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【python 图像识别图像识别从菜鸟

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图像识别

我们现在正在采取下一步,发布在最新型号Inception-v3上运行图像识别的代码。 Inception-v3 使用2012年的数据对ImageNet大型视觉识别挑战进行了培训。

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    1.6 VR扫描:Snap收购图像识别公司AI Factory;任天堂正研究采用AR的新方式

    Snap收购图像识别AI初创公司:AI Factory 据《Variety》报道,Snap已以1.66亿美元收购了图像和视频识别初创公司AI Factory。 任天堂总裁:正研究采用AR的新方式 近日,任天堂总裁古河幸太郎在接受日本日经新闻采访时表示:其不希望公众对任天堂产生误解,公司并没有放弃对新技术的支持,而是在进行不断地研究和开发。 古河幸太郎还表示:AR是感兴趣的众多技术之一,任天堂正在研究利用AR的有趣方式。 VRPinea独家点评:任天堂近期推出了不少手游,或许能在其中看到AR的应用~ 苹果或与Imagination达成光线追踪技术合作 据悉,苹果或将与Imagination达成光线追踪技术合作,并应用于AR VRPinea独家点评:传闻苹果之前在研发AR沉浸式音效,目前的光线追踪合作也是在为AR设备做铺垫吗?

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    Airtest图像识别

    Airtest是一款网易出品的基于图像识别面向手游UI测试的工具,也支持原生Android App基于元素识别的UI自动化测试。 图示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的图像识别进行代码走读,加深对图像识别原理的理解(公众号贴出的代码显示不全仅供参考,详细代码可以在github查看)。 这里可以看到,Airtest也没有自研一套很牛的图像识别算法,直接用的OpenCV的模板匹配方法。 四、接着看另外一个方法 aircv.find_sift 定义在sift.py里面: ? ? FlannBasedMatcher(index_params,search_params).knnMatch(des1,des2,k=2) 哪个优先匹配上了,就直接返回结果,可以看到用的都是OpenCV的图像识别算法 六、总结 1、图像识别,对不能用ui控件定位的地方的,使用图像识别来定位,对一些自定义控件、H5、小程序、游戏,都可以支持; 2、支持多个终端,使用图像识别的话可以一套代码兼容android和ios哦,

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    掌控AR

    它可以通过多种方式做到这一点——通过智能手机、智能眼镜、车内显示器或功能强大的全功能AR耳机。 这些产品的不同之处在于它们的图形功能和交互性。 智能手机和成熟的AR耳机的图形功能更加强大,能够将复杂的交互式3D图像投射到用户的视图中。 在成熟的AR头盔领域,微软的HoloLens和Magic Leap的头戴式虚拟视网膜显示器是两款领先产品,但大多数消费者并不了解这些产品。 through multiple means -- via smartphones, smart glasses, in-car displays, or powerful full-fledged AR Smartphones and full-fledged AR headsets are more graphically powerful, capable of projecting complex

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    AR提升电商体验,京东推出AR试妆镜、AR试衣镜和AR智能眼镜

    同时,京东还首次发布了AR试妆镜、AR试衣镜、AR智能眼镜三款AR硬件产品,宣告全面开启AR线下场景赋能。 ? 除了在人脸识别、图片跟踪、渲染引擎等多种AR技术能力,还在京东商城上推出了AR实景购物、虚拟试妆、虚拟试衣、虚拟试鞋等多种AR产品,为超过200个合作品牌提供了丰富的AR购物场景,从现场公布的数据来看, 同时京东还打造了AR开放平台、AR内容管理平台、AR营销平台等三大平台,率先在国内建立了电商AR生态,整合了大量政府、行业、技术等合作伙伴资源。 △ 京东集团副总裁、京东商城技术委员会主席黎科峰博士 AR京东让线下店更好玩 以往谈到AR,人们联想起来的总是各种通过手机展开的移动应用,京东首次面向业界发布了三款AR终端产品: AR试妆镜、AR试衣镜和 AR智能眼镜,让大量线下零售企业也可以轻松享受AR技术带来的改变。

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    图像识别——MNIST

    本文使用NEURAL程序来介绍一下在SAS里如何实现图像识别。例子所用的数据集是MNIST数据集,从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/可以获取。

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    图像识别之GridMask

    GridMask: https://arxiv.org/abs/2001.04086

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    图像识别之mixupcutmix

    本人kaggle分享链接:https://www.kaggle.com/c/bengaliai-cv19/discussion/126504

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    算法集锦(14)|图像识别| 图像识别算法的罗夏测试

    随着对基于深度学习的图像识别算法的大量研究与应用,我们倾向于将各种各样的算法组合起来快速进行图片识别和标注。

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    图像识别——突破与应用

    最近,图像识别领域发布了白皮书,简单翻译一下做个总结。 ---- [2] 图像识别 图像识别的目标是识别图像中的对象和人,并理解上下文。图像识别属于机器知觉,机器知觉是机器学习(ML)和人工智能(AI)的一部分。 这是图像识别史上的一个转折点,也是这个领域前途光明的开始。这个成就将焦点从传统的图像识别方法转移到了使用深度神经网络的新方法。 随着算法效率的提高和处理能力的提高,许多图像识别功能可以嵌入到相机中。 图像识别技术可以用来计算物体,如汽车或图像中的人物。这种能力可以用于交通和人群管理。 配备有先进图像识别能力的智能移动机器人具有许多商业(例如服务业)和个人用途。最先进的图像识别最新的应用是协助自动驾驶汽车和汽车驾驶员。

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    Tool之ar

    VxWorks内核态用到的静态库是后缀为a的archive文件,GNU提供的ar命令用于管理这种文件 挑几个命令试一试 例如,VxWorks567创建了两个o文件:1.o和2.o。 或[i] - 将文件置于[member-name]之前 d - 删除archive里的文件 x - 提取archive里的文件 [o] - 保留文件的原始日期 完整参数如下 Usage: ar ar -M [<mri-script] commands: d - delete file(s) from the archive m[ab] - move

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    AR的认知

    AR到底是什么,其实到现在为止已经变得越来越没有唯一定义了。 事实上,AR相关技术人员与费AR相关的人对AR的理解甚至开始出现偏差。 如果电影中完美的『增强现实』的『AR值』是100分的话,那么pokemon go这款游戏的『AR值』是5分。而『ARkit』带来的功能『AR值』是20分。 然而,是什么让『全球』的人认识到『AR』,就是pokemon go,只是在ARkit出现之后,它的AR才可以被定义为『伪AR』。 但是,『天朝』没有体验过『pokemon go』。 AR的定义很广,比如全息影像,地图解析,其实都可以说是AR。 但至少目前我们所说的AR,就是指『在手机相机前贴上贴图』这种呈现形式。 —— 还有个事。 我们要做个类似xxx的游戏……』 『……emmm……』 总觉得没有借口了……要不我说我是做AR的,那下次会不会有人跑过来 『你不是做AR的吗?

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    虚拟即是现实,AR专家眼中的真AR

    在这篇论文中,学者们界定了何为真AR并且阐述了其发展方向以及发展壁垒,提供了一些较有价值的观点和看法,学者们认为需要采取一种类似AR图灵测试的方法来界定AR发展的程度,并认为光场是最有可能实现AR的途径 为了区别我们所述的“无法与真实分别的真AR(Indistinguishably real AR)”和目前的AR系统,我们将前者称为真AR(True AR)。 图灵测试的魅力之一在于它严格控制测试者和拟真系统的接触,因此所有的拟真性都在测试范围为之内(特指“思维认知”——cognition,而不是类似于人类的图像识别能力,因为这远超于50年代的计算机所掌握的能力 控制实体物质(Controlled Matter) 环绕AR(Surround AR) 个体AR(Personalized AR) 植入AR(Implanted AR) 控制实体物质(Controlled 个体AR(Personalized AR)。

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    AR Mapping:高效快速的AR建图方案

    其次,提出了一个AR建图流程,它接收扫描设备的输入,生成精确的AR地图。最后,我们提出了一种利用高端激光扫描仪的高精度重建结果来评估AR地图精度的方法。 介绍 本文介绍了可用于任何AR系统的AR建图方案,为确保AR地图满足AR应用的要求,需要考虑以下问题。 如何有效地获取场景的视觉和深度信息,以便AR地图能够以低成本频繁更新。 如何设计绘图系统来处理原始数据并生成精确的AR地图,局部区域的深度和几何精度对于某些任务至关重要,例如AR系统中的遮挡检测和真实感渲染。 如何评估AR地图以确保其精度满足AR应用的要求。 AR建图系统 A.系统概述 从背包扫描设备生成的原始数据包括激光雷达每次扫描的点云、IMU测量值和4个鱼眼镜头的图像,然后将原始数据输入AR建图系统以生成AR地图,首先,激光雷达里程计系统为每次扫描数据输出不倾斜的点云和 AR建图系统的流程如图2所示。 ? 图2:使用背包扫描系统和AR鉴于与系统生成AR地图的端到端解决方案。

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    视+AR张小军:AR云——空间互联网

    AR世界里面与现实世界经过互动的时候,必须有与现实世界有一个中介和语言,这个中介就是AR云。 2018年,AR几乎隐匿到整个世界都要将之遗忘的程度,但AR的从业者们却是一刻也没有放弃建构技术的大厦。作为AR领域的领军者,视+AR就是如此。 2018年,在苹果AR Kit的带动下,已经有5亿设备涉及AR设备,到2020年,将会有一二十亿台设备。即便如此,我在网上搜AR,却并没有看到AR在身边应用场景。 AR云。 AR云赛道非常大,AR云一定是一个实时更新的东西,不像平常用的地图,一天采集完之后可能十年都不会变。 AR云是给人用的,你怎么用非常高速的东西更新它?

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    借助Unity AR Foundation构建跨平台AR应用

    Unity是同名游戏引擎的制造商,它在继续推进自己的AR Foundation项目,该项目旨在让开发者可以更容易地创建能够同时在iOS和Android上运行的AR应用。 Unity是同名游戏引擎的制造商,它在继续推进自己的AR Foundation项目,该项目旨在让开发者可以更容易地创建能够同时在iOS和Android上运行的AR应用。 AR Foundation公开了一个公共API,旨在涵盖Android ARCore和iOS ARKit的核心功能,从而可以使从单个代码库为两个平台创建AR应用成为可能。 ARWorldMap也使得创建持久AR体验成为可能,这些体验可以存储并在其他时间点重新创建。 查看英文原文:Build Cross-platform AR Apps with Unity AR Foundation 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn

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    图像识别之augmix

    augmix: https://github.com/google-research/augmix

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    智能视频图像识别

    智能视频图像识别系统选用人工智能识别算法技术,能够随时监控和剖析现场各大品牌相机中的视频图像。 智能视频图像识别系统软件关键运用相机拍摄的图像开展智能实时分析,抓拍监控识别和检作业现场的违规操作及行为,并向责任人推送信息。 与传统监控系统软件对比,智能视频图像识别系统软件增强了自主监控报警的能力,增强了数据检测和解析功能。智能视频图像识别系统具备很大的经济价值和广泛的应用领域,引起了国内外研究工作人员的广泛关注。 智能视频图像识别识别系统实现了下列识别优化算法:(1)施工作业安全帽子识别(2)混色+响应式工作服装识别(3)未系安全带高处作业识别(4)超长距离地区警示(5)浓烟+明火识别(6)睡岗识别(7)手机识别 智能视频图像识别可应用于全部必须生产安全/工程施工的场地,包含在建工地、在建地铁/铁路线/道路、新建加工厂和经营加工厂、煤矿业和工作船,给施工作业产生很大的方便。

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    PhotoSynth:图像识别建模技术

    PhotoSynth是微软公司从华盛顿大学购买来的一项技术,主要作用是通过平面照片自动建立空间模型,目前已经接近即将发布的前夕。 举例来说,游客来到上海,外滩...

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