展开

关键词

【python 从菜鸟

Program Files\下 5、找到 pytesseract.py 更改 tesseract_cmd = 'C:/Program Files/Tesseract-OCR/tesseract.exe' 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

    90+款云产品免费体验

    提供包括云服务器,云数据库在内的90+款云计算产品。打造一站式的云产品试用服务,助力开发者和企业零门槛上云。

  • 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

    79140

    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>

    15130

    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

    45430

    之GridMask

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

    75110

    之augmix

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

    53410

    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

    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) ?

    96810

    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?

    74930

    【ImageNet后计算机视觉顶级赛事】中国团队力克谷歌等包揽MS COCO竞赛3项冠军

    【新智元导读】领域的权威标杆 MS COCO 2017 竞赛结果公布。COCO 竞赛代表了继 ImageNet 后的最高水平。 MS COCO(Microsoft Common Objects in Context,常见物体)竞赛是继 ImageNet 竞赛(已停办)后,计算机视觉领域最受关注和最权威的比赛之一,是( MS COCO竞赛:ImageNet 后最高水平 MS COCO 数据集是大规模物体检测(detection)、分割(segmentation)和说(captioning)数据集,包括 330K (其中超过 200K 有注释),150 万实例,80 个物体类,91 种物质(stuff)类,每幅有 5 条说,250,000 带有关键点的人体。 MS COCO 竞赛也代表了继 ImageNet 后的的最高水平。 COCO 竞赛从 2015 年开始举办,至今已经三届,前两届物体检测冠军分来自微软亚洲研究院(MSRA)和谷歌。

    81570

    (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

    2018 COCO 竞赛中国团队包揽所有冠军,旷视 4 项第一!

    MS COCO 的全称是常见物体(Microsoft Common Objects in Context),起源于是微软于2014年出资标注的Microsoft COCO数据集,同名竞赛与此前著名的 COCO 挑战赛:ImageNet 后最权威的计算机视觉衡量标杆 今年的COCO竞赛与ECCV 2018一同举办,而且新增了两项街景的新任务——Mapillary Vistas,这是是新近推出的街景集数据集 通常来讲,COCO 是自然场景下的物体,Mapillary 则聚焦于街景场景,因此联合挑战赛的形式有利于计算机视觉技术更贴近现实场景,更具应用价值。 COCO 的注释包括 80 个类对象的实例分割,91 个类的物品分割,人物实例的关键点检测,以及每个都有 5 个标题(image captions)。 1、Mapillary Vistas目标检测任务 Mapillary Vistas目标检测任务强调静态的街道对象(如路灯、路标,电线杆)的个体实例,以及动态的街道参与者(如汽车、行人、

    39261

    旷视、北邮等国内团队包揽六项第一,COCO&Mapillary联合挑战赛结果公布

    COCO 数据集针对全场景理解而设计,意在促进物体检测研究发展。 Mapillary Vistas 是新近推出的街景集数据集,专注于的高阶语义理解,推动自动驾驶和机器人导航等领域的技术落地。 通常来讲,COCO 是自然场景下的物体,Mapillary 则聚焦于街景场景,因此联合挑战赛的形式有利于计算机视觉技术更贴近现实场景,更具应用价值。 Panoptic Segmentation 同时解决一张上前景物体与背景物体的分类问题,把互为分裂的语义分割和实例分割整合为一,推动分割技术步入新境界,不断逼近现实应用。 大赛结果出炉 今日,在 Joint COCO and Mapilary Recognition Challenge Workshop(COCO & Mapillary 物体联合挑战赛研讨会)上,主办方最终公布了比赛结果 ,MSRA 团队第二; COCO 全景分割赛项:旷视科技第一,Caribbean 与 PKU_360 团队第二; COCO 姿态估计赛项:北京邮电大学模式与智能视觉实验室团队第一名; 因 Mapillary

    21730

    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

    56320

    旷视科技包揽 COCO、Places 三项世界冠军

    COCO Challenges Ranking Result MS COCO (Microsoft Common Objects in Context,常见物体) Challenge 是继 ImageNet(已停办)之后,计算机视觉领域最受关注和最权威的比赛之一,是(物体)方向最重要的标杆(没有之一),也是目前国际领域唯一一个能够汇集 Google、Microsoft、Facebook 与关注整体的 ImageNet 分类任务相比,COCO 中的物体检测任务更关注的是中出现的每个物体的个体(比如各种小物体,各种遮挡物体),因此要求算法对细节有更好的理解。 这个比赛也代表了继 ImageNet 后的的最高水平。 而 Places 是由 MIT 和 CMU 等高校牵头,在今年新设立的一项旨在深度理解场景的国际级计算机视觉类竞赛,今年与 COCO 联合举行。

    67850

    自然目标检测数据集汇总

    1、COCO中的类 2、安装COCO api 3、COCO api介绍 4、主要使用方法 ---- 一、PASCAL VOC 1、Challenge and tasks 给定自然片, 从中出特定物体 --是否为难以辨的物体, 主要指要结体背景才能判断出类的物体。虽有标注, 但一般忽略这类物体--> <bndbox><! Imagenet数据集有1400多万幅片,涵盖2万多个类;其中有超过百万的片有明确的类标注和中物体位置的标注。 因为这样就允许算法中的多个目标物,并且当其中一个目标物确实存在于中但没有被标注出来时算法不会受到惩罚。可能说的有不清楚或不正确的地方,大家可以看下官方的评估规则。 因为同一幅片可以包含有多个场景类,事实上同一幅片本来就是用多个类标注的。 场景分析 这个比赛的目标是将分割成与语义类相关联的不同区域,如天空,道路,人和床。具体规则见官网。

    1.5K40

    中国团队屠榜:COCO&Mapillary挑战赛包揽全部冠军

    备受瞩目COCO+Mapillary 2018物体联合挑战赛上,中国团队完成“屠榜”:包揽全部六项赛事的第一名,其中旷视团队获得4项冠军,商汤、北邮和滴滴团队分获得1项冠军。 (包括一项并列第一) 据介绍,COCO+Mapillary是当前物体领域最为权威、最具标杆作用的数据集之一,也是继ImageNet之后最有影响力的竞赛平台之一。 官方公布的成绩如下。 COCO+Mapillary简介 COCO 2018联合挑战赛的本意是在场景理解的前提之下研究物体,这次COCO挑战赛包括: 1)Instance Segmentation(实例分割) 尽管COCO和Mapillary共同聚焦在视觉的一般问题之上,但是具体的每项任务在相应数据集的加持下还是对问题的不同维度做了新探索。 )统一起来,要求为片里的每一个素,既分配语义标签,又分配实例ID。

    28330

    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