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TensorFlow实例: 手写汉字识别

识别手写汉字要把识别英文、数字难上很多。首先,英文字符的分类少,总共10+26*2;而中文总共50,000多汉字,常用的就有3000多。其次,汉字有书法,每个人书写风格多样。...但其中有一些trick,在实际项目当中有很大的好处, 比如绝对不要一次读入所有的 的数据到内存(尽管在Mnist这类级别的例子上经常出现)… 最开始看到是这篇blog里面的TensorFlow练习22: 手写汉字识别...这里说明下,char_dict是汉字和对应的数字label的记录。 http://link.zhihu.com/?...Summary 综上,就是利用tensorflow做中文手写识别的全部,从如何使用tensorflow内部的queue来有效读入数据,到如何设计network, 到如何做train,validation...感觉这个中文手写汉字数据集价值很大,后面感觉会有好多可以玩的。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/24698483?refer=burness-DL

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    AR开发--(一)图片识别

    这几天做AR的项目,所以用到了手势识别的功能,虽然之前已经通过相关的设计进行了相关的开发。但是本着技术的角度,我们需要更先进的技术支撑来满足以后需求。所以将代码贡献出来,作为参考! ?...所以手势识别的必要性就展示出来了!我会在第二篇教程中一步一步教大家集成手势识别系统! 1、先说怎么实现这种效果: 我们使用的EasyAR SDK包。图片识别通过内置的案例进行复制,修改。...Paste_Image.png 此脚本中我自己添加了有一个bool值用来实现识别图片后,让模型的永留。...说说里面的方法: 首先根据目标寻找事件添加类似事件 在目标丢失事件中添加相关的类似事件 在目标加载事件中添加相关的类似事件 在目标不加载事件中添加相关类似事件 识别的本质实在Json中加载具体的图片...,然后从SteamingAssets中获取里面图片的名字,这样就可以识别了!

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    Azure认知服务之使用墨迹识别功能识别手写汉字

    前面我们使用Azure Face实现了人脸识别、使用Azure表格识别器提取了表格里的数据。这次我们试试使用Azure墨迹识别API来对笔迹进行识别。...墨迹识别 墨迹识别器认知服务提供基于云的 REST API 用于分析和识别数字墨迹内容。 与使用光学字符识别 (OCR) 的服务不同,该 API 需要使用数字墨迹笔划数据作为输入。...然后,墨迹识别器会识别输入中的形状和手写内容,并返回包含所有已识别实体的 JSON 响应。 ? 引用自微软文档 它不是ocr对图像进行识别,而是对墨迹数据进行识别。...在canvas上随便写上几个汉字点击识别按钮。字虽然丑了点,但是结果还是完美的。 ? 总结 使用Azure墨迹识别可以轻松的识别手写输入设备的笔迹。...墨迹识别功能并不是见到的orc识别,它可以对每一个笔画进行识别,提供候选结果。以上代码虽然多,其实主要是获取墨迹数据比较麻烦,其实真正识别墨迹只是一个http put请求而已,这是非常简单的。

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    tensorflow2.0手写数字识别_tensorflow手写汉字识别

    手写识别的应用场景有很多,智能手机、掌上电脑的信息工具的普及,手写文字输入,机器识别感应输出;还可以用来识别银行支票,如果准确率不够高,可能会引起严重的后果。...我们来尝试搭建下手写识别中最基础的手写数字识别,与手写识别的不同是数字识别只需要识别0-9的数字,样本数据集也只需要覆盖到绝大部分包含数字0-9的字体类型,说白了就是简单,样本特征少,难度小很多。...一、目标 预期目标:传入一张数字图片给机器,机器通过识别,最后返回给用户图片上的数字 传入图片: 机器识别输出: 二、搭建(全连接神经网络) 环境:python3.6 tensorflow1.14...运行mnist_app.py文件,结果如下: 先输入需要识别的图片number数,然后传入图片路径,最后返回识别结果。...但是,前面我们也提到过,如果数字识别用来识别银行支票97%的准确率不算高,然后卷积神经网络就开始大放异彩了……………………… 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。

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    AR开发--(二)手势识别-FingerGestures

    1、导入资源 导入资源加群获取:134688909 2、查看目录 目录,红框是导入资源的包裹 加群获取资源:134688909 内部脚本 关于手势脚本 少写的是捏的手势识别脚本 3、开搞 FingerGesture...的作用是管理用户输入和识别手势和鼠标或手指事件。...打印结果: 打印点击的位置信息 原理:其实通过Unity的事件通知SendMessage来传递消息 手势识别 每种手势都有自己的脚本,我们只需要简单的实现它就是ok的 1、添加对应的手势脚本,设置它的属性...一个手势识别器有以下监听事件的方式: 1、使用标准的.net 委托事件模型,每一个手势识别器都暴露一个.net事件接口 2、使用unity的SendMessage()函数 : 本质来讲这个内部主要是封装...接下来利用我们的点图案识别 是不是很简单 对勾被识别了,通过测试我们发现只要不是对勾是不会被识别的。

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    用 keras 建立超简单的汉字识别模型

    之前看过很多 mnist 的识别模型,都是识别数字的,为啥不做一个汉字识别模型呢?因为汉字手写的库找不到啊。当时我还想自己从字库生成汉字用作识别(已经做出来了,导出字体图片再识别之)。...wget http://www.nlpr.ia.ac.cn/databases/download/feature_data/HWDB1.1tst_gnt.zip 正好用新学的 keras 来尝试建模识别...其中 3500.txt 是常用的 3500 个汉字,这个我用来跟另外一个根据字体生成汉字的脚本配合使用。...0.2118 - acc: 0.9478 - val_loss: 0.4246 - val_acc: 0.9102 在 20000 次 Epoch 后,准确率在 95%,验证的准确率在 91%左右,基本可以识别大部分库里的汉字了...实际看来汉字识别是图像识别的一种,不过汉字数量比较多,很多手写的连人类都无法识别,估计难以达到 mnist 数据集的准确率。 最后可以看到,keras 是非常适合新手阶段去尝试的,代码也十分简洁。

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    手把手教你实战汉字书法识别

    由TinyMind发起的 #第一届汉字书法识别挑战赛# 正在火热进行中,比赛才开始2周,便有数只黑马冲进榜单。目前TOP16全部为90分以上,可谓竞争激烈,高手如林。...以下为参赛ID:真的学不会 的经验分享 汉字书法识别入门 前段时间参加了一次TinyMind举办的汉字书法识别挑战赛,说是挑战赛其实就是一场练习赛。...为一些刚刚入门的同学和没有比赛经验的同学提供了一个探索图像识别领域的平台。我目前是暂列榜首(没想到转眼就被超越了-。...先来看数据集~~ 100个汉字的训练集 10000张书法图片的测试集 上面的训练集总共有100个汉字,每一个汉字都有400张不同字体的图片,数据量上来看算是一个比较小的数据集。...以下为参赛ID:Link 的经验分享 深度学习入门指南:从零开始TinyMind汉字书法识别 环境搭建 数据导入 启动网络 环境搭建: 对入门来说,最容易的还是在windows下进行开发。

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    CNN-RNN-CTC 实现手写汉字识别

    手写汉字脱机识别的困难 手写汉字脱机识别跟印刷汉字识别系统同属光符阅读器OCR的范畴。它们的识别对象都是二维的方块汉字,工作原理相同,系统构成也基本相似,但手写汉字脱机识别问题更多,困难更大。...手写汉字脱机识别为什么那么困难呢?我们认为:最根本的原因是手写汉字的字形变化太大!我国有一句俗语:“人心不同,各如其面”。这句话对手写汉字的字形也完全适用。...我们知道,脱机汉字识别的对象是方块汉字的图形,用于识别的特征是根据汉字图形提取的,因而字形变化对识别结果具有决定性的影响。 手写汉字的一些特点: ①基本笔画变化。...草书的字甚至文化较高的人有时也不认识,要求计算机能自动识别这样的手写字显然是不可能,也是不合理的。 因此,对用于计算机自动识别的手写汉字应有所要求。...这就是手写字符识别的困难所在。 开源项目 CRNN(CNN+RNN+CTCLoss) 完整代码 以及预训练模型 获取方式: 关注微信公众号 datayx 然后回复 汉字识别 即可获取。

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    Baseline | 2019 DCIC《 文化传承—汉字书法多场景识别

    赛题名称 文化传承 – 汉字书法多场景识别 (Cultural Inheritance – Recognizing Chinese Calligraphy in Multiple Scenarios)...赛题背景 法是汉字的书写艺术,是中华民族对人类审美的伟大贡献。...在全球化、电子化的今天,书法的外部环境有了非常微妙的变化,对于年轻一代,古代书法字体越来越难以识别,一些由这些书法文字承载的传统文化无法顺利传承。...所以利用先进的技术,实时、准确、自动地识别出这些书法文字,对于记录整理书法艺术和传播书法背后的中国文化有着重要的社会价值。...赛题任务 书法是中华民族文化传承的瑰宝,希望此次大赛能够通过人工智能算法实现书法文字的自动识别,解决实际场景中有些书法文字难以识别的问题。要求参赛者给出测试数据集中每张图片中文字的位置及对应的内容。

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    Mapbox发布AR增强 SDK :无需联网即可识别物体

    地图平台Mapbox推出了一个新工具包-Vision SDK,可将人工智能驱动的增强现实(AR)导航添加至其庞大的开发者应用程序界面(API)和服务的集合中。...开发人员可利用在智能手机和车载嵌入式硬件上运行Vision SDK, 以计算机视觉算法触发限速、行人、车辆及其他感兴趣对象的增强现实(AR)警报。...而且,得益于此SDK已与微软的开源Azure物联网(IoT)Edge运行时间集成,开发人员在把数据集成到微软认知服务时更具灵活性,在此服务中,他们能使用SDK进行增强现实(AR)模拟训练、审核和报告。...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。

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    人脸“移植”,快手是怎样做到的?

    YCNN深度推理学习引擎可以让AR算法优化,在手机端实现运行,还可以帮助对用户的照片进行脸部识别,精准分割出人脸的部分,贴到3D角色的脸上。...快手Y-Lab实验室 这支团队番号Y-Lab,称Y实验室,快手希望把它打造成DeepMind一样的团队。 所以Y-Lab的负责人正是快手AI副总裁郑文。...快手Y-Lab实验室专门做一些为用户提供有趣体验的功能,比如这个手上长多肉的AR特效:一颗种子从天而降,掉落在手心,逐渐生根发芽,长成一颗多肉,之后慢慢变为盛放的样子。 ?...值得一提的是,Y-Lab还对快手的视频推荐机制发挥作用力。 一方面,通过视频理解技术,让机器读懂视频的技术,从视频中提取出语义、图形,识别视频中的物体角度、运动、变化,从而进行判断。...在快手,不仅仅是推送环节,整个短视频的制作、识别、推送过程,都与AI息息相关。 在内容生产环节,各类AI技术识别场景,让用户记录更有趣的生活场景,创造丰富的玩法,提升趣味性。

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    腾讯多项AI黑科技亮相SIGGRAPH Asia 2018

    、防遮挡的视频智能弹幕、基于智能物联的微派机器人、自然场景汉字的自动识别等多项行业顶尖AI体验。...自然场景汉字的自动识别 清华大学-腾讯联合实验室 在自然场景照片上,文字会出现遮挡、透视变换、阴影、字体不一致等复杂情况,在此情况下识别汉字要比在扫描文档上识别困难得多。...清华-腾讯联合实验室可视媒体智能处理团队利用字符级别标注的特点,将物体检测和识别的神经网络(包括AlexNet、OverFeat、GoogleInception、ResNet和YOLOv2等模型)应用到街景汉字检测和识别中...,从而实现室外街景汉字的高准确度检测和识别。...为了给神经网络训练提供大量汉字数据集,清华-腾讯联合实验室在腾讯街景照片中挑选了32285张照片,并标注了超过100万个汉字及其属性信息,共创了迄今为止最大的真实场景汉字数据集。

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    Unity AR开发之 3d 物体识别小记

    导语 玩过 unity3d AR的童鞋应该知道,在 Unity3d 中配合Vuforia 库可以很轻松地识别图片并在上面建立模型。...然而,在 vuforia 官网中,不仅可以识别图片,还可以识别几何体,特别是从 vuforia4.x 开始支持识别更不规则的3d物体。...本文将详细介绍如何在 Unity3d 中用 Vuforia 做简单的3d物体识别。 文章将分为 vuforia 识别过程和 unity 开发过程两部分进行描述。 Vuforia识别过程 1 ....打印识别图,物体需要放在右上角的网格中进行识别,打印如下所示的识别图时需要注意控制尺寸大小,让网格大小和物体的大小刚刚好是符合的,这样可以便于之后的识别过程更加精准(后面将详细解释)。...(所以前面才说要打印和识别物体大小差不多的识别图)。

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    Wikitude 发布全新AR SDK:支持物体识别,实时追踪等功能

    本次发布的AR SDK将会使基于BT-300和BT-350而开发的应用更加高效强大。...新的AR SDK中加入了许多更加易用的AR新功能,包括物体识别,实时追踪(无标记的SLAM功能),图像识别及追踪,基于固定地点的AR功能等。 ?...本周爱普生与增强现实平台公司Wikitude正式公布了全新的,为双目透视型智能眼镜BT-300及BT-350而准备的AR SDK。...Wikitude作为行业优秀的AR平台公司,获得了2017 Auggie Award的“最佳开发工具奖”。 本次发布的AR SDK将会使基于BT-300和BT-350而开发的应用更加高效强大。...新的AR SDK中加入了许多更加易用的AR新功能,包括物体识别,实时追踪(无标记的SLAM功能),图像识别及追踪,基于固定地点的AR功能等。

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    【难度越大,优势越大】腾讯AI Lab刷新人脸识别与人脸检测国际记录

    编辑:闻菲 【新智元导读】日前,腾讯AI Lab在国际最大、最难的人脸检测平台WIDER FACE与热门人脸识别平台MegaFace多项评测指标获得第一,刷新了行业纪录。...日前,腾讯AI Lab研发的Face R-FCN和Face CNN算法,分别在国际最大、最难的人脸检测平台WIDER FACE与权威人脸识别检测平台MegaFace多项评测指标中获得第一,刷新了行业纪录...WIDER FACE人脸图像示例,绿框为腾讯AI Lab算法检测结果,红框为官方标注结果 腾讯AI Lab针对人脸在尺度、光线、角度和遮挡上的多维变化,有效改进深度全卷积神经网络,提升人脸检测精度和鲁棒性...人脸识别算法Face CNN:MegaFace刷榜 MegaFace竞赛是国际知名人脸识别检测平台,旨在评估百万级别规模下的人脸识别。...腾讯AI Lab针对常规人脸识别和跨年龄人脸识别,在网络模型结构、特征学习等方面改进,推出了人脸识别算法Face CNN。

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