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Python实现校园卡目标检测与文字识别系统

引言:本项目主要从两方面出发,一是搭建目标检测系统,利用hog+svm的方法,从网络摄像头读取数据,目标检测找出校园卡的位置;二是在找到校园卡位置后,保存下单独校园卡图片,然后进行图像处理,找到关键文字位置 ,利用百度文字识别进行提取文字信息。 其中文字识别使用的是百度接口。 23 tt = open("temp.jpg", 'rb') 24 img = tt.read() 25 message = client.basicGeneral(img) #通用文字识别 识别提取效果图 总结与讨论 此次校园卡目标检测和图像处理信息提取的功能设计,使用的是传统的模式识别方法进行图像识别,其中涉及到的知识主要是hog特征+SVM分类,以及图片处理的一些常规操作和百度API文字识别的调用

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OCR大突破:Facebook推出大规模图像文字检测识别系统——Rosetta

,再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入的一种技术。 最近,Facebook 研究人员提出了一个大规模图像文本提取和识别系统——Rosetta。接下来 AI科技大本营就为大家解读一下这个 OCR 界的最新神器。 ? 图4 Rosetta 系统结构,这是 Facebook 的可扩展的文本识别系统。 实验 我们对 Rosetta OCR 系统进行了大量的评估实验。 COCO-Text 数据集包含大量自然场景下注释的文字,由超过63000张图片和145000文本实例组成。 ▌ 模型识别性能 下表4,表5分别展示了在不同数据集上模型的识别性能以及结合检测和识别系统检测到的词召回率下降的归一化幅度。 ? 表4不同数据集上模型的识别性能。

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    通过开发一个可识别图片中文字的web应用,给大家展现python web开发的魅力 体会应用级开发的实战思路 ?

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    中文车牌识别系统

    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。 CMER代表文字定位方法,SOBEL和COLOR分别代表边缘和颜色定位方法。可以通过"|"符号结合。 目录结构 以下表格是本工程中所有目录的解释: 目录 解释 src 所有源文件 include 所有头文件 test 测试程序 model 机器学习的模型 resources/text 中文字符映射表 resources

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    人脸识别系统FaceNet原理

    Google在2015年提出了人脸识别系统FaceNet[1],可以直接将人脸图像映射到欧式空间中,空间中的距离直接代表了人脸的相似度。

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    构建自动车牌识别系统

    在上面的架构中,有六个模块。标记、训练、保存模型、OCR和模型管道,以及RESTful API。但是本文只详细介绍前三个模块。过程如下。首先,我们将收集图像。然...

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    实时人脸识别系统

    来源:IBC2021 主讲人:Yuka Kaburagi 内容整理:张雨虹 本文提出了一种用于直播的的人脸识别系统——人脸检测器。 人脸检测器是一种实时人脸识别系统,用于识别人脸,并在输入视频流中显示人物姓名。 该系统基于 Python 开发,可以识别从不同角度拍摄的人。系统对每个人进行人脸识别处理并将结果显示在屏幕上。 其他面部识别系统需要每个人的大量图像来进行模型训练,而人脸检测器只需要一张样本图像。这大大减少了模型生成工作。 系统概述 该系统的工作原理是首先通过 USB 输入视频,便于在 PC 上处理它。

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    指纹识别系统概述

    人们开始利用计算机来建立指纹识别系统。 、最有应用前景的生物识别系统。 迄今为止,还没有综合生物特征的识别系统的产品问世,综合身份识别系统的研究有待于进一步发展。2009年中北大学信息与通信工程学院提出了一种基于傅立叶变换的指纹图像增强技术,大大提高了图像的清晰度。 在基于细节点的指纹自动识别系统中,特征提取是在细化后的指纹图像上进行的。 匹配结果如下图6-2所示: [在这里插入图片描述] 图6-2 6.2 下一步工作 在本次设计中,我发现指纹识别系统的设计过程中还存在着一些较难解决的瓶颈问题,阻碍了指纹识别系统的应用和普及。

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    【场景文字识别】场景文字识别

    场景文字识别是在图像背景复杂、分辨率低下、字体多样、分布随意等情况下,将图像信息转化为文字序列的过程,可认为是一种特别的翻译过程:将图像输入翻译为自然语言输出。 场景图像文字识别技术的发展也促进了一些新型应用的产生,如通过自动识别路牌中的文字帮助街景应用获取更加准确的地址信息等。 在场景文字识别任务中,我们介绍如何将基于CNN的图像特征提取和基于RNN的序列翻译技术结合,免除人工定义特征,避免字符分割,使用自动学习到的图像特征,完成端到端地无约束字符定位和识别。 本例将演示如何用 PaddlePaddle 完成 场景文字识别 (STR, Scene Text Recognition) 。 任务如下图所示,给定一张场景图片,STR 需要从中识别出对应的文字"keep"。 ? 图 1. 输入数据示例 "keep" |2.

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    独家 | 如何戏弄人脸识别系统

    本文通过对人脸识别系统的攻击揭示了该系统的脆弱性和漏洞所在,并对人脸识别系统在人类社会中的广泛使用的现状提出了建设性的意见与建议。 研究人员已经证明他们可以欺骗现代的人脸识别系统,使它辨别出一个根本不在那里的人。 来自网络安全公司McAfee的某小组针对一个与目前用于机场验证护照的系统相类似的面部识别系统发起攻击。 在生成了上百张图片后,CycleGAN终于生成了一张肉眼看起来像A,但是人脸识别系统识别成B的图像。 ? 尽管该研究对人脸识别系统的安全性提出了明确的担忧,但也有一些注意事项。 但是人脸识别系统和自动化护照管控在世界各地的机场中的使用率都逐渐升高,新冠疫情带来的转变和对于非接触式系统的需求也加速了这种趋势。 人工智能公司Kneron的研究人员还展示了面具如何能欺骗那些已经在世界各地投入使用的人脸识别系统。 McAfee的研究人员说他们的目标最终是证明这些AI中的固有漏洞,并明确人类必会处在这个循环之中。

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    新算法可干扰脸部识别系统

    加拿大多伦多大学(University of Toronto)的研究人员宣布开发出了人工智能驱动的程序,可干扰脸部识别系统。 多伦多大学的研究人员声称该程序能极大地限制脸部识别系统的准确度,可降低至0.5个百分点。 这是“对抗式”训练模型的产物。 其目标似乎是阻碍在线脸部识别系统,例如给脸谱网带来了法律问题的相片标记程序。研究人员希望开发出一种应用程序或者网站,让用户给他们的在线图像添加一种隐形屏障,干扰脸部识别系统对这些图像的扫描。 这并不能有效地干扰越来越多的警察机构所采用的实时脸部识别系统。要干扰这种脸部识别,您需要一些夸张的头饰。 但该程序能够有利于保护日常应用程序的用户在线隐私,至少,在目前的人工智能军备竞赛创造出能击败这种程序的脸部识别系统之前,它能有效发挥保护作用。

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    基于 opencv 的人脸识别系统

    随着智能设备的不断发展,人脸检测技术应用于越来越多的领域,极大的丰富和方便了人们的生活,具有很大的商业价值和研究意义。人 脸 识 别 主 要 为 两 个 步 骤...

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    基于OpenCV的数字识别系统

    2012年iOS应用商店中发布了一个名为FuelMate的Gas跟踪应用。小伙伴们可以使用该应用程序跟踪汽油行驶里程,以及有一些有趣的功能,例如Apple Wa...

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    【程序源代码】车牌识别系统

    spring boot + maven + opencv 车牌识别系统,包含识别训练等 01 — 概述 源代码主要包含哪些内容?

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    简单的Python人脸识别系统

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