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【python 从菜鸟

安装在C:Program Files下5、找到 pytesseract.py 更改 tesseract_cmd = C:Program FilesTesseract-OCRtesseract.exe二、英文 三、验证码 ??? 二、实现源代码 1、英文#-*-coding:utf-8-*-import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding(utf-8) import timetime1 FilesPython27Libsite-packagespytesseracttest.png)code = pytesseract.image_to_string(image)print(code)2、验证码 = image.convert(L)# 把片变成二值

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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。? 这是一个在C ++中动态创建小TensorFlow的简单示例,但是对于预先训练的Inception模型,我们要从文件中加载更大的定义。你可以看到我们如何在LoadGraph()函数中这样

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    python用TensorFlow的实现

    TensorFlow就可以将优化结果显示出来,节省了很大量的编程时间,TensorFlow的功能很多很强大,这边挑选了一个比较简单实现的方法,就是利用TensorFlow的逻辑回归算法对数据库中的手写数字 ,让机器找出规律,然后再导入新的数字让机器。 1、因为结果少,只有十个,比较好训练 2、片的容量小,不占空间,下面是部分的训练数据案例? 就是要判断计算出来的Y和实际的Y损失值(loss)是多少,并尽量减少loss,这边我们使用softmax函数来计算,softmax函数在计算多类分类上的表现比较好,有兴趣可以百度一下,这边就不展开说明了 到此这篇关于python用TensorFlow的实现的文章就介绍到这了,更多相关TensorFlow 内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn

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    ——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.comexdbmnist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 数据集的原始数字模型训练生成的

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    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。 概括来说aircv.find_sift主要了这几件事情: 1、检验片是否正常; 2、获取特征点集并匹配出特征点对; 3、根据匹配点对(good),提取出来区域; 4、根据区域,求出结果可信度 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,用

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    之mixupcutmix

    本人kaggle分享链接:https:www.kaggle.comcbengaliai-cv19discussion126504效果: (目标检测中)?

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    之GridMask

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

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    之augmix

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

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    Python3 (二)

    一、感知hash算法感知哈希算法:感知哈希算法(Perceptual hash algorithm)是哈希算法的一类,主要用来相似片的搜索工作。 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) # Step2 print(3&4 --> ,hamming(h3,h4))结果:1&2 --> 11&3 --> 01&4 --> 12&3 --> 12&4 --> 13&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。

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    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。

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    教你用Keras!只会检测并不强力

    AI 研习社按:今天为大家带来硅谷深度学习网红 Siraj 的一则教学视频:如何从零开始构建一个分类器来对猫和狗进行分类。(内心OS:终于要开始部分了!) 此后谷歌把CNN用于搜索中的,Facebook则把它用于自动标注,这些功能现在都很火。 该数组中的数值都为0到255,描述的是素强度(灰度值),它是给出素数组作为输入CNN就能给出它是某一类的概率。可以把卷积层想象成一个手电筒,照在的左上方。手电筒滑过输入的所有区域。 可以把过滤器当作一个特征器。当过滤器滑动或对输入进行卷积时,它的值与中的素值相乘,这些被称为元素乘法。然后对每个区域的乘积求和。在覆盖的所有部分之后得到特征映射。? 这里把损失函数定义为二进制交叉熵,通常都用它定义二进制分类问题的损失函数,优化器是rmsprop——它是梯度下降,因为这是一个分类问题,度量指标设置为accuracy。

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    曾是最流行的语言之一,Visual Basic 28年兴衰记

    你可以通过在窗口的表面上绘制按钮来为程序创建按钮,就它是某种艺术画布一样。要让按钮执行某些操作,你所要的事就是在设计环境中,双击这个按钮并编写一段代码即可。 相反,你就一个文明人一样编写了友好的 VB 代码。?所有形化的魅力让人印象深刻,但 VB 成功的真正秘诀在于它的实用性。 开发人员根本就没有其他工具可以 VB 那样绘制出一个完整的用户界面并快速编写代码。尽管历史学家喜欢谈论 Visual Basic 的可视化部分,但它的“招牌”能力却与形化的小部件无关。 事实上,尽管 VB.NET 朝着一个新的方向发展,并作出了一些突破性的改变,这些改变使优秀的经典 VB 代码成为无人能的代码,但它却变得非常受欢迎。 如果你需要教给小孩更简单的东西,市场上充斥着 Scratch 等形化编程工具。 C#、C、JavaScript 这样的大括号编程语言也有另一种吸引力,因为它们都有自己的语法。

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    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?

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    (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。 total_loss) # 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 grad, var

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    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? 所谓投射测验,通常是指观察个人对一些模糊的或者无机构材料所出的反应,在这些反应中自然包含了个人的行为特征模式。? 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 对每个标签这样可以很好地代表每个分类器的预测结果,并让我们对每张卡片的相对置信度有很好的了解。

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    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。 但是,这些都算初级应用,现在的技术已经发展到了这样一种地步:计算机可以出,这是一张狗的照片,那是一张猫的照片。?这是怎么到的??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。 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 Beginners 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?

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    如何边缘

    ?的搜寻结果百度百科,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。但是,这些都算初级应用,现在的技术已经发展到了这样一种地步:计算机可以出,这是一张狗的照片,那是一张猫的照片。?这是怎么到的?? 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?

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    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。 但是,这些都算初级应用,现在的技术已经发展到了这样一种地步:计算机可以出,这是一张狗的照片,那是一张猫的照片。? 这是怎么到的?? 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。 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 Beginners 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?

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    python--验证码

    ) >= 0)4 if len(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

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    (二) cifar10_input.py详解

    result.uint8image = tf.transpose(depth_major, ) return resultread_cifar10(filename_queue):该函数输入文件队列,输出和标签 batch_size, num_threads=num_preprocess_threads, capacity=min_queue_examples + 3 * batch_size) # 在可视化工具中显示训练 reshaped_image = 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

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