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自制物体识别软件

需求 在物联网和智能家居的制作方面,物体识别是一个很重要的方面。我们都知道,物联网主要分为感知识别、网络传输、综合运用等方面。而感知识别最重要的就是识别出是什么物体。 我们平时主要是根据各种电子标签提前标识出物体的序号,从而让中央处理单元以前知道是什么物体。而我们在生活中,还常常利用图像识别技术进行识别,感测出是什么物体。 image.png 技术 本文中制作的图像识别软件是由python和pyqt5制作而成,使用LBP+SVM技术,训练识别给定的测试图像,从而进行物体识别。 image.png 识别图像 建立testing文件夹,在其中存放你想要识别的图像。

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openCV 简单物体识别

本篇的例子介绍使用numpy和 OpenCV ,仅根据识别对象的尺寸和颜色进行简单的物体识别。专业的图像识别须借助机器学习(含神经网络即深度学习),本篇不做介绍。 下图截屏于支付宝登山赛小游戏,我们的任务是识别一系列截图中的小鸡和金币,并给出其各自中心位置的大概坐标(原点在图像的左上角)。 ? 首先是抠掉不动的背景。上篇已有介绍,不再赘述。 =x+int(0.5*w), y= y+int(0.5*h))) drawRect(B_, img1st, 0.12*W, 0.05*H, text='chick')#识别小鸡 金币识别的方法也相似: #金币在红色通道最明显 #cv2.imshow("B", cv2.resize(B ,(int(0.3*W),int(0.3*H)))) R_ = R.copy()#深拷贝,防止串扰 最后,我们就得到了识别的结果: cv2.imshow("detection", cv2.resize(img1st ,(int(0.3*W),int(0.3*H)))) cv2.waitKey() cv2

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    物体识别技术长篇研究

    一、物体识别的发展史 1)物体识别的理解 物体识别是计算机视觉领域中的一项基础研究,它的任务是识别出图像中有什么物体,并报告出这个物体在图像表示的场景中的位置和方向。 目前物体识别方法可以归为两类:基于模型的或者基于上下文识别的方法,二维物体识别或者三维物体识别方法。 (4)基于模型(model)的物体识别方法 现在主流的物体识别的基本方法都可以集合为一类:基于模型的物体识别物体与其上下文之间的关系是通过对包含此物体的图像的低级特征进行统计得出的。 3)物体识别的性能评估方法 判定物体识别的性能通常采用PR曲线。 三、物体识别的市场 1)全球物体识别市场规模 根据KBV Research发布的“全球图像识别市场(2016-2022)”报告,2022年,全球物体识别(商品识别、车辆识别等)将达到94.5亿美元,年复合平均增长率在

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    简易版物体识别

    非常感谢John Olafenwa及其团队构建ImageAI软件包,这使得程序员的生活变得更加轻松,不仅可以使用,还可以了解对象检测的工作原理。//深入了解DeepQuestAI。 从Anaconda 安装Tensorflow 从原文下载ImageAI软件包,虽然Anaconda尚未提供,但谁知道明天会发生什么? 现在我们已经完成所有设置,我们将通过几行代码来识别图像文档中的大多数基本对象。在我们使用Jupiter Notebook之前设置,确保所有下载都在工作目录中。 detections: print(eachObject["name"] , " : " , eachObject["percentage_probability"] ) 我们最后一件事没有涉及的是何时使用物体检测

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    在Android上用AI识别物体

    AI其中一个很重要的应用就是物体识别。 今天我们来看看如何在Android上实现这个功能。 物体识别 物体识别包括两个方面,一个是物体位置识别,划出图片中的物体在什么位置。 另一个是物体识别,告诉你这是个什么物体,是人是狗,是桌子还是鸟。 ? SSD 目前最优秀的物体识别神经网络能够识别1900多种物体。我们把这个网络落地到Android上看看它的效果怎样。 AI 的输入和输出 拿物体识别模型来说,这个模型能识别1000多种物体,那么它对一张图片的分析结果也会有1000多个输出对不对? 我们先简单地理解这个过程。 假设这个模型能识别2种物体,分别是猫和狗,忽略物体的位置的话,那么它的输出结果应该是啥? 物体识别网络通常有两个模型来构成,一个是网络,另一个是标签。 网络是用来分析图片并输出结果的, 标签是用来描述网络能识别什么内容。

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    AI机器人感知系统可以通过触摸物体识别物体

    在卡内基梅隆大学研究人员和其他人发表的工作基础上,他们着手设计一个AI系统,能够识别物理观察结果是否与特定物体相对应。 在测试中,AI系统能够在64.3%的时间内准确地从触觉中推断出物体的身份,包括在训练期间没有遇到的物体。 此外,该团队声称其表现优于类似的方法,包括在420项试验中的11名人类志愿者(加州大学伯克利分校本科生),他们被要求在握住东西时观察手指形状来识别物体。 尽管如此,他们认为这是迈向感知系统可以像人类一样从触摸中识别物体的第一步。 团队表示,“通过使机器人能够通过触摸识别物体,可以对机器人仓库进行成像,机器人通过在货架上感受到产品图像来检索物体,家中的机器人可以在难以接触的地方检索物体,也许通过多模式训练可以更深入地了解物体属性。

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    Google发布Tensorflow物体识别API ,自动识别视频内容

    做图像识别有很多不同的途径。谷歌最近发布了一个使用Tensorflow的物体识别API,让计算机视觉在各方面都更进了一步。 ? API概述 这个API是用COCO(文本中的常见物体)数据集训练出来的。 这是一个大约有30万张图像、90种最常见物体的数据集。物体的样本包括: COCO数据集的一些物体种类 这个API提供了5种不同的模型,使用者可以通过设置不同检测边界范围来平衡运行速度和准确率。 ? 这是一个很好的混合测度,在评价模型对目标物体的敏锐度和它是否能很好的避免虚假目标中非常好用。mAP值越高,模型的准确度越高,但运行速度会相应下降。 实测时间,主要步骤如下: 1. 使用了Python moviepy库,主要步骤如下: 首先,使用VideoFileClip函数从视频中提取图像; 然后使用fl_image函数在视频中提取图像,并在上面应用物体识别API。 通过这个函数就可以实现在每个视频上提取图像并应用物体识别; 最后,把所有处理过的图像片段合并成一个新视频。 对于3-4秒的片段,这个程序需要花费大概1分钟的时间来运行。

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    语言识别软件

    看完标题你可能会奇怪了,什么是语言识别工具? 简而言之,就是识别文字是那一种语言的软件。只要把待识别文字输入软件,就能得到相关的信息。 话不多说,看看截图 软件名称:Polyglot3000 版本:3.44 绿色多语言版 官方网站:http://www.polyglot3000.com/ 能够识别的语言大约400种,压缩包内附带了一些范例 可以粘贴入软件,也可以直接打开TXT文件。支持Unicode和ANSI编码。 演示截图 下载链接回复后刷新页面可见 下载链接

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    利用Tensorflow构建自己的物体识别模型(一)

    问题或建议,请公众号留言; [如果你觉得本文对你有帮助,欢迎赞赏] 原料 windows10+python3.5+pycharm 安装tensorflow 利用Tensorflow训练搭建自己的物体训练模型

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    开源Fast R-CNN代码实现物体识别

    参考链接:https://blog.csdn.net/linolzhang/article/details/70306003

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    基于树莓派和Tensowflow的物体识别-brain

    要实现整个项目,我手头还缺小车底盘,我们先来实现这个项目的核心部分:用树莓派和Tensowflow的识别现实世界的物体。日后有空再加上小车。 ? 物体识别是近来机器学习领域的热点之一。对于识别人脸或是区分猫狗这件事上,计算机已经胸有成竹,而在更大的图片集中识别一个指定的物体还是人工智能领域的“圣杯”,不过近年也有很大进展。 我们将造一个能自己识别物体的机器人(不需要云服务)。 该系统可以被用于语音识别、图片识别等多个领域。 在这个项目中我们主要用到一个叫做inception的模型(基于ImageNet数据集)。它可以完成物体识别,我们直接使用预训练好的模型。 程序会给出5个可能的物体,得分最高的是雨伞,识别的很准确。 我们接着给它看一张橘子的图片: ?

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    图像识别遇到未知物体怎么办?

    导语:把不在标签类别内的未知物体识别成已知类别,是图像识别一个头痛的问题,怎么解决呢? 大多数模型只能识别非常有限的目标,例如原始 ImageNet 竞赛的1000个类别。至关重要的是,训练过程假设模型看到的每个例子都是这些目标中的一个,并且预测必须在这个集合中。 模型被训练和评估,假设只有一个有限的宇宙的物体呈现给他们,但一旦在实验室外面使用它,假设就被打破了,用户根据任意摆在他们面前的物体的表现来判断模型效果,而不管这个物体是否是在训练集中。 稍微复杂一点,你可以编写一个单独的图像分类器,它试图识别主图像分类器不适合的条件。这与添加单个“未知”类不同,因为它更像是一个级联(cascade),或者是细节模型之前的一个过滤器。 有很多常识和外部知识可以帮助人们识别一个物体,而我们在传统的图像分类任务中并没有捕捉到这些东西。

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    玩转谷歌物体识别API,用TensorFlow和OpenCV打造实时识别应用

    【新智元导读】谷歌 TensorFlow 的 Object Detection API 刚刚开源, Pivotal Labs 的 Dat Tran 就做出了对象识别的应用。 TensorFlow’s (TF) 的 Object Detection API 刚刚开源,就有人利用它做出了对象识别的应用。评论的口径很一致:这么快就部署出来了,太牛了!让我们看看他是如何操作的。 Pivotal Labs 的 Dat Tran: 本文将告诉大家如何使用 TensorFlow 新的 Object Detection API 和OpenCV(Python3.5)来开发你自己的实时对象识别的 我在使用这个 app 随机识别桌子上的东西:) 谷歌刚刚发布了新的 TensorFlow 对象识别(Object Detection)API。 它基本上用预训练模型把对象识别从头到尾走了一遍。

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    Mapbox发布AR增强 SDK :无需联网即可识别物体

    该公司还宣布与英特尔(Intel)子公司Mobileye合作,有望明年在欧洲一家主要汽车制造商的自动驾驶汽车上应用其软件。 Mapbox表示,它目前正与英国半导体软件公司Arm Holdings紧密合作,该公司在Arm项目Trillium平台上实现了SDK支持,此平台是专为物联网(IoT)设备、智能网联汽车、服务器及其他设计的机器学习体系结构 通过运行在Arm’s Detection处理器上的网络,Mapbox Vision SDK可以实时从每秒60帧的摄像头中识别物体,并不需要连接互联网,以便驾驶员在繁忙的十字路口安全行驶。    Mapbox当天发布的第二个公告是,将为Mobileye客户提供软件解决方案,方案并不涉及Vision SDK。

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    识别物体的滑窗是怎么快速建立的?

    识别物体的滑窗是怎么快速建立的,现在深度学习中识别的速度很快,矩形区域的选择一般是用什么算法? 来自社友的回答 ▼▼▼ ? 问题来自课程《【中文字幕】2017春季CS231n 斯坦福深度视觉识别课》(http://t.cn/Rj7fseb) 没弄懂,为什么他说没有获得任何一个区域的投票 来自社友的回答 ▼▼▼ ?

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    MIT研究:看到即知晓触感,凭触觉想象物体,让机器人识别物体更容易

    由视觉到触觉 人类可以通过观察物体来推断触摸物体的感受。为了更好地为机器提供这种能力,系统首先必须定位触摸的位置,然后推断出有关该区域的形状和感觉的信息。 ? 没有任何机器人与物体交互的参考图像帮助系统对物体和环境的细节进行编码。然后,当机器人手臂工作时,模型可以简单地将当前帧与其参考图像进行比较,识别出触摸的位置和尺度。 这看起来就像给系统输入电脑鼠标的图像,然后看到模型预测的物体应该被触摸的区域,以便拾取,这将极大地帮助机器计划更安全、更有效的行动。 在未来,这种类型的模型可以帮助实现视觉和机器人之间更加和谐的关系,特别是对象识别,抓取,更好的场景理解,以及帮助在辅助或制造环境中进行无缝的人机集成。 像这样的方法有可能对机器人非常有用,你需要回答的问题是这个物体是硬的还是软的?或者,如果我提起这个杯子的把手,我的握力会有多好?

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    VIN识别码OCR识别软件特点

    VIN码又叫车架号也叫车辆识别代码,是制造厂为了识别而给一辆车指定的一组编号。由于VIN码的数字和英文字母是不断切换,共有十七个数字及字母组成的编码。 现在,通过自主研发的OCR技术,研发出VIN识别码OCR识别技术颠覆了手工录入VIN码信息的传统方式,解决了录入中容易出现问题的痛点,VIN识别码OCR识别技术是采用视频流识别的形式,只需用手机扫一扫, VIN识别码OCR识别软件特点如下: 1、秒速识别车架号,彻底解决手工输入痛点 2、视频预览识别VIN码 3、适应性强,白天晚上均可准确识别车架号 VIN识别码OCR识别技术参数: (1)支持平台:Android2.3 以上、iOS6.0以上; (2)支持二次开发:提供Android开发JAR包,IOS平台.a静态库开发包; (3)识别模式:视频预览模式ocr识别; VIN识别码OCR识别使用时需要注意事项: 1、手机有自动对焦功能 ,识别时保持手机对焦清晰; 2、避免强光,如反光可换个角度识别; 3、识别时,软件识别区对准完整的VIN码部位; 4、如在夜间识别,光线比较暗的情况下,可打开闪光灯进行VIN码的识别

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    业界 | 谷歌开源TensorFlow Object Detection API物体识别系统

    Vision models with the TensorFlow Object Detection API》的文章,通过 TensorFlow Object Detection API 将谷歌内部使用的物体识别系统 (2016 年 10 月,该系统在 COCO 识别挑战中名列第一)开源给更大的社区,帮助打造更好的计算机视觉模型。 创造能够在同一张图片里定位和识别多种物体的机器学习模型一直是业内的核心挑战之一,谷歌宣称自己已投入大量时间训练和实验此类系统。 ? 其中一个模型在示例图片中(来自 COCO 数据集)对象识别的效果 2016 年 10 月,谷歌内部的物体识别系统达到了业内最佳水平,在 COCO 识别挑战中名列第一。 现在,你可以下载代码,使用 Jupyter notebook 尝试在图片中识别物体,也可以开始在 Cloud ML 引擎中训练你自己的识别器了。

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