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内容识别

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内容识别(CR)是由腾讯云数据万象提供的内容识别和理解能力。其集成腾讯云 AI 的多种强大功能,对腾讯云对象存储的数据提供图片标签、人脸智能裁剪、语音识别、人脸特效等增值服务,广泛应用于电商网站、社交软件等多种场景,方便用户对图片进行内容管理。
  • 换脸甄别

    换脸甄别(ATDF)技术可鉴别视频、图片中的人脸是否为AI换脸算法所生成的假脸,同时可对视频或图片的风险等级进行评估。
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  • 图片审核

    图片审核(Image Auditing,IA)基于腾讯云天御业务安全防护为用户提供图片内容安全智能审核服务,帮助用户有效识别色情低俗、暴力恐怖、违法违规、恶心反感等违禁内容,规避运营风险。
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  • 通用文字识别

    通用文字识别(General OCR)提供通用印刷体识别、通用印刷体识别(高精度版)、通用印刷体识别(高速版)、通用手写体识别、英文识别等多种服务,支持将图片上的文字内容,智能识别为可编辑的文本,可应用于随手拍扫描
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  • 图片识别

    简介智能识别为您提供图片内容识别和理解能力,集成了腾讯云 AI 的多种强大功能,对存储于对象存储 COS 的数据提供二维码识别、图片标签识别等增值服务,广泛应用于电商网站、社交软件、相册应用、视频网站等多种场景二维码识别数据万象二维码识别功能可识别图片中有效二维码的位置及内容,输出图像中二维码包含的文本信息(每个二维码对应的 URL 或文本),并可对识别出的二维码添加马赛克。图片标签识别图片标签可以识别图片中的场景、物品、人物等信息,包含八个大类、六十多个二级分类、数千个标签,例如自然风光(山、海、天空、夕阳等)、人造环境(建筑、游乐场、会议室等)、人像(男性、女性、自拍、说明: 当前内容识别的图片限制为:图片格式支持 PNG、JPEG、JPG,图片大小不超过3MB,图片宽高大于50像素 x 50像素。标签识别计费隶属于数据万象的内容识别费用,指对图片进行二维码识别而产生的费用,根据识别次数收费,计费周期为月。计费详情请查看 计费文档。
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  • 图片相似度识别:aHash算法

    aHash、pHash、dHash是常用的图像相似度识别算法,原理简单,实现方便,个人把这三个算法作为学习图片相似度识别的入门算法。本次起,从aHash开始,对三个算法的基本原理和实践代码进行梳理。1aHash算法 Hash算法进行图片相似度识别的本质,就是将图片进行Hash转化,生成一组二进制数字,然后通过比较不同图片的Hash值距离找出相似图片。图片配对,计算汉明距离。距离越近,越相似。当图片缩小为8*8时,通常认为汉明距离小于10的一组图片为相似图片。2 Python实现本例中将计算以下两张图片的相似度:(image1)(image2) 图像处理库图像处理可以用opencv包或者PIL包。similarity = 1 - dist * 1.0 64 print(dist is +%d % dist) print(similarity is +%d % similarity)最终结果:可见两张图片相似度非常低
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  • 智能媒资托管

    智能媒资托管除了提供图片的存储、管理等基础功能以外,还集成腾讯云先进的AI技术,支持对图片内容的编辑处理、标签分类、人脸识别等智能分析。
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  • 图片相似度识别:dHash算法

    之前已经介绍了aHash算法的基本原理及python实现代码(图片相似度识别:aHash算法),本次来继续介绍图片相似度识别的另一常用哈希算法——dHash。1 dHash算法 aHash中文叫差异哈希算法,在对图片进行哈希转换时,通过左右两个像素大小的比较,得到最终哈希序列。基本原理:缩小尺寸。将图片缩小为9*8大小,此时照片有72个像素点。灰度化处理。图片配对,计算汉明距离。 2 Python实现本例中依然计算以下两张图片的相似度:? ?dHash(image1) hash2 = dHash(image2) dist = Hamming_distance(hash1, hash2) end = time.time() #将距离转化为相似度可见两张图片相似度非常低。 3 优缺点优点:速度快,判断效果比aHash好
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  • 腾讯云释义

    腾讯云释义(Tencent Explanation)是一款针对图片/文档中的文本进行内容解析的便捷工具,支持标注后训练业务专属模型,提供文件上传到解析结果输出的端到端服务;集成了OCR/文本分类/实体抽取/情感识别等多项NLP能力,并具备简单的模型自训练功能,是你在日常处理文档工作中可靠的AI辅助工具。
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  • python图像识别---------图片相似度计算

    1.背景要识别两张图片是否相似,首先我们可能会区分这两张图是人物照,还是风景照等......对应的风景照是蓝天还是大海......做一系列的分类。从机器学习的的角度来说,首先要提取图片的特征,将这些特征进行分类处理,训练并建立模型,然后在进行识别。但是让计算机去区分这些图片分别是哪一类是很不容易的,不过计算机可以知道图像的像素值的,因此,在图像识别过程中,通过颜色特征来识别是相似图片是我们常用的(当然还有其特征还有纹理特征、形状特征和空间关系特征等,这些有分为直方图,颜色集,颜色局,聚合向量,相关图等来计算颜色特征),为了得到两张相似的图片,在这里通过以下几种简单的计算方式来计算图片的相似度:直方图计算图片的相似度 通过哈希值,汉明距离计算通过图片的余弦距离计算通过图片结构度量计算一,以及问题总结 简单的验证码识别(一)------------环境搭建 简单的验证码识别(二)----------------原理介绍简单的验证码识别(三)----------------代码实现
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  • 数据万象

    ,图片审核,视频审核,音频审核,二维码识别,图片标签,语音识别,人脸特效,文档预览,隐私合规保护,Guetzli 压缩,图片高级压缩,盲水印,视频元信息获取,视频截帧,视频转动图,智能封面,文件转码,SDK,设置视频审核,使用统计,资源包管理,文档处理,图片识别,概览,图片处理,Guetzli 图片压缩,图片高级压缩,盲水印,基础处理,查询视频审核任务结果, 异步处理队列接口,异步处理任务接口 ,提交文档转码任务,人脸特效,视频审核,功能介绍,基础图片处理服务,内容审核服务,内容识别服务,文档处理服务,图片审核,视频审核,音频审核,二维码识别,图片标签,语音识别,人脸特效,文档预览,隐私合规保护,图片增值服务,CancelMediaJob,CreateMediaJobs,DescribeMediaJob,DescribeMediaJobs,音视频分段,超分辨率,私有 M3U8 接口,GeneratePrivateM3U8,AI内容识别,人脸识别
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  • 图片相似度识别:pHash算法

    前面已经整理了aHash和dHash的算法原理和python代码(戳:图片相似度识别:aHash算法,图片相似度识别:dHash算法),今天来介绍hash三兄弟的最后一个——pHash。1pHash算法 pHash中文叫感知哈希算法,通过离散余弦变换(DCT)降低图片频率,相比aHash有更好鲁棒性。基本原理:缩小尺寸。将图片缩小为32*32大小。灰度化处理。(与aHash类似)图片配对,计算汉明距离2DCT一维DCT变换公式:?f(i)为原始的信号,F(u)是DCT变换后的系数,N为原始信号的点数,c(u)是补偿系数。二维DCT变换公式: ?DCT变换是对称的,因此可以对经过DCT变换的图片进行还原操作。3Python实现本例中依然计算以下两张图片的相似度:?(image1)?从上述例子也可以看出,用不同的方法最后的相似度数值不同,因此在实际应用中还需结合实际效果不断调整确定阈值。
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  • AI 互动课开发套件

    AI 互动课开发套件(AI Interaction Class Suite,AICS)基于学生检测、学生身份识别、课堂情绪反馈识别、学生课堂动作识别、人头体追踪等 AI 技术,为线下双师课堂场景提供智能互动能力
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  • 利用python进行识别相似图片(二)

    前言和网上各种首先你要有一个女朋友的系列一样,想进行人脸判断,首先要有脸,只要能靠确定人脸的位置,那么进行两张人脸是否相似的操作便迎刃而解了。所以本篇文章着重讲述如何利用openCV定位人脸。上一篇文章的地址:利用python进行识别相似图片(一)安装openCVopencv官网在进行下一步操作时,我们需要安装openCV,本来安装openCV的步骤跟平常安装其他模块一样,而然由于pythoncv2.imread(path)不能读取中文路径,若路径中含有中文字符,其会返回None在后面的操作中,包括是切割图片(人脸部分),再进行局部哈希,比较相似度,等等都是用Image对象进行操作,如果再用同样,你也可以使用Image的crop方法把人脸部分提取出来,然后进行局部哈希,通过上一篇文章提及的算法,比较两者的相似度。写一只具有识别能力的图片爬虫在上一篇文章中,我说了会应用这些算法做成以只具有识别能力的图片爬虫,然现在我也确实是在做但考虑到作为核心的图片识别和人脸识别的部分我已经写成文章分享出来,其余部分就是想写其他爬虫一样而已
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  • 图片内容安全

    使用腾讯云的图片内容安全服务,帮助您智能过滤平台的有害内容,如色情、暴力、谩骂内容等,降低人工审核成本,维护平台安全。
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  • 云点播

    ,使用任务流模板进行视频处理,编辑视频,修改视频内容智能识别模板,获取视频内容智能识别模板列表,获取视频内容识别模板列表,删除视频内容智能识别模板,删除视频内容识别模板,创建视频内容智能识别模板,修改关键词样本,删除图片,修改图片分类,管理图片,视频播放综述,概述,视频加密综述,超级播放器签名,超级播放器配置,如何对视频进行转码,如何进行源站迁移,如何在服务端上传视频,阶段1:用超级播放器播放视频,阶段2:开启防盗链后的视频播放,获取任务列表,查询任务详情,事件通知相关接口,拉取事件通知,确认事件通知,设置防盗链,开发指南,视频处理,视频处理综述,视频处理任务体系,预置参数模板列表,视频转换,转码,水印,截图,转动图,视频 AI,使用任务流模板进行视频处理,编辑视频,修改视频内容智能识别模板,获取视频内容智能识别模板列表,获取视频内容识别模板列表,删除视频内容智能识别模板,删除视频内容识别模板,创建视频内容智能识别模板,AI,上传图片,删除图片,修改图片分类,管理图片,视频播放综述,概述,视频加密综述,超级播放器签名,超级播放器配置,如何对视频进行转码,媒体上传,视频处理,分发播放,如何进行源站迁移,如何在服务端上传视频,
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  • 图像分析

    腾讯云图像分析基于深度学习等人工智能技术,提供综合性图像理解、图像处理、图像质量评估等服务,包含图像标签、logo识别、动漫人物识别、植物识别等,可以用于智能相册、视频理解、AI营销等场景…..
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  • 视频内容安全

    腾讯安全天御-视频内容安全(VM)能自动识别视频,从OCR 文本、图片、音频三种维度,识别视频中的涉黄、敏感等违规内容,支持自定义配置黑白词库、图片,识别自定义违规内容。用户可通过标签、置信度等划分识别结果,并对不同的识别结果做后续处理,从而降低人工成本,提高识别效率。
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  • 智能识图

    智能识图(IIR)为您提供微信同款、全品类、高精度、低门槛的商品识别服务。智能识图由腾讯云与微信联合打造,利用人工智能算法,可以快速、准确识别图片中的主体物品,并输出主体坐标。基于大量商品图片训练模型、数亿商品图片库检索,能够识别出商品的具体品牌、名称、型号或款式,并输出价格、介绍等内容。
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  • 政策与规范

    (SLA),云开发服务等级协议(SLA),物联网设备身份认证服务等级协议(SLA),文本内容安全服务等级协议(SLA),图片内容安全服务等级协议(SLA),腾讯云剪服务等级协议(SLA),游戏联机对战引擎服务等级协议禁止使用腾讯云服务从事任何虚拟货币相关活动的声明,数字身份管控平台服务等级协议(SLA),DDoS 高防 IP 服务等级协议(SLA),智能导诊服务等级协议(SLA),智能预问诊服务等级协议(SLA),AI(SLA),云开发服务等级协议(SLA),物联网设备身份认证服务等级协议(SLA),文本内容安全服务等级协议(SLA),图片内容安全服务等级协议(SLA),腾讯云剪服务等级协议(SLA),游戏联机对战引擎服务等级协议,人脸特效,基础,数据库,安全,大数据,人工智能,人体识别,文字识别,图像识别,语音技术,AI 平台服务,智能机器人,自然语言处理,企业应用,域名与网站,物联网,区块链,企业应用,企业服务,企业通信,办公协同禁止使用腾讯云服务从事任何虚拟货币相关活动的声明,身份安全,数字身份管控平台服务等级协议(SLA),DDoS 高防 IP 服务等级协议(SLA),智能导诊服务等级协议(SLA),智能预问诊服务等级协议(SLA),AI
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