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形状识别之直线检测

形状识别中常见的即是矩形框的识别识别的主要步骤通常是:图像二值化,查找轮廓,四边形轮廓筛选等。当识别的目标矩形有一条边被部分遮挡,如图1所示,传统的识别方法就不能达到识别的目的。 图1 ---- 在这里,提供一种识别的思路,仅供参考。识别的最终目标就是想识别出身份证的四条边,通过计算四条边的交点最后得到四边形的轮廓。 由于待测身份证的边缘邻域颜色特征是稳定的,可以作为初始经验值,当识别线段的颜色特征不符合经验值要求即可剔除掉,最后得到想要的边缘线段以及对应的极坐标表示直线。

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OpenCV中几何形状识别与测量

OpenCV中几何形状识别与测量 ---- 写有代码的文章、做有情怀的人 ---- 经常看到有学习OpenCV不久的人提问,如何识别一些简单的几何形状与它们的颜色,其实通过OpenCV的轮廓发现与几何分析相关的函数 ,只需不到100行的代码就可以很好的实现这些简单几何形状识别与对象测量相关操作。 本文就会演示给大家如何通过OpenCV 轮廓发现与几何分析相关函数实现如下功能: 几何形状识别识别三角形、四边形/矩形、多边形、圆) 计算几何形状面积与周长、中心位置 提取几何形状的颜色 在具体代码实现与程序演示之前 (array, binaryImage=None) - array表示指定输入轮廓 - binaryImage默认为None 二:代码实现与演示 基于轮廓发现与多边形逼近、几何距实现几何形状识别与对象测量 range(len(contours)): # 提取与绘制轮廓 cv.drawContours(result, contours, cnt, (0, 255, 0), 2) 3.几何形状识别

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    识别图中的图形形状,颜色,位置,面积,周长。

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    API智能识别平台,API接口智能识别

    API智能识别平台可以实现AI智能识别业务系统API接口,实现已有业务系统能力及数据高效开放、快速集成,加快企业系统集成过程,快速实现企业数字化转型步伐。 而通过API智能识别平台就可以很好的解决这个问题,通过RestCloud的智能识别平台,能自动识别业务系统的API接口可以快速地把遗留业务系统的能力和数据开放出来。 API接口智能识别功能——自动化识别 1、Restful WebService自动识别 支持智能识别业务系统中的API以及WebService接口并排除掉非API接口操作。 3、智能识别API参数 API智能识别平台能智能识别业务系统API中的参数并可对输入参数进行一步的校验和个性化的转换配置。 image.png API智能识别平台——业务逻辑智能识别 一、智能识别API以及对应的SQL语句 在识别API接口的同时系统能自动识别出此API操作的SQL语句 二、能按业务场景识别API接口

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    智能识别方面主要进展 | 语音识别、OCR识别、图像识别、生物识别…… | 智能改变生活

    智能核心是对认知能力的升级革命,从感知、认知到决策执行,目前基础理论层、技术层的发展已经达到认知层面的建模与分析,应用层则体现为利用智能技术解决各种多模态目标识别的速度和精度,本文整理了目前市场上智能识别领域的典型应用进展及部分厂商 车牌识别:车牌识别技术相信大家都不会觉得陌生,智能交通,小区停车场等,都有很好的应用.为满足市场和用户需求。 相信未来虹膜识别技术在中国市场的空间已经被打开,未来有望在更多智能终端和日常领域得到应用。 ? OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别智能识别技术:通过对图片中的文字进行提取识别,转换成可检索的数据。 统计数据显示,2015年,全球智能终端指纹识别芯片的出货量达到4.78亿颗,市场销售额达到21.1亿美元。

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    基于Matlab的对图像的形状进行识别及定位。

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    智能识别图像识别采用了什么原理?智能识别图像识别有哪些应用?

    ,从而减少人工成本的支出,让机器代替人力操作,比如现在比较火热的智能识别图像识别技术,那么智能识别图像识别采用了什么原理? 智能识别图像识别有哪些应用? 智能识别图像识别采用了什么原理? 人工智能技术是涵盖了非常多样的领域的,其中图像识别技术就是现在发展比较火爆的重要领域,对于各种图像都可以通过人工智能进行识别,从而达到各种目的,很多人会问智能识别图像识别采用了什么原理? 智能识别图像识别这项技术虽然并没有完全成熟,但是基础的技术已经能够应用到很多方面的,那么智能识别图像识别有哪些应用? 关于智能识别图像识别的文章内容今天就介绍到这里,相信大家对于智能识别图像识别这项技术已经有所了解了,相信在未来的某一天人工智能的各种技术都会成熟的。

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    形状匹配

    相同图像的matchShape= 0.0 相似图像的matchShape= 0.19863853606386983 不相似图像的matchShape= 0.11567279132076783 算法:形状匹配是通过

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    智能识别文字是如何实现的?智能识别文字识别率高吗?

    现在社会中人们书写文字的机会几乎是很少的,不过平时依然需要接触到各种文字,还经常会用到智能识别文字这项技术,从图片或者其他地方寻找需要的文字,那么智能识别文字是如何实现的?智能识别文字识别率高吗? 智能识别文字是如何实现的? 智能识别文字属于人工智能中非常重要的领域之一,和图片识别的地位差不多,不过相对图片识别技术来说智能识别文字技术要成熟的多,毕竟文字的形体以及特征是更加明显的,那么智能识别文字是如何实现的? 智能识别文字在平时生活中大家也都接触过,很多人会问智能识别文字识别率高吗?文字识别率和识别的软件以及应用的技术有很大关系,现在技术最为先进的智能识别文字软件识别率能高达99.8%以上。 以上就是关于智能识别文字的文章内容,相信大家对于智能识别文字有一定的了解了,智能识别文字技术在现在很多行业中应用都是比较广泛的,由此也能看出智能识别文字技术的前景是非常好的。

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    AI图像识别:人类看的是形状,算法看的是纹理

    图片中的动物轮廓是猫,但是猫披着大象皮肤纹理,将图片交给人识别,人会说是猫,如果给计算机视觉算法处理,它会说是大象。德国研究人员认为:人看的是形状,计算机看的是纹理。 当你看着一张猫的照片,轻松就能知道猫有没有条纹,不管照片是黑白照,有斑点,还是磨损或者褪色了,都能轻松识别。不论宠物蜷缩在枕头背后;或者跳到工作台上,拍照时留下一片朦胧,你都能轻松识别。 乍一看,AI偏爱纹理而非形状有点奇怪,但细细深思却是有理的。Kriegeskorte说:“你可以将纹理视为精密的形状。” 人类生活在3D世界,可以从多个角度观察,我们还可以借助其它感知(比如触觉)来识别对象。所以说,人类偏爱形状胜过纹理完全合理。 受到Geirhos的启发,最近他们对图像分类算法进行训练,不只让算法识别对象本身,还让它识别对象轮廓(或者形状)中的像素。 结果证明,执行常规对象识别任务时,神经网络越来越好,自动变得越来越好。

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    智能门锁:人脸识别技术

    智能门锁在经过2018年的爆发直至近几年来的持续增长,目前市场上各类的产品基本都涵盖了密码、刷卡、指纹这几项关键的开门方式,人脸识别技术作为一种新的引用技术,成为众多厂家为追求产品差异化而形成的一种趋势 图片来源:https://www.sohu.com/a/501784145_161795 2D人脸识别技术 2D人脸识别技术早在安防、监控、门禁、考勤中就已有应用,其硬件结构相当于一颗RGB摄像头,通过捕捉人脸图像 目前基于神经网络的人脸识别算法在各种开源数据集上测试的准确率已经达到99.58%,但基于二维数据的图像检测,其深度信息丢失,所采集到的二维特征难以应对“活体”伪装攻击。 图片来源:《2021人脸识别行业白皮书》 3D人脸识别技术 3D人脸识别技术加入了深度信息算法技术,与2D识别技术相比,其识别准确率相差不大,但是在活体检测的准确率上有一定的提高。 :艾芯智能等; 以双目视觉为主打的厂家有:商汤、旷视等 与2D人脸识别相比,3D人脸识别结合深度信息,在防伪安全上由此有了提高,在3D人脸识别的3中技术中,结构光作用距离相对较近,良率及一致性相对较差;

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    深度神经网络并不是通过形状识别物体的

    这是我们所说的“纹理假说”的第一个证据:纹理,而不是物体的形状,是人工智能物体识别中最重要的方面。 神经网络如何分类图像:基于形状(通常假设)或纹理? 正如你所看到的,有象皮的猫是根据纹理来分类的,而不是根据它的形状来分类的。目前的人工智能物体识别似乎与我们之前设想的有很大不同,与人类识别物体的方式也有根本不同。 我们能做些什么吗? 我们能让人工智能物体识别更像人类吗?我们能教它使用形状而不是纹理吗? 答案是肯定的。深度神经网络,当学习分类物体时,利用任何有用的信息。 通过简单地关注物体的形状而不是容易扭曲的纹理,这个基于形状的网络是第一个接近一般的,人类水平的噪声鲁棒性的深度神经网络。 在人类视觉感知和人工智能的十字路口,灵感可以来自这两个领域。 ,人工智能一样有能力推动今天的视觉科学!

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    SVG 形状写法示例

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    人工智能之头像识别

    图像识别是人工智能的一个重要方面,下面通过一个简单列子进行练习: 随着圣诞的到来,大家纷纷@官方微信给自己的头像加上一顶圣诞帽。当然这种事情用很多P图软件都可以做到。

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    人工智能系统可以调整图像的对比度、大小和形状

    人工智能(AI)和艺术并没有你想象的那么对立。事实上,智能系统已经在与艺术家合作,帮助艺术家创作歌曲,制作油画作品,以及制作彩色标识。 现在,一名软件开发人员利用人工智能的生成能力来操纵图像中的对比度、颜色和其他属性。 Grimm人工智能模型的基础是生成对抗网络(GAN),这是一个由数据产生器和甄别器组成的两部分神经网络,甄别器试图区分生成器的合成样本和真实样本。 这个系统被她称为“艺术构图属性网络”(Art Composition Attributes Network,简称ACAN),她学会了在制作照片的同时改变八种不同的构图属性:纹理、形状、大小、颜色、对比度 在一些生成的样本中,重构照片中的对象与源图像中的对象几乎没有相似性——这是对对比度、大小和形状进行调整的结果。

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    智能门锁:指纹识别概述

    每个人的皮肤纹路在图案、断点、交叉点上各不相同,指纹识别技术依靠皮肤纹路的唯一性、稳定性,把个体身份同指纹对应起来,通过与预存指纹对比进行身份识别。 在实现方式上,指纹识别技术主要分为:电容式、光学式、超声波式。 电容式指纹识别 电容式指纹识别是将电容感测点阵整合于一块传感器中,当指纹按压传感器表面时,由于人体指纹呈沟壑结构,波峰与波谷产生的电荷导电率不同,通过面阵的电容识别可以将图像信号转化成电信号。 光学式指纹识别成本低,非常耐用,目前大量的门口打卡机都是这种方案,但光学式方案缺点也很明显:耗电高,由于依赖于纯图案成相识别,因此对于脏、湿手指识别度较弱,且存在假图形的防伪识别能力差的问题。 但与光学式传感器类似,基于图像的识别上,超声波指纹识别也容易被3D打印的树脂指纹模破解,因此其防伪能力存在一定的隐患。

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