骑车不戴头盔识别检测系统通过GPU深度学习技术，骑车不戴头盔识别检测系统对行驶在马路上的骑电动摩托车等未戴头盔的行为进行抓拍，骑车不戴头盔识别检测系统不经过人为干预自动对上述违规行为进行自动抓拍识别。...骑车不戴头盔识别检测系统技术上采用 Tesnorflow+TensorRT推理组合，精度高速度快更实用。深度学习应用到实际问题中，一个非常棘手的问题是训练模型时计算量太大。
[Python] 纯文本查看 复制代码import osfrom aip import AipOcr import keyboard from PIL import ImageGrab from time...“”” options = {} options[“detect_direction”] = “true” options[“probability”] = “true” “”” 带参数调用通用文字识别...“”” options = {} options[“detect_direction”] = “true” options[“probability”] = “false” “”” 带参数调用通用文字识别...+’********’*2+’\n’) print(‘截屏识别填1，图片识别填2:’) pd=input(”) if pd==’2′: print(‘***************请将图片放置本目录下*
思路如下： 手机屏幕投影到电脑上； 截图并识别图片文字； 调用百度来进行搜索； 提取html关键字。...环境配置：python3.6、第三方库：pyautogui、PIL、pytesseract、识别引擎tesseract-ocr 要识别中文，ocr引擎要下载一个中文包chi_sim放进Tesseract-OCR...安装完ocr后还要配置一下调用路径，在Python36\Lib\site-packages\pytesseract找到pytesseract.py（这是我的windows路径），打开在里面添加一下路径：...”+str(x).rjust(4)+’,’+str(y).rjust(4) 4 print(posStr) 要获取两个坐标（截图开始坐标和结束坐标），然后利用获取的坐标运用如下代码截图并调用ocr引擎识别...screenshots sucess”)10 11 text=pytesseract.image_to_string(Image.open(‘C:/imgSave/1.jpg’),lang=’chi_sim’) #调用识别引擎识别
不系安全带抓拍自动识别通过yolo系列算法框架模型利用高清摄像头，不系安全带抓拍自动识别算法对高空作业场景进行监控，当检测到人员未佩戴安全带时会自动抓拍并进行告警记录。...不系安全带抓拍自动识别算法选择YOLO系列模型框架是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好，所以在工业界也十分受欢迎...，接下来我们介绍不系安全带抓拍自动识别算法中使用到的YOLO 系列算法。...不系安全带抓拍自动识别算法Yolo模型中采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别...不系安全带抓拍自动识别算法中YOLO的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接，不系安全带抓拍自动识别算法从网络结构上看，与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别，最大的差异是输出层用线性函数做激活函数
登高不系安全带自动识别采用yolov8深度学习算法框架模型，登高不系安全带自动识别能够自动检测和识别登高作业人员是否佩戴安全带，过滤其他类似物体的干扰。...登高不系安全带自动识别发现有人员未佩戴安全带，将立即触发预警。...登高不系安全带自动识别在进行模型训练时，我们需要构造训练样本和设计损失函数，才能利用梯度下降对网络进行训练。...设计思想，将 登高不系安全带自动识别 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构，并对不同尺度模型调整了不同的通道数。...考虑到动态分配策略的优异性，登高不系安全带自动识别 算法中则直接引用了 TOOD 的 TaskAlignedAssigner。
首先安装必要的库 pip install opencv-python pip3 install --user numpy scipy matplotlib pip3 install torch torchvision...torchaudio pip install matplotlib pip install torchvision 训练数字识别模型 """ ****************** 训练数字识别模型...imshow(images) print(labels) # 定义一个LeNet-5网络，包含两个卷积层conv1和conv2，两个线性层作为输出，最后输出10个维度 # 这10个维度作为0-9的标识来确定识别出的是哪个数字.../MNISTModel.pkl") 关闭开始训练 20次训练完成 已保存模型 实现MNIST手写数字识别 """ ****************** 实现MNIST手写数字识别 ********...enlarge_img) cv2.waitKey(0) # 定义一个LeNet-5网络，包含两个卷积层conv1和conv2，两个线性层作为输出，最后输出10个维度 # 这10个维度作为0-9的标识来确定识别出的是哪个数字
安装库 pip install pytesseract pip install Pillow windows安装 tesseract 中文识别 下载地址：https://digi.bib.uni-mannheim.de
动物识别系统，技术点：Python+TensorFlow。...获取q：2784127853训练预测部分代码图片图片QT界面图片模型封装，直接鼠标点击上传图片，识别结果WEB网页端界面图片图片图片安装调试添加q：2784127853，联系作者获得源码后，通过远程安装项目
骑电动车不戴头盔识别抓拍系统通过Python基于YOLOv7网络深度学习技术，骑电动车不戴头盔识别抓拍系统对现场画面中骑电动车不戴头盔识别抓拍包括骑乘人员和带乘人员。
目录 1 读取图片 2 将图片灰度转换 3 修改图片尺寸 4 绘制矩形_圆 5 人脸检测 6 检测多张人脸 7 检测视频中的人脸 8 训练数据并人脸识别 8.1 训练数据 8.2 人脸识别 1 读取图片...cv.cvtColor(reSize,cv.COLOR_BGR2GRAY) #加载特征数据 face_detector=cv.CascadeClassifier(r'E:\software\python3.8.2...cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) # 加载特征数据 face_detector = cv.CascadeClassifier(r'E:\software\python3.8.2...(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) # 加载特征数据 face_detector = cv.CascadeClassifier( 'E:\software\python3.8.2...= cv2.cvtColor(reSize, cv2.COLOR_BGR2GRAY) face_detector = cv2.CascadeClassifier( r'E:\software\python3.8.2
二、软件环境 操作系统：win10 语言：Python 版本：3.5.4 Python库：baidu-aip 三、原理概述 利用windows自带的录音机，基于百度API进行wav格式的音频转文本。...我写的是语音识别，默认就已经开通了语音识别和语音合成。 这就够了，所以接口选择，不用再选了。 语音包名，选择不需要。...接下来的Python代码会用到！ ? 点击左侧的技术文档 ? 点击左边的语言合成->SDK文档->Python SDK ? 文本不能太长 ? 目录结构 ? 支持2x和3x ?...接下来，需要进行语音识别，看文档 点击左边的百度语言->语音识别->Python SDK ? 支持的语言格式有3种。分别是pcm,wav,amr 建议使用pcm，因为它比较好实现。...jieba分词，完全开源，有集成的python库，简单易用。
---- 需求： 一、将红色区域的数据内容定位后，识别出来。 二、输出成能看懂的数据或文件或者图片等。 三、程序不允许断掉，不可以影响程序继续运行。 难题和问题分析： 一、我们需要怎么来处理（废话~。
喜爱之情难以言表，于是利用机器学习技术开发了一款iOS 应用，可以随时随地识别出 Taylor Swift~~~ 不卖关子了，妹子开发的这款应用效果如下： ?...测试集用于测试模型识别训练中未见过的照片的准确率。为了让训练更省时一些，我写了个脚本重新调整了所有照片的大小，确保全部照片宽度不超过600px。...setup.py sdist (cd slim && python setup.py sdist) 现在我们可以运行 TFRecord 脚本了。...= require('firebase-admin'); admin.initializeApp(functions.config().firebase); const db = admin.firestore...发出预测请求：用 Firebase 函数向 ML Engine 模型在线发起预测请求。从 APP 到 Firebase Storage 的上传会触发 Firebase 函数。
Code/PycharmProjects/QtDemo/ToolsList__pycache__\start.cpython-36.pyc raw strings（原始字字符串） 在python...中使用r来处理常量，强制不转义。...```python text=r"1 E:/Code/PycharmProjects/QtDemo/ToolsList\__pycache__\start.cpython-36.pyc \r\n" print...E:/Code/PycharmProjects/QtDemo/ToolsList__pycache__\start.cpython-36.pyc \r\n 当为字符串变量时，可以使用如下方式强制不转义
摄像头识别安全帽不规范佩戴利用现场已经部署好的摄像头，实时监控现场画面分析作业人员是否出现违规行为，如发现人员未戴安全帽，同歩现场声音报警，保存未戴安全帽人员照片。...摄像头识别安全帽不规范佩戴系统还可以具备：反光衣识别检测、工作服着装合规识别、抽烟识别、区域入侵识别等。安全帽在施工作业过程种至关重要，甚至有时将会成为保命帽。...工地摄像头识别安全帽不规范佩戴系统包含没戴安全帽、不穿工作服装、抽烟、攀高识别、睡岗离岗识别、打电话识别、地区侵入、玩手机识别等。...摄像头识别安全帽不规范佩戴系统，将安全隐患信息推送到安全人员的手机，全天候24h不间断的对现场安全隐患开展识别和预警提醒，进行积极主动的安全分析识别。
■环境 Python 3.6.0 Pycharm 2017.1.3 ■库、库的版本 OpenCV 3.4.1 (cp36) ■haarcascades下载 https://github.com/opencv...import cv2 # 引入人像识别训练库“haarcascade_frontalface_default.xml face_patterns = cv2.CascadeClassifier(r'D...haarcascade_frontalface_alt.xml') # 读取图片 image = cv2.imread('C:/Users/x230/Desktop/DSCF9093.JPG') # 获取识别到的人脸...faces = face_patterns.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=4, minSize=(40, 40)) # 将识别到的人脸框出来...for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 生成一张新的图片保存识别结果
实时Firebase数据库 这也是一个非常基本的组件，整套EZShop里，所有其他的组件都得和它实时交互。...Firebase支持在数据库里的任何数据上创建定制化的变化监听器，这样一个特性再加上简单的设置流程，用起来简直毫不费力。...货架、传感器和摄像头 这些东西由Soheil和Ruslan负责，他们设计了货架，写了相关的Pi Python脚本。 货架大致长这样： ?...超声波传感器和树莓派相连接，树莓派运行的Python脚本处理传感器与货架上物体之间的距离读数。 商品被拿起来的时候，传感器的读数就会变化，触发数据库中商品库存的更新。...出入口的摄像头 在商店的出口和入口，这个小组使用了Android手机作为面部识别摄像头。 两部手机被安装在一个三脚架上，分别冲着相反的方向，一个方向用来识别入店的顾客，另一个方向用来识别出店的顾客。
image 随便打开一张发票 image 提取目标： 金额 、 名称 、 纳税人识别号 、 开票人 。...03.提取内容 下面以其中一张图片为例，讲解如何提取目标内容： 金额 、 名称 、 纳税人识别号 、 开票人 。...image ok这样我们就将发票中的四个目标内容提取出来，接着将 文件夹pic 下的所有发票，进行识别将内容保存到excel。...04.批量识别发票并保存到excel 在读取图片之前，先将上面的四个操作封装成函数，方便每一种发票对象进行调用。 image 读取文件夹下的所有图片。...image 所有在上面的开始识别之前（自己公司的发票可能不需要查验这步），先调用一下第三方的接口，对发票进行识别，识别通过之后再将其提取发票中目标内容。
最近自己想接触下语音识别，经过一番了解和摸索，实现了对语音识别API的简单调用，正好写文章记录下。...目前搜到的帖子里，有现成的调用百度语音API来对音频文件进行识别的；也有通过谷歌语音服务来实现了实时语音识别的。...语音识别 语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术，微信中将语音消息转文字，以及“Hi Siri”启用Siri时对其进行发号施令，都是语音识别的现实应用。...语音识别API 百度语音识别通过REST API的方式给开发者提供一个通用的HTTP接口。任意操作系统、任意编程语言，只要可以对百度语音服务器发起http请求，均可使用此接口来实现语音识别。...而实时语音识别，即一直保持检测麦克风，只要有声音就生成wav文件向API发送请求；当识别不到语音信息时，自动停止。
为了把百度文档的内容弄下来，就弄了一下这个 基本环境 操作系统：win7 64位系统 python版本：3.7 2.安装配套环境 2.1 首先安装OCR字符识别库Tesseract 下载网址：https...digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 我下载的是：tesseract-ocr-w64-setup-v4.0.0-beta.4.20180912.exe 2.2 下载后双击进行安装，这里因为我们要识别中文字符...2.3 安装python环境 pip install Pillow pip install pytesseract 2.4 修改pytesseract.py（在这路径下 python37\Scripts...） tesseract_cmd = 'D:/Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe' 3.测试（识别中文的时候，在剪切图片，要让数字稍微大一点，把数字放在图片中心...，若识别出来，错别字比较多的话，再重新弄一次图片来识别） #coding=utf-8 from PIL import Image import pytesseract text=pytesseract.image_to_string
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