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压缩-腾讯

是腾讯前端团队开发的一个专门用于压缩和格式转换的平台 可以对png,jpeg,gif等各类格式的压缩,以及为上传自动选择最优的格式,同时,平台还会为用户转换一份webp格式的 压缩后的质量非常好,而且体积减少很多 测试 156KB,压缩后的为 55KB,并且清晰度和原几乎相同 目前支持手动上传(zhitu.isux.us)后压缩,和使用gulp插件批量压缩 return gulp.src(['img/*']) .pipe(imageisux('',true)); }); 注: imageisux方法有两个参数 第一个参数为存放压缩后的路径 ,为空时默认生成dest webp两个目录 第二个参数为是否生成webp (4)运行 在项目目录下执行 $ gulp 运行完成后,img目录下会自动生成两个目录:dest、webp,分别存放压缩后的 jpg,和webp

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python识别系统(切割、识别、区别标识)

python flask识别系统使用到的技术有:背景切割、格式转换(pdf转png)、模板匹配、区别标识。 运行效果 第一组: 1: [在这里插入描述] 2: [在这里插入描述] 开始上传: [在这里插入描述] 上传成功、预览: (emmm..抱歉大小未处理,有点大哈) [在这里插入描述 第二组: 这会搞个复杂些的,也是实用的 1:(仅供交流,侵权删) [在这里插入描述] 2: [在这里插入描述] 你会发现,其实2是1的子,这下我们看看程序处理的效果: [在这里插入描述] 还可以哈,截取了1中的匹配部分,然后标识出来了区别 关键代码 背景切割 from PIL import Image import cv2 import os from common.util # os.makedirs(result_path) # 若文件夹不存在就创建 # # 进行识别并标识差异

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    腾讯云+社区系列公开课上线啦!

    Vite学习指南,基于腾讯云Webify部署项目。

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    Mac处理Photo AI ,拥有超过 150 个过滤器调节器和效果器

    Photo AI for Mac(处理工具) Photo AI是一款Mac平台上的AI处理工具,拥有超过 150 个过滤器调节器和效果器。 获得 400 次滤镜调整,结合自定义遮罩、AI 面部滤镜、内容感知对象移除、添加文本和形状,Photo AI 通过超级易用的界面让您完全控制您的照。 AI Face Filters 就像魔法一样。 不用担心,Photo AI 具有实时非破坏性编辑功,因此您始终可以通过简单的复选框打开/关闭任何操作。 主要功和许多过滤器的列表: 300 多个带遮罩的过滤器调整器 100 多个内置效果 A.I. 文本和可自定义形状 实时、实时编辑 非破坏性分层 绘制、环形和渐变蒙版 放大镜、放大照 混合层选项 打开 RAW 文件 创建和共享效果

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    人工造假可以有多真实

    随着人工的火速发展,如今人们在像问题上面有了十足的成果了。给大家看几张,大家可以猜一猜这些中哪些是真实的照,哪些是程序生成的? ? ? 这张可以理解成你给程序的输入(事实上它的像素点数要大于实际的输入),当你想要把它转变成真实生活的照的时候,你需要把每一个像素点的值都要安排得当,这就是所谓人工领域的“高维”问题:(1)一张的像素点很多 直到2018年大家才集合了大量计算资源生成我们在文字最开始给大家的,而这种成功不仅得益于电脑强大的计算力,更是得益于生成对抗网络(generative adversarial networks)的诞生 02 — 生成对抗网络 先跟大家提前做一个约定,我们这个生成对抗网络系列中的“网络”就是所谓的人工神经网络(ArtificialNeural Network),它是如今人工为什么这么火的根基所在, 顾名思义,生成对抗网络是主打对抗概念和生成()功的网络。这个网络架构中有两个网络,一个是生成器(generator)另外一个是判别器(discriminator)。 ?

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    Python人工识别,Python3一行代码实现文字识别

    我们以识别诗词为例 下面是我们要识别的 先看下效果 我们运行代码后识别的结果,有几个字没有正确识别,但是大多数字都识别出来。 一行代码就识别,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才实现一行代码实现文字识别 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 在pycharm的Settings设置页按照下面步骤操作 这样就成功安装pytesseract,安装PIL只需要在上面第三步里搜索PIL并点击安装即可 这时我们安转好了库,运行下面代码 会报下面错误 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诗解析成文字了

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    Python人工识别,Python3一行代码实现文字识别

    我们以识别诗词为例 下面是我们要识别的 ? 先看下效果 ? 我们运行代码后识别的结果,有几个字没有正确识别,但是大多数字都识别出来。 ? 一行代码就识别,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才实现一行代码实现文字识别 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 这样就成功安装pytesseract,安装PIL只需要在上面第三步里搜索PIL并点击安装即可 ? 这时我们安转好了库,运行下面代码 ? 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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    基于CDN边缘网络优化和视频

    在分享中,何明聪老师结合Akamai和视频优化方案及具体实践经验,详细解析了如何在无需修改源站代码的前提下,通过自动化的工作流程在CDN边缘网络优化和视频。 1.和视频优化的挑战 互联网是在持续进化中,最终服务于用户,而用户对体验的追求是在持续提升的,随着网络基础设施的逐步延伸和各种终端的普及,大家都希望可以看到更高清、更丰富的和视频,所谓一胜千言 对CDN创建的各个文件副本,CDN会根据终端的设备、浏览器的类型,屏幕大小等做自适应的分发,避免在源站做复杂的代码逻辑。 同样部分浏览器是支持JPEG XR和JPEG 2000的,我们也可以利用这样的特性,对进行相应的转换后,之后CDN根据终端浏览器的分发转换后的,终端用户就享受到优化的效果。 第二对CDN创建的各个文件副本,CDN会地根据终端的设备,浏览器的类型,屏幕大小做自适应的分发,避免在源站实现复杂的分发逻辑。

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    如何用Python批量压缩

    压缩后的,确实在手机上看起来跟原毫无区别。但我用的,很多是教程里的示例。学生可需要放大到一定程度,甚至要在大屏幕上打开,来查看代码或者运行结果的细节。 我用Python做个程序,替我找出全部大于2M的,进行压缩。压缩的时候,须要保持的宽高比例。 如果你对Python像预处理功比较感兴趣,不妨跟着我的介绍,一起试试看。 这样将来面对一个阈值高出3倍的写作平台,我们依然把压缩到这么小,似乎有些矫枉过正。 另外,如果这张是那种极为长的,那即便宽度不是很长,也可会因为高度超出阈值。 更重要的,是我们尝试了如何用Python这一脚本语言,帮我们化做出判断,并且在后台完成琐碎的重复操作。 另外,你应该已经了解了,完成功并不意味着完事大吉。 讨论 你之前遇到过需要批量调整大小的问题吗?你是如何解决的?用过哪些工具?它们自动帮你判断是否需要压缩吗?欢迎留言,把你的经验和思考分享给大家,我们一起交流讨论。

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    利用人工检测色情

    随着计算机视觉和深度学习的发展,算法已经成熟,利用人工,我们够更加精确的识别色情内容。现在有很多云服务商提供鉴黄服务,通过集成鉴黄API到产品中,就可以给产品增加色情过滤功。 所以,open_nsfw模型只关注一种类型的NSFW内容:色情。但需要注意的是,该模型不解决草、漫画、文本等内容的识别。 一般而言,得分小于0.2表示像很可是安全的,评分大于0.8则基本可判定属于色情。如果得分介于这两个值之间,则需要程序员根据需求来设定一个阀值。 对比测试 这个程序是否够如愿工作呢?让我们找一些测试一下。考虑到内容审查,这里进行测试的均不是严格意义上的色情,只是裸露程度不同。 另外一个可是没有RGB到BGR的转换,这个还需要再验证。 如果你有兴趣,可以找一些尺度更大的测试,看看是不是够正确的识别出来。

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    产品动态 | 处理 10月产品更新

    为帮助客户更高效的打造专业化解决方案,腾讯云在 AI 处理力方面不断深耕,助力各行各业的数字化、化转型。 10月,数据万象联合腾讯云 AI 和腾讯优实验室推出了一些新的功,针对存储在腾讯云对象存储 COS 上的,以更高效、更便捷的方式进行化处理。 对此,我们推出了质量评估力,基于像本身的清晰度、明亮的、对比度等,可给出综合客观的像清晰度评分;基于内容,如色彩分布、美颜滤镜等,可给出主观的美观度评分。 适用于各行各业针对的质量筛选场景。 2 人脸检测定位 我们基于深度学习的面部分析技术,提供了人脸检测定位力。借助领先的人脸检测技术,可应用在相册分类等场景。 如果中存在多辆车,会分别输出每辆车的车型、坐标及车牌号。 4 通用文字识别(OCR) 基于行业前沿的深度学习技术,提供上的文字信息识别力,支持印刷体文字和手写体文字内容的识别。

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    产品动态 | 处理 10月产品更新

    为帮助客户更高效的打造专业化解决方案,腾讯云在 AI 处理力方面不断深耕,助力各行各业的数字化、化转型。 10月,数据万象联合腾讯云 AI 和腾讯优实验室推出了一些新的功,针对存储在腾讯云对象存储 COS 上的,以更高效、更便捷的方式进行化处理。 对此,我们推出了质量评估力,基于像本身的清晰度、明亮的、对比度等,可给出综合客观的像清晰度评分;基于内容,如色彩分布、美颜滤镜等,可给出主观的美观度评分。 适用于各行各业针对的质量筛选场景。 人脸检测定位 我们基于深度学习的面部分析技术,提供了人脸检测定位力。借助领先的人脸检测技术,可应用在相册分类等场景。 总结 腾讯云存储产品通过产品优化,提供专业化的解决方案,协助企业更好地实现业务扩张,更加平滑地将数据上云,助力各行各业的数字化、化转型。

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    python人工:完整的识别(非验证码),以及模型的使用

    一整套的AI识别以及模型的使用。 一直都在说人工像识别,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,要做识别。 我不会人工,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 来源Google 说起卷积模型,LeNet、Inception、Vgg都是我们在学习像识别领域神经网络的经典模型,以上模型就是经典的Vgg-19与34层传统卷积网络、ResNet-34的对比。 首先采用11卷积进行深度降维,减少残差模块在深度上的计算量,第二层33layer和之前的模块功一样,提取像特征,第三层1*1layer用于维度还原。 image.png 第二步、运行train.py 训练模型 我这里少,训练的次数也少,真实情况要大量训练 ?

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    python人工:完整的识别(非验证码),以及模型的使用

    一整套的AI识别以及模型的使用。 一直都在说人工像识别,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,要做识别。 我不会人工,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都是我们在学习像识别领域神经网络的经典模型,以上模型就是经典的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:像识别 分享最实用的Python功,欢迎您的关注

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    ”一张超级人工

    究其本质是借助人工等技术,帮助企业实现销售全流程与客户全生命周期的自动化、数字化管理,全方位提升企业销售及销售管理力。因此,新销售离不开数据、算法、人工这些最前沿的技术。 营销不停留在对消费者的浅层次分析上,需找到更行之有效的消费者识别方法。 传统销售面对上述变化,可以说毫无办法。 消费者行为多元化、碎化,路径无限复杂,将资源整合形成有效传播将越来越难。 更快。每天有大量新闻事件、热点事件、新增信息量。热点快速切换,IP的生命周期越来越短。 传统销售面对动态散点的受众,则只处于被动状态,毫无主动出击的力。 按照媒介组合模式从低维到高维的演变趋势,新销售将要求形成全网域的、立体动态的传播分发体系。 以全网统筹、动态分发,应对消费者路径碎化;以高密度传播渗透,应对消费者触达浅状态。 从消费者、品牌到媒介,商业环境三大主体共同演进,发生剧变。

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    ”一张超级人工

    究其本质是借助人工等技术,帮助企业实现销售全流程与客户全生命周期的自动化、数字化管理,全方位提升企业销售及销售管理力。因此,新销售离不开数据、算法、人工这些最前沿的技术。 营销不停留在对消费者的浅层次分析上,需找到更行之有效的消费者识别方法。 传统销售面对上述变化,可以说毫无办法。 消费者行为多元化、碎化,路径无限复杂,将资源整合形成有效传播将越来越难。 更快。每天有大量新闻事件、热点事件、新增信息量。热点快速切换,IP的生命周期越来越短。 传统销售面对动态散点的受众,则只处于被动状态,毫无主动出击的力。 按照媒介组合模式从低维到高维的演变趋势,新销售将要求形成全网域的、立体动态的传播分发体系。 以全网统筹、动态分发,应对消费者路径碎化;以高密度传播渗透,应对消费者触达浅状态。 从消费者、品牌到媒介,商业环境三大主体共同演进,发生剧变。

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    人工:揭秘六大系统

    加推人工就是这样一款产品,以”小程序+SCRM“打通了前期获客、中期跟进、后期交易等全流程,六大系统帮助企业提升销售效率。 ? 人工为企业赋,前端以名为入口,后端承载六大商务生态系统:名裂变系统 、AI销售雷达 、人脉分销商城、微信客服系统、小程序官网系统、BOSS管理系统。 AI 雷达系统 :帮助企业精准获客,以AI核心算法测算,分析客户行为、客户兴趣、客户意向,让销售员精准跟进、促进成交,全天24小时追踪,捕捉客户,省时省心。 BOSS 管理系统: 帮助企业实现员工和客户双向管理,创建B2S2C模式,企业管理者通过实时销售数据、评估绩效管理员工,全面沉淀公司客户资产。 加推人工搭建新一代企业服务生态,同时集成官网和商城功,颠覆传统名和企业官网,标准化输出企业品牌,形成移动互联网时代企业营销推广的全新力量!

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    之根——芯

    当今设备应用越来越广泛,手机,物联网、人工等都要靠芯的支撑,没有芯的支撑,设备就会釜底抽薪,其他外围设备在光彩也只是镜中花水中月,早晚都会枯萎。 芯之根,犹如万物的阳光。 与所有的颠覆性技术一样,新一代人工具有高度的不确定性,因此需要统筹谋划。 随着集成电路的发展,化时代的到来,芯行业也进入到时代,按照用途的不同,分类也不同。 一般与感应系统以及动力传动系统一起作用,相互弥补,发挥各自的优势。 芯是很多电子设备上都要用到的东西,比如说手机电脑、手机、物联网等只要涉及到一些比较复杂的功或者说是比较的功的话,都会用到芯这个重要的东西。 未来万物互联,随着5G无线网络,在更多地点部署更多的物联网设备,化时代进入到慧时代,连接变得更快,更可靠,同时需要的源更少,将给人们的生活带来全新的感受,人类进入万物的时代,芯的价值将成为万物之根

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    人工

    在专用ASIC芯领域,最著名的就是Google的TPU(Tensor processing unit ,张量处理器),是为机器学习而定制的芯,运行效率大大高于GPU,通过内置的大量的计算单元阵列,来实现人工计算的加速 中国的人工公司“地平线”主要开发视频识别类的人工加速芯,下载已经发布的有“征程 ”和“旭日”系列处理器。分别面向驾驶,摄像头领域。 而寒武纪开发的终端处理器IP,已经成功的应用于手机芯中,可广泛应用于计算机视觉等领域,提升视觉终端人/车/物/行为/像/视频等的抓取和即时处理力。 以矿机起家的比特大陆也凭借在计算芯领域的积累,设计了自己的云端和终端人工,可应用于安防监控、数据中心、超级计算、机器人等领域。 如今,人工公司百花齐放,在各个领域不断地持续发力,相互竞争,相互促进。 ?

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