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关键词

OpenCV中操作

处理的分支科,在二值处理中占有重要地位、OpenCV中实现了如下常见操作:-膨胀操作-腐蚀操作-开操作-闭操作-击中击不中操作-黑帽操作-顶帽操作-梯度操作在开始相关API 与代码演示之前,首先要加载片然后把从彩色转换为二值,实现代码如下:? 结构元素操作,必须有结构元素才可以,不同状的结构元素对同样的进行相同的操作可以得到不同的输出结果,所以在操作中结构元素的选择至关重要。OpenCV中获取结构元素的相关代码如下:? 梯度操作的梯度操作是膨胀与腐蚀结果之间的不同,常见的梯度操作是基本梯度-是膨胀与腐蚀结果之间不同。OpenCV的代码演示如下:?效果显示如下:? 函数说明morphologyEx- 操作函数-第一个参数表示输入,通道数目任意,位数可以是8、16、32-第二个参数表示输出,通道数与位数与输入一致-第三个参数表示是那种操作-第四个参数表示结构元素是什么上述举例都是基于矩结构元素

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【python 从菜鸟

安装在C:Program Files下5、找到 pytesseract.py 更改 tesseract_cmd = C:Program FilesTesseract-OCRtesseract.exe二、英文 三、验证码 ??? 二、实现源代码 1、英文#-*-coding:utf-8-*-import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding(utf-8) import timetime1 FilesPython27Libsite-packagespytesseracttest.png)code = pytesseract.image_to_string(image)print(code)2、验证码 = image.convert(L)# 把片变成二值

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    地,我们发现一种称为深卷积神经网络的模型 可以在硬性视觉任务上实现合理的性能 - 匹配或超过某些领域的人类表现。 我们现在正在采取下一步,发布在最新型号Inception-v3上运行的代码。 Inception-v3 使用2012年的数据对ImageNet大型视觉挑战进行了培训。 您将习如何使用Python或C ++ 将分类为1000个类。我们还将讨论如何从此模型中提取更高级的功能,这些功能可能被重用于其他视觉任务。 我们很高兴看到社区将如何处理这种模式。  ,您可以看到网络正确她穿着军装,得分高达0.8。? 如果您已经在产品中拥有自己的处理框架,那么只要在将输入主之前应用相同的变换即可使用。

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    Python处理:操作

    方法 当经过预处理进行增强和阈值等性能操作时,就有可能得到一些噪声。从而导致中存在素信息不平衡的问题。的操作主要是去除影响状和信息的噪声。 运算在分割中非常有用,可以得到无噪声的二值。基本的操作是侵蚀和膨胀。下面对这两种操作进行说明:膨胀在放大操作中,如果物体是白色的,那么白色素周围的素就会增大。 它增加的区域取决于物体素的状。膨胀过程增加了对象的素数,减少了非对象的素数。 = uint8)9 closing = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) cv2.imwrite(closing.jpg, closing)梯度 ,也是处理应用程序中预处理的一部分。

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    Android OpenCV(三十一):

    简介(morphology)一词通常表示生物的一个分支,它是研究动植物的和结构的科。而我们处理中指的,往往表示的是数。 数(Mathematical morphology) 的语言是集合论。同样,为大量的处理问题提供了一种一致的有力方法。数字中的集合表示中的不同对象。 例如,在二值中,所有的黑色素的集合是完整的描述。的基本操作有腐蚀、膨胀、开操作、闭操作、击中不击中等。 梯度梯度能够描述目标的边界,根据腐蚀和膨胀与原之间的关系计算得到,梯度可以分为基本梯度、内部梯度和外部梯度。 :op,操作类型的标志标志位值作用MORPH_ERODE0腐蚀MORPH_DILATE1膨胀MORPH_OPEN2开操作MORPH_CLOSE3闭操作MORPH_GRADIENT4梯度

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    习-验证码

    由于楼主比较懒,网上许多方法都需要切割片,但是楼主思索了一下感觉让模型有多个输出就可以了呀,没必要一定要切割的吧?切不好还需要损失信息啊!本文比较简单,只基于传统的验证码。part 0、模型概览? 从片到序列实际上就是Image2text也就是seq2seq的一种。encoder是Image, decoder是验证码序列。 用seq2seq可以实现的模型结构part1、收集数据网上还是有一些数据集可以用的,包括dataCastle也举办过验证码的比赛,都有现成的标注好了的数据集。 也就是说在可以预期的情况下,如果你的一个字符的准确率达到了99%,那么如果你的序列长度是5的时候,理论上你的序列准确率是0.99^5 = 0.95, 如果我们一样序列长度是7,则为0.99^8=0.923 part 6 、其它看起来还是觉得keras实现简单的模型会比较容易,稍微变一点的模型就很纠结了,比较好的是基础的模型用上其他包都可以实现。

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    ——MNIST

    “深度习是一个基于赋予大型神经网络多层隐含的机器习领域,以习具有较强预测能力的特征。尽管深度习技术是早期神经网络的后代,但它们利用无监督和半监督习,结合复杂的优化技术,实现了最新的精确度。” 由于自动编码器不使用训练样本标签作为目标,而是使用训练样本本身,所以它们被分类为半监督习技术。本文使用NEURAL程序来介绍一下在SAS里如何实现。 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的0-9的数字构成,正确地这些手写数字是机器习研究中的一个经典问题。 02模型训练过程:采用SAS中的神经网络过程步:***自编码*******************03结果展示最后,来看一下原始数据和模型训练结果的对比效果:10个 MNIST 数据集的原始数字模型训练生成的

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    Airtest

    Airtest是一款网易出品的基于面向手游UI测试的工具,也支持原生Android App基于元素的UI自动化测试。 示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的进行代码走读,加深对原理的理解(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)。 概括来说aircv.find_template 主要做了这几件事情: 1、校验输入; 2、计算模板匹配的结果矩阵res; 3、依次获取匹配结果; 4、求取可信度; 5、求取位置。 这里可以看到,Airtest也没有自研一套很牛的算法,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: ? ? 六、总结 1、,对不能用ui控件定位的地方的,使用来定位,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,使用的话可以一套代码兼容android和ios哦,用

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    H5

    对比----1、百度发现百度的片搜索率不是特,下面为测试片跟测试后的结果:测试片:下面为测试后的结果:2、采用 tesseract.js 后结果H5 (采用Tesseract.js 进行)----简单的文案之类的,的还算可以,但是稍微复杂点的,准确率就不是那么好了,在习中。。。 第一个参数,可以是 img 路劲地址,可以是片base64位的二进制码、也可以是Image对象 等。 附上实现的代码: body{margin:0 auto;width:500px;font-size:12px;font-family:arial, helvetica, sans-serif} cursor:pointer}img{background:#ddd}h2{font-weight:500;font-size:16px}fieldset legend{margin-left:33%}

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    OpenCV人脸-静片与动

    ,“hog”特征主要用于行人检测,“lbp”特征主要用于人脸,“eye”特征主要用于眼睛的检测。 OpenCV介绍Python3 OpenCV入门静片人脸代码 Pythonimport cv2 # 指定片的人脸然后存储img = cv2.imread(.opencvpic1.jpg) = faceRect cv2.rectangle(img, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), color, 40) # 控制绿色框的粗细 # 写入头人脸按帧数读取片 Pythonimport cv2 cap = cv2.VideoCapture(0)face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r.datahaarcascade_frontalface_default.xml ) # 加载人脸特征库 while(True): ret, frame = cap.read() # 读取一帧的 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY

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    【Matlab机器习】之

    Handwriting Recognition Using Bagged Classification Trees【代码及其数据点击阅读原文下载】目标分类是一个重要的任务,在许多计算机视觉应用,包括监控、汽车安全、和检索 无论对象的分类类型,创建对象分类的基本程序是:获得一个标记的数据集所需的对象的。分区数据集分成训练集和测试集。训练分类器使用从训练集的特征提取。测试使用的测试集的分类特征提取。

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    之mixupcutmix

    本人kaggle分享链接:https:www.kaggle.comcbengaliai-cv19discussion126504效果: (目标检测中)?

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    之GridMask

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

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    之augmix

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

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    Python3 (二)

    三、均值hash下面的例子是使用了素平均值,又叫均值哈希。优点:均值哈希较为简单。缺点:对灰度的平均值特敏感,也不具备旋转不变性。 把缩小为8 * 8,并转化为灰度 src = cv2.imread(path, 0) src = cv2.resize(src, (8, 8), cv2.INTER_LINEAR) # Step2 print(3&4 --> ,hamming(h3,h4))结果:1&2 --> 11&3 --> 01&4 --> 12&3 --> 12&4 --> 13&4 --> 1四、余弦感知哈希为了提升更好的效果 优点:能够处理旋转。缺点:只能够程度在25%以内的片。 步骤:1.缩小尺寸:将缩小到32*32,并转为灰度。2.计算DCT:对进行二维离散余弦变换。 把缩小为32 * 32,并转化为灰度 src = cv2.imread(path, 0) src = cv2.resize(src, (32, 32), cv2.INTER_LINEAR) # Step2

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    Python3 (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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    Python使用数方法处理

    本文要点在于Python扩展库numpy、scipy、matplotlib的用法和数中开、闭、腐蚀、膨胀等运算的实现。 np.random.random((2, 15))).astype(np.int) #随机位置>>> square = 1 #把随机位置设置为1>>> plt.imshow(square) #显示原始随机

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    基于FPGA灰度腐蚀

    FPGA开源工作室FPGA处理创业职场关注基于FPGA灰度腐蚀01背景知是一门建立在集论基础上的科,是几何分析和描述的有力工具。 数的蓬勃发展,其并行快速,易于硬件实现,目前已经在计算机视觉、信号处理与分析、模式等方面得到了极为广泛的应用。 滤波之腐蚀 腐蚀(erode)就是求局部最小值的操作。从数角度来看就是将f和核(结构元)b进行卷积的一个过程。 03FPGA实现灰度腐蚀?3.1 腐蚀模块的设计1)比较子模块2)一维腐蚀子模块3)二维腐蚀子模块(1) 比较子模块为了代码更好的移植,我们将比较子模块设计为独立的子模块。 (2)一维腐蚀膨胀模块设计我们要完成对nxn窗口的腐蚀或者膨胀首先我们要做行的一维腐蚀或膨胀。例如我们要做3x3窗口的腐蚀或膨胀,一维腐蚀或膨胀如所示:?

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    TensorFlow习笔记--CIFAR-10

    零、习目标tensorflow 数据读取原理深度习数据增强原理一、CIFAR-10数据集简介是用于普通物体的小型数据集,一共包含 10个类 的 RGB彩色片(包含:(飞机、汽车、鸟类、猫、鹿 片大小均为 3232素*,数据集中一共有 50000 张训练片和 1000 张测试片。部分代码来自于tensorflow官方,以下表格列出了所需的官方代码。 常用的数据增强方法如下表 方法 说明 平移 将在一定尺度范围内平移 旋转 将在一定角度范围内旋转 翻转 水平翻转或者上下翻转片 裁剪 在原上裁剪出一块 缩放 将在一定尺度内放大或缩小 颜色变换 对的RGB颜色空间进行一些变换 噪声扰动 给加入一些人工生成的噪声 注3: 使用数据增强的方法前提是,这些数据增强方法不会改变的原有标签。 六、CIFAR-10模型建立模型的代码在cifar10.py文件额inference函数中,代码在这里不进行详解,读者可以去阅读代码中的注释。

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    基于转移习的

    01.前言我们希望编写一个简单的算法用来狗狗的品种,假设我们想知道这只狗是什么品种。 ?算法该如何分辨这只狗可能属于哪个品种? 现在来让我们了解一个重要的概念——转移习。02.卷积神经网络在此之前我们先简要介绍一下什么是卷积神经网络。?卷积神经网络(CNN)是一种用于分类的神经网络架构,通常包含卷积层和池化层两种类型。 卷积层接受输入并将其抽象为简单的特征,池化层则是为了降低特征的维数。这两层的目的是简化寻找特征的过程,并减少过度拟合的数量。典型的CNN架构如下所示:? 因此如果我们已经找到可以正确狗的模型,只需要在其之上添加一层来预测狗的品种就可以了,那我们该怎么操作呢? 为了最大程度地利用转移习,我们需要仔细考虑转移到模型中的“习”。 在此过程中,改进了狗狗的分类模型。但是,该模型仍然有过拟合的趋势。代码链接:https:github.comkendricngudacity-ds-capstone

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