和网络的精度；并提出了一种自适应锚框计算与自适应图片缩放方法。...图片
车辆轮轴监控识别系统根据神经网络图像识别算法与边缘计算加视觉识别技术结合在一起，以保证算法识别的准确性。...车辆轮轴监控识别系统利用前端监控摄像头实时监控视频流上传至系统服务器，车辆轮轴监控识别系统实时读取抓拍图片进行识别与分析。对外输出车辆轮轴数量、车牌或警报信息。...车辆轮轴监控识别系统应用最新神经网络算法和云计算来应用已有的监控监控摄像头替代人类的眼睛，并自动识别交通卡口处货车车辆的轮轴数。...车辆轮轴监控识别系统依据输入轮轴识别的数量，限定货车车辆的载重标准和收费标准，以护卫车辆在道路上的安全安全驾驶交通出行高效率。
工地安全着装识别系统依据很多工作服图片信息数据训练识别模型，对现场视频监控画面实时分析，工地安全着装识别系统利用视频监控机器学习算法判断工地作业人员着装、工作服颜色识别；工地安全着装识别系统识别到违规信息后系统马上把违规图片...工地安全着装识别系统针对建筑工地的监管系统，其作用包含：安全头盔检测、着装检验、烟雾明火检验，区域入侵识别。...工地安全着装识别系统在建筑工地、电力安装、煤矿、石油化工、冶金工业、化工企业等危险工作上自动识别工作人员，有效预防危险事件的发生。...工地安全着装识别系统利用项目现场已经安装的监控摄像机拍的视频画面展开了实时分析，一旦发现工作人员并没有按照要求着装，工地安全着装识别系统会自动报警。...工地安全着装识别系统会自动保存时间、地点及相应的图片，作为事后追溯的依据。
指针仪表读数识别系统通过 yolov7+opencv计算机视觉分析技术，指针仪表读数识别系统利用现场摄像头可以自动识别指针型仪表读数并将读数回传给平台节省人工巡检读表的时间。...图片OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库，支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法，以BSD许可证授权发行。...图片相对于其他类型的工具，YOLOv7-E6 目标检测器（56 FPS V100，55.9% AP）比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS...图片
皮带撕裂监测识别系统通过yolov5网络模型深度学习技术，皮带撕裂监测识别系统自动对运输机皮带状态进行全天候不间断实时检测，皮带撕裂监测识别系统检测到撕裂跑偏时，皮带撕裂监测识别系统立即抓拍告警及时同步信号给运输机停止运输机...图片和YOLOv4一样，对输入的图像进行Mosaic数据增强。...并且在BN计算的时候一次性会处理四张图片。骨干网路部分主要采用的是：Focus结构、CSP结构。其中 Focus 结构在YOLOv1-YOLOv4中没有引入，用于直接处理输入的图片。...图片在YOLO系列算法中，针对不同的数据集，都需要设定特定长宽的锚点框。...图片
工厂静电释放识别系统对烟花生产车间出入口静电释放仪实时检测，不用人工干预。一旦检测到工人未释放静电，工厂静电释放识别系统马上开展警报，通知后台监控人员，并提醒负责人妥善处置。...为了能保证安全生产，工厂静电释放识别系统依据智能视频分析，对烟花生产区实时检测。当检测到工人并没有释放静电时，系统马上警报，大大提升了视频资源的使用率，减少了人力资源的监管成本。
穿戴规范智能识别系统通过yolov7+python网络模型AI深度视觉学习算法，穿戴规范智能识别系统对工厂画面中人员穿戴行为自动识别分析，发现现场人员未按照规定穿戴着装，立即抓拍告警。...图片YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器并在V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。...图片在架构方面，E-ELAN 只改变了计算块的架构，而过渡层（transition layer）的架构完全没有改变。YOLOv7 的策略是使用组卷积来扩展计算块的通道和基数。...图片
视频图像智能识别系统根据优化算法对项目现场封闭地区开展监控和防卸，对项目现场实时全天候监控识别分析，当监测到有人的身体进入时，视频图像智能识别系统会全自动警报和警示，适用三种颜色智能展现不一样情况，数据可视化监管
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