展开

关键词

【python 从菜鸟

' 二、英文 ? 三、验证码 ? ? ? 二、实现源代码 1、英文 #-*-coding:utf-8-*- import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import time Python27\Lib\site-packages\pytesseract\test.png') code = pytesseract.image_to_string(image) print(code) 2、验证码 img = image.convert('L') # 把片变成二值

1.5K41

地,我们发现一种称为深卷积神经网络的模型 可以在硬性视觉任务上实现合理的性能 - 匹配或超过某些领域的人类表现。 我们现在正在采取下一步,发布在最新型号Inception-v3上运行的代码。 Inception-v3 使用2012年的数据对ImageNet大型视觉挑战进行了培训。 您将学习如何使用Python或C ++ 将分类为1000个类。我们还将讨论如何从此模型中提取更高级的功能,这些功能可能被重用于其他视觉任务。 我们很高兴看到社区将如何处理这种模式。  ,您可以看到网络正确她穿着军装,得分高达0.8。 在这种情况下,我们正在演示对象,但是您应该可以在各种领域中使用与您已经找到或训练过的其他型号相似的代码。我们希望这个小例子为您提供如何在您自己的产品中使用TensorFlow的一些想法。

3K80
  • 广告
    关闭

    什么是世界上最好的编程语言?丨云托管征文活动

    代金券、腾讯视频VIP、QQ音乐VIP、QB、公仔等奖励等你来拿!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    ——MNIST

    本文使用NEURAL程序来介绍一下在SAS里如何实现。例子所用的数据集是MNIST数据集,从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/可以获取。 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的0-9的数字构成,正确地这些手写数字是机器学习研究中的一个经典问题。 02模型训练过程:采用SAS中的神经网络过程步: ***自编码******************* 03结果展示 最后,来看一下原始数据和模型训练结果的对比效果: 10个 MNIST 数据集的原始数字

    79040

    Airtest

    Airtest是一款网易出品的基于面向手游UI测试的工具,也支持原生Android App基于元素的UI自动化测试。 示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的进行代码走读,加深对原理的理解(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)。 概括来说aircv.find_template 主要做了这几件事情: 1、校验输入; 2、计算模板匹配的结果矩阵res; 3、依次获取匹配结果; 4、求取可信度; 5、求取位置。 这里可以看到,Airtest也没有自研一套很牛的算法,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: ? ? 六、总结 1、,对不能用ui控件定位的地方的,使用来定位,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,使用的话可以一套代码兼容android和ios哦,

    4.6K20

    H5

    对比 ---- 1、百度 发现百度的片搜索率不是特,下面为测试片跟测试后的结果: 测试片: 下面为测试后的结果: 2、采用 tesseract.js 后结果 H5 (采用Tesseract.js 进行) ---- 简单的文案之类的,的还算可以,但是稍微复杂点的,准确率就不是那么好了,在学习中。。。 第一个参数,可以是 img 路劲地址,可以是片base64位的二进制码、也可以是Image对象 等。 附上实现的代码: <! ,initial-scale=1,shrink-to-fit=no,user-scalable=no,minimum-scale=1,maximum-scale=1"> <title> :33%}</style> </head> <body> <fieldset> <legend>

    14930

    使用 Inception-v3,实现(Python、C++)

    目录 简介 使用 Python API 使用 C++ API ---- 简介 对于我们的大脑来说,视觉似乎是一件特简单的事。人类不费吹灰之力就可以分辨狮子和美洲虎、看懂路标或人脸。 现在我们将采取后续步骤,发布用于在我们的最新模型 Inception-v3 上进行的代码。 Inception-v3 使用 2012 年的数据针对 ImageNet 大型视觉挑战赛训练而成。它的层次结构如下所示: ? 小伙伴们将了解如何使用 Python 或 C++ 将分成 1000 个类。此外,我们还将讨论如何从该模型提取更高级的特征,以重复用于其他视觉任务。 ,您可以看到,网络可正确她穿的是军装,分数高达 0.8。

    27030

    之GridMask

    https://github.com/albumentations-team/albumentations kaggle的qishenha大佬分享链接:https://www.kaggle.com/c/ 数据下载:https://www.kaggle.com/c/bengaliai-cv19/data 代码: import os import cv2 import numpy as np import

    74710

    之augmix

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

    53110

    Python3 (一)

    1.Python3.x(我是用的是Python3.6.5),这个问题不大,只要3.4以上就OK。

    41130

    Python3 (二)

    三、均值hash 下面的例子是使用了素平均值,又叫均值哈希。 优点:均值哈希较为简单。 缺点:对灰度的平均值特敏感,也不具备旋转不变性。 把缩小为8 * 8,并转化为灰度 src = cv2.imread(path, 0) src = cv2.resize(src, (8, 8), cv2.INTER_LINEAR) hamming(h3,h4)) 结果: 1&2 --> 1 1&3 --> 0 1&4 --> 1 2&3 --> 1 2&4 --> 1 3&4 --> 1 四、余弦感知哈希 为了提升更好的效果 优点:能够处理旋转形。 缺点:只能够变形程度在25%以内的片。 步骤: 1.缩小尺寸:将缩小到32*32,并转为灰度。 2.计算DCT:对进行二维离散余弦变换。 把缩小为32 * 32,并转化为灰度 src = cv2.imread(path, 0) src = cv2.resize(src, (32, 32), cv2.INTER_LINEAR

    44930

    之mixupcutmix

    本人kaggle分享链接:https://www.kaggle.com/c/bengaliai-cv19/discussion/126504 效果: (目标检测中) ?

    96110

    iOS11真机运行CoreMLdemo(Object C 版)

    前几天做了一版CoreML在模拟器上进行片的demo,是使用官方推荐的swift语言编写的,今天抽空把CoreML在Object C上再基于上一版完善一些功能,实现拍照,相册。 开发环境集成和机器学习框架下载等准备工作,在上一篇文章内有详细说明,传送门:http://www.atyun.com/1083_十分钟使用苹果机器学习框架coreml进行(swift版.html 2、上一篇swift版我们是直接使用机器学习模型中提供的方法来处理片进行的,今天我们借助系统Vision库中的VNCoreMLModel,VNCoreMLRequest,VNImageRequestHandler 来完成我们今天的功能,关键开始方法[vnImageRequestHandler performRequests:@[vnCoreMlRequest] error:&error];完成会回调vnCoreMlRequest VNClassificationObservation对象有两个参数 1.confidence 率,值越高应该是越接近的 2.identifier  结果 最后来看看CoreML结果:

    92380

    智能采用了什么原理?智能有哪些应用?

    ,那么智能采用了什么原理? 智能有哪些应用? 智能采用了什么原理? 人工智能技术是涵盖了非常多样的领域的,其中技术就是现在发展比较火爆的重要领域,对于各种都可以通过人工智能进行,从而达到各种目的,很多人会问智能采用了什么原理? 智能是通过的特征为基础从而达到结果的,每个都会有自己的特征,在完整的库里面就可以找寻出相同特征的。 智能有哪些应用? 智能这项技术虽然并没有完全成熟,但是基础的技术已经能够应用到很多方面的,那么智能有哪些应用?

    74230

    (三)cifar10.py

    tensor_name + '/activations', x) #tf.summary.histogram(tags, values, collections=None, name=None) 用来显示直方信息 创建直方及衡量x的稀疏性,并在tensorboard展现出来。 应用计算后的梯度 apply_gradient_op = opt.apply_gradients(grads, global_step=global_step) # 为可训练的变量添加直方 for var in tf.trainable_variables(): tf.summary.histogram(var.op.name, var) # 为梯度添加直方 for

    1.1K40

    算法集锦(14)|| 算法的罗夏测试

    随着对基于深度学习的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和标注。 优化后的算法在内存的使用和模型训练上表现越来越好,但当这些算法应用于模糊的、意义不确定的时,它们的表现又会如何呢? 施测时按10张片顺序一张一张地交给受试者,要他说出在中看到了什么,不限时间,尽可能多地说出来,这一阶段称联想阶段;看完10张,再从头对每一回答询问,问受试者看到是整还是中的哪一部分,为什么这些部位所说的内容 对于这些复杂就比较难以理解了,比如第10张卡片竟被认为是托盘。 import numpy as np import pandas as pd import json 然后我们创建一个函数来返回一个dataframe,其中包含每个库前10个结果的分数,以便快速地组合每个的分数

    56020

    如何边缘

    ?的搜寻结果 百度百科 [最佳回答],是指利用计算机对进行处理、分析和理解,以各种不同模式的目标和对的技术。 一般工业使用中,采用工业相机拍摄片,然后再利用软件根据片灰阶差做进一步处理,软件国外代表的有康耐视等,国内代表的有智能等。另外在地理学中指将遥感进行分类的技术... 机器学习算法与Python学习 9999……999条好评 (image recognition)是现在的热门技术。文字、车牌、人脸都是它的应用。 让我们从人眼说起,学者发现,人的视觉细胞对物体的边缘特敏感。也就是说,我们先看到物体的轮廓,然后才判断这到底是什么东西。 计算机科学家受到启发,第一步也是先的边缘。 ? ? 首先,我们要明白,人看到的是,计算机看到的是一个数字矩阵。所谓"",就是从一大堆数字中找出规律。 怎样将转为数字呢?

    1.1K60

    如何边缘?

    (image recognition)是现在的热门技术。 文字、车牌、人脸都是它的应用。 让我们从人眼说起,学者发现,人的视觉细胞对物体的边缘特敏感。也就是说,我们先看到物体的轮廓,然后才判断这到底是什么东西。 计算机科学家受到启发,第一步也是先的边缘。 ? Deshpande 写了一篇文章《A Beginner's Guide To Understanding Convolutional Neural Networks》,介绍了一种最简单的算法,非常具有启发性,体现了的基本思路 首先,我们要明白,人看到的是,计算机看到的是一个数字矩阵。所谓"",就是从一大堆数字中找出规律。 怎样将转为数字呢? 上右边是一个圆角模式,左边是它对应的 7 x 7 灰度矩阵。可以看到,圆角所在的边缘灰度值比较高,其他地方都是0。 现在,就可以进行边缘了。下面是一张卡通老鼠的片。 ? 取出左上角的区块。

    54990

    python--验证码

    tesseract-ocr:http://jaist.dl.sourceforge.net/project/tesseract-ocr-alt/tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe,安装在C: \Program Files\下 4、要求python默认安装在C盘 5、找到 pytesseract.py 更改 tesseract_cmd = 'C:/Program Files/Tesseract-OCR (error_lines) > 0: 5 return '\n'.join(error_lines) 6 else: 7 return error_string.strip() 如果要更多的文字 ,需要在安装tesseract-ocr的时候选择全部语言,也就1.3G 精度不是很高,要不就是现在的验证码太变态,人为也看不出来是什么

    67020

    (二) cifar10_input.py详解

    num_threads=num_preprocess_threads, capacity=min_queue_examples + 3 * batch_size) # 在可视化工具中显示训练 tf.cast(read_input.uint8image, tf.float32) height = IMAGE_SIZE width = IMAGE_SIZE # 随机裁剪 set_shape和reshape的区:使用了set_shape后,(tensor)中的信息已经改变了,输入的数据与的shape不相符,则会报错;而reshape并没有改变的信息,它只是创建了一个新的给我们使用 min_queue_examples, batch_size, shuffle=False) def distorted_inputs(data_dir, batch_size)函数随机打乱、随机裁剪 ,数据用于训练模型 def inputs(eval_data, data_dir, batch_size)函数顺序读取、从中间裁剪,数据用于评估模型 参考资料: tf.variable_scope和

    1.5K60

    如何边缘?

    作者: 阮一峰 日期: 2016年7月22日 (image recognition)是现在的热门技术。 文字、车牌、人脸都是它的应用。 让我们从人眼说起,学者发现,人的视觉细胞对物体的边缘特敏感。也就是说,我们先看到物体的轮廓,然后才判断这到底是什么东西。 计算机科学家受到启发,第一步也是先的边缘。 ? Deshpande 写了一篇文章《A Beginner's Guide To Understanding Convolutional Neural Networks》,介绍了一种最简单的算法,非常具有启发性,体现了的基本思路 首先,我们要明白,人看到的是,计算机看到的是一个数字矩阵。所谓"",就是从一大堆数字中找出规律。 怎样将转为数字呢? 上右边是一个圆角模式,左边是它对应的 7 x 7 灰度矩阵。可以看到,圆角所在的边缘灰度值比较高,其他地方都是0。 现在,就可以进行边缘了。下面是一张卡通老鼠的片。 ?

    39220

    相关产品

    • 图像分析

      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…..

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券