gitee开源地址 https://gitee.com/admin_yu/yx-image-recognition 介绍 spring boot + maven 实现的车牌识别及训练系统 基于java语言的深度学习项目,在整个开源社区来说都相对较少;而基于java语言实现车牌识别EasyPR-Java项目,最后的更新已经是五年以前。 本人参考了EasyPR原版C++项目、以及fan-wenjie的EasyPR-Java项目;同时查阅了部分opencv官方4.0.1版本C++的源码,结合个人对java语言理解
liuruoze/EasyPR:https://gitee.com/easypr/EasyPR
📷 gitee开源地址 “https://gitee.com/admin_yu/yx-image-recognition 介绍 spring boot + maven 实现的车牌识别及训练系统 基于java语言的深度学习项目,在整个开源社区来说都相对较少;而基于java语言实现车牌识别EasyPR-Java项目,最后的更新已经是五年以前。 本人参考了EasyPR原版C++项目、以及fan-wenjie的EasyPR-Java项目;同时查阅了部分opencv官方4.0.1版本C++的源码,结合个人对java
嘿嘿,胖友给艿艿的 https://github.com/YunaiV/SpringBoot-Labs 仓库点个 Star 吧,具体 100000 只差 4000 个了,分分钟~
gitee开源地址 https://gitee.com/admin_yu/yx-image-recognition 介绍 spring boot + maven 实现的车牌识别及训练系统 基于java语言的深度学习项目,在整个开源社区来说都相对较少;而基于java语言实现车牌识别EasyPR-Java项目,最后的更新已经是五年以前。 本人参考了EasyPR原版C++项目、以及fan-wenjie的EasyPR-Java项目;同时查阅了部分opencv官方4.0.1版本C++的源码,结合个人对java语言理
之前为各位朋友分享过Python+OpenCV实现车牌检测与识别,本篇博文为各位分享Spring Boot+Maven实现车牌训练、识别系统。
最近看了太多读者小伙伴的简历,发现各种商城/秒杀系统/在线教育系统真的是挺多的。推荐一下昨晚找的几个还不错的基于 Java 的图片识别处理系统。
在 Java 中,图片文字识别可以通过 Tesseract-OCR 的 API 完成。Tesseract-OCR 是一个开源的 OCR(Optical character recognition,光学字符识别)引擎,用于识别各种类型的图片中的文本。此外,我们还需要 Leptonica 库的支持,这是一个用于图像处理和分析的开源库。
号主为BAT一线架构师,CSDN博客专家,博客访问量突破一千万,著有畅销书《深入理解SpringCloud与微服务构建》。公号主要分享Java、Python等技术,用大厂程序员的视角来探讨技术进阶、面试指南、职业规划等。助力15W+程序员成长。
具体文档:http://ai.baidu.com/docs#/OCR-API/e1bd77f3
说到语音识别、语音翻译、图像识别、人脸识别等等,现在已经非常非常非常普及了,看过‘最强大脑’的朋友,也应该对‘小度’这个机器人有所了解,战胜国际顶尖的‘大脑’- 水哥,(PS:内幕不知),那么今天,我们来看下关于图像识别,是如何做到的,Java又是如何识别图像的?
最近闲来无事研究了一下用Java如何模拟浏览器的行为,在实验登录的步骤时碰到了识别验证码的问题,于是在网上查找了关于Java如何进行图片识别验证码,由于根据网上查找的相关文章都不适合我的配置,所以特开此博客进行记录一下采坑的过程以及解决方法。
http://ai.baidu.com/docs#/OCR-API/e1bd77f3
首先先介绍一下这篇博文是干嘛的,为了不浪费大家时间。公司最近和短视频公司合作,需要监控app的截图上的文字是否符合规范,也就是确保其没有违规的文字。到网上找了一些资料发现百度ai提供这个功能,这篇文章主要就是介绍怎么获取到图片上的文字。接下来进入正题,look down,man:
本项目是使用Paddle Lite 的C++实现的人脸检测,人脸关键点检测和戴口罩检测,并将编译好的动态库和静态库部署在Android应用上,在Android设备上实现人脸检测,人脸关键点检测和戴口罩检测,所以本应不会使用到C++开发,可以只使用笔者提供的JNI接口实现这些功能。在ai这个module是笔者在开发时使用到的,读者在使用这个项目时,完全可以删除掉,如果是看C++实现,也可以看这个module的源码。
这个项目是良月柒在逛社区时发现的,刚看到它,思绪直接被拉回了几年前,当初有同学的毕设就是停车场管理系统,关键的功能——车牌识别,连硬件都整上了,一整套流程跑下来,pretty......
为什么要写一个这个东西呢?虽然现在好多大网站都不用图片验证码了,但是仍然有一部分陈旧的web系统用着一些简单的图片验证码。当遇到带有验证码,而验证码的形式又非常简单的时候,手工测试起来可能太麻烦。我所知道的现有工具中有“PKAV HTTP Fuzzer”可以识别验证码,并做一些fuzz。但是,这款工具本身不提供,自带的识别引擎的训练工具。并且,软件所支持的次时代和和亦思验证码识别系统都是收费的,没有找到干净好用的破解版。因此,萌发了这样一个念头。先给各位放一张成品图片吧!
本篇概览 本文是《JavaCV的摄像头实战》的第八篇,前面的操作夯实了的帧和流处理的基本功,接下来开始实现一些常见的CV能力,就从本篇的人脸识别开始吧 OpenCV中常用的人脸识别是基于Haar特征的级联分类器,本篇借助JavaCV来使用该分类器实现人脸识别 简单的设计 编码之前先把要做的事情梳理一下: 识别功能可能用在多个场景:窗口预览、推流、存文件都可能用到,所以识别功能的代码最好独立出来,不要和预览、推流这些代码写在一起,如下图,识别的接口DetectService会作为每个应用的成员变量存在: 📷
介绍到这里会有人问,有了webdriver等ui自动化后为什么还要用图像识别呢?我认为主要有以下这几点:
验证码通常用于网站的登录,以区分是否是人类的行为还是机器的行为。启用验证码是反爬虫、反黑客的常用手段之一。然而,随着技术的不断进步,特别是machine learning的发展,普通的验证码识别也不是很复杂的事情。
俗话说:不基于需求的敲代码都是耍流氓 ---- 一、人脸检测: 1.准备材料 首先需要准备人脸的训练数据,这个在官方的Github可以下载到,这里用:lbpcascade_frontalface.x
Tesseract-OCR支持中文识别,并且开源和提供全套的训练工具,是快速低成本开发的首选。前面记录过在java中调用tesseract-orc,该方法的原理是通过在java中调用cmd命令行,来执行tesseract,但是该方式需要下载软件,在电脑上安装环境,移植性不高。
原理说明 辅助原理: 用adb获取手机截图并拉取到项目中 对图片进行二值化 根据棋子的RGB值获取当前位置 通过adb模拟屏幕点击 文末有推荐选择 开源列表 Prinsphield/Wechat_AutoJump 链接:Prinsphield/Wechat_AutoJump 说明:一个优秀的python项目;作者利用Opencv实现了图片的特征识别,并且在代码中实现了,根据调用命令区分安卓还是IOS,并进行相应的处理,根据项目代码分析,作者解析了跳一跳大部分的盒子图片,并利用到了游戏中的特定盒子加分的
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 关于人脸识别 本文是《JavaCV人脸识别三部曲》的第一篇,在《JavaCV的摄像头实战之八:人脸检测》一文中,实现了检测人脸并用方框标注出来,但仅框出人脸作用不大,最好是识别出此人的身份,这样就能做很多事情了,例如签到、告警等,这就是接下来咱们要挑战的人脸识别 人脸识别涉及到两个步骤:训练和识别,接下来简单说明解释一下 先看什么是训练,如下图,用两位天王
这里介绍一下另外一种解决方案:使用Sikuli进行图片识别,来对Windows弹出框或者其他Windows窗口进行一系列的操作。
自从飞桨框架 2.0 发布以来,一直有用户期待什么时候能够帮助 Java 用户更便捷高效完成他们的部署任务。在过去,我们往往需要自己部署一台 Model Server 来做这个事情。但是,无论是维护方面,还是速度方面,很多时候都没有办法达到预期。现在,我们联手 DeepJavaLibrary(以下简称为 DJL)—— 一个基于 Java 的深度学习开发包,提供了一套飞桨 Java 推理 API。
在实际工作中,我们进行web自动化的时候,文件上传是很常见的操作,例如上传用户头像,上传身份证信息等。所以宏哥打算按上传文件的分类对其进行一下讲解和分享。
Tess4J是对Tesseract OCR API.的Java JNA 封装。使java能够通过调用Tess4J的API来使用Tesseract OCR。支持的格式:TIFF,JPEG,GIF,PNG,BMP,JPEG,and PDF
自笔者于2019年8月发出了深度学习实战之垃圾分类博文以来,已被访问上万次,几百次的收藏。同时也有很多的人询问笔者关于这个项目的问题。在这里非常的感谢大家的厚爱。其实很早就想再迭代一个垃圾分类项目出来,但是由于之前比较的忙,一直没有时间将其落实。最近没什么事情,笔者花了一些时间又重新做了一个垃圾分类系统。希望对大家学习研究有所帮助。说干就干,接下来,笔者就详细的介绍一下这个项目。
本项目是通过学习https://gitee.com/nbsl/idCardCv 后整合tess4j,不需要经过训练直接使用的,当然,你也可以进行训练后进行使用。
车牌识别,是人工智能以及 OCR 领域的重要应用场景。通过拍摄的包含车牌的照片,实现识别出车牌文字的功能,能够大大提高车辆识别效率,在交通违规检测、罪案侦查中能提供有力支持,而 EasyPR,能够快速准确地识别中文车牌。 ◆ 简介 EasyPR,是 liuruoze 在 Gitee 上开源的中文车牌识别系统,仓库位于 https://gitee.com/liuruoze/EasyPR,目前版本为 1.6。 EasyPR 的目标是成为一个简单、高效、准确的非限制场景 (unconstrained situa
本项目是通过学习https://gitee.com/nbsl/idCardCv 后整合tess4j,不需要经过训练直接使用的,当然,你也可以进行训练后进行使用。该项目修改原有的需要安装opencv的过程,全部使用javaccp技术重构,通过javaccp引入需要的c++库进行开发。
如果会安卓开发的话, 可以把百度开源的paddle做成插件, 提供给autojs使用; 我不会安卓开发, 所以我选择了nodejs, 把ocr功能单独做一个app, 提供给脚本使用.
本项目是通过学习https://gitee.com/nbsl/idCardCv 后整合tess4j,不需要经过训练直接使用的,当然,你也可以进行训练后进行使用。该项目修改原有的需要安装opencv的过程,全部使用javaccp技术重构,通过javaccp引入需要的c++库进行开发。不需要安装opencv 新增的了前端控制识别区域的功能,新增了后端识别后验证 ,页面样式主要适应paid,重新修改了后面的识别过程,用户opencv进行图片优化和区域 选择,使用tess4j进行数字和x的识别 配合样式中的区域在后台裁剪相关区域图片 /idCardCv/src/main/resources/static/js/plugins/cropper/cropper.css
java实现的企业批量排班系统,出差请假打卡统计,排班,设置部长,发布公告等功能。人脸识别考勤打卡。
hello,伙伴们,在闲暇的时候逛了一下掘金,发现了这样的一篇文章:spring boot+apache tika实现文档内容解析,对里边提到的tika很感兴趣,感兴趣的原因之一就是当时在研究文档识别和文本识别的时候,找了很多的工具类:
-若真如上图所示,那么显然confidence越小,是郭富城的可能性就越大了,接下来再去找一些权威的说法:
opencv官网下载windows安装包 https://opencv.org/releases/ 选择最新版4.1.1 下载完成后是一个opencv-4.1.1-vc14_vc15.exe,双击安装。
今天介绍一款车牌识别开源系统- yx-image-recognition,大伙需要的可以收藏哈!!!
在 Android Studio 中创建一个 Library,将官网下载的 OpenCV 导入后,就可以直接调用 OpenCV 中 Java 类的方法。
主机安全是企业云上安全最后一道防线之一。作为企业云上的最后屏障,主机一旦被攻陷,企业核心资产将岌岌可危,甚至会威胁到整个内网的安全。
本文主要介绍了一种基于Java和C++混合编程的图像识别服务框架的设计与实现,该框架可以同时支持多种图像识别算法,并提供了灵活的配置方式和容错机制,可广泛应用于各类业务场景。
本文以Java代码示例介绍如何来扫描和识别条形码图片。这里使用免费条码工具 Free Spire.Barcode for Java,调用BarcodeScanner类中的scan(java.lang.String fileName, BarCodeType barcodeType)方法扫描识别指定类型条码中包含的数据。在编辑代码前,先参考如下步骤手动将jar包导入Java程序:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_56d988430102w37c.html
XFace项目地址:https://github.com/hujiaweibujidao/XFace
最近项目中用到二维码图片识别,在python下二维码识别,目前主要有三个模块:zbar 、zbarlight、zxing。
最近两天,公司有个PC客户端的测试任务,除了最基础的功能测试外,还包括稳定性测试和兼容性测试需求。刚好去年接触过Sikuli这款基于GUI图像识别框架的自动化测试工具,于是便应用于测试工作中,辅助测试任务。初步试用下来,总体效果还算差强人意,也间接助我发现了一个致命级别的大bug(后续会介绍)。
Google 于2006年8月收购Neven Vision 公司 (该公司拥有 10 多项应用于移动设备领域的图像识别的专利),以此获得了图像识别的技术,并不是常快应用到免费的 Picasa 相冊管理程序中,提供基于人脸识别的相片管理功能,另外还推出了一个新项目叫Goggle ,能从照片中识别世界各地的地标建筑,相同Google 也把人脸识别功能加入�到了Android 中。只是因为个人隐私等相关因素,Google Goggles好像临时屏蔽了人脸识别功能 。
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