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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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但这些实际上是用计算解决的难题:他们看起来很容易,因为我们的大脑非常好地理解。 近几年器学习领域在解决这些困难问题上取得了巨大进步。 特地,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。 这是计算视觉中的一项标准任务,其中模型尝试将整个分为1000个类,如“斑马”,“达尔马提亚”和“洗碗”。例如,以下是AlexNet对一些进行分类的结果:?  ,您可以看到网络正确她穿着军装,得分高达0.8。?

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    ——MNIST

    “深度学习是一个基于赋予大型神经网络多层隐含的器学习领域,以学习具有较强预测能力的特征。尽管深度学习技术是早期神经网络的后代,但它们利用无监督和半监督学习,结合复杂的优化技术,实现了最新的精确度。” 去噪自动编码器是通过随破坏自编码器的输入矩阵来训练的。由于自动编码器不使用训练样本标签作为目标,而是使用训练样本本身,所以它们被分类为半监督学习技术。 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)。 解读下这个loop_find这个方法: 1、首先会获取手屏幕截; 2、然后对比脚本传入片获取匹配上的位置; 3、一直重复上面两步骤直到匹配上或者超时。 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。 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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    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: body{margin:0 auto;width:500px;font-size:12px;font-family:arial, helvetica, sans-serif} cursor:pointer}img{background:#ddd}h2{font-weight:500;font-size:16px}fieldset legend{margin-left:33%}

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    【Matlab器学习】之

    Missing Data2.Handwriting Recognition Using Bagged Classification Trees【代码及其数据点击阅读原文下载】目标分类是一个重要的任务,在许多计算视觉应用 ,包括监控、汽车安全、和检索。 无论对象的分类类型,创建对象分类的基本程序是:获得一个标记的数据集所需的对象的。分区数据集分成训练集和测试集。训练分类器使用从训练集的特征提取。测试使用的测试集的分类特征提取。

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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)

    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 计算hash值 result = for i in range(0, 64, 4): result += .join(%x % int(string, 2)) return result def hamming 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)

    Infi-chu:http:www.cnblogs.comInfi-chu一、环境准备: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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    :微信跳一跳器人

    准备IDE:VisualStudioLanguage:VB.NETC#GitHub:AutoJump.NET本文将向你介绍一种通过实现“跳一跳”器人的方法。 第一节 文中提到的所有方法和步骤只涉及简单的向量计算。需要用到哪些计算? 2-1 盒子落点第三节 角色角色的颜色相对特殊,很容易从游戏中区分出来。 人物特征角色呈国际象棋棋子状角色整体颜色较为一致,部分区域有高顶点特征角色的顶点颜色较深,易于区分方法从上向下逐行扫描素找出角色的顶点A继续向下找出与A颜色相似的所有素点集合C求出C素集合的中心点 5-1 区域(阴影部分)附录运气好时,器人可以自动玩到1000分GitHub:AutoJump.NET参考文章:.NET开发一个微信跳一跳辅助程序参考书籍:《数学之美》 吴军 著 人民邮电出版社

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    :微信跳一跳器人

    准备IDE:VisualStudioLanguage:VB.NETC#GitHub:AutoJump.NET本文将向你介绍一种通过实现“跳一跳”器人的方法。 第一节 文中提到的所有方法和步骤均仅涉及简单的向量计算。需要哪些计算? A继续向下找出与A颜色相似的所有素点集合C求出C素集合的中心点,即为落点2-1 盒子落点第三节 角色角色的颜色相对特殊,很容易从游戏中区分出来。 人物特征角色呈国际象棋棋子状角色整体颜色较为一致,部分区域有高顶点特征角色的顶点颜色较深,易于区分方法从上向下逐行扫描素找出角色的顶点A继续向下找出与A颜色相似的所有素点集合C求出C素集合的中心点 区域仅屏幕中间的三分之一区域需要进行触压时间触压屏幕的毫秒数正好是角色与落点距离数值的两倍例如,距离为500个素点,那么就需要持续按下1000毫秒?

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    智能采用了什么原理?智能有哪些应用?

    ,从而减少人工成本的支出,让器代替人力操作,比如现在比较火热的智能技术,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

    #tf.summary.histogram(tags, values, collections=None, name=None) 用来显示直方信息 tf.summary.scalar(tensor_name x中0占的比例,用以衡量x的稀疏性。 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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    计算视觉|中的信息

    1.为什么需要电脑对片中的数字和字将进行:在生活中,很多时候需要一些片中的数字和字母,就很多网站的验证码,对于个人来说,单个的此类事件需要的时间和精力很少,可对于一些构、企业来说,可能就需要重复很多次 (例如某些构需要向某网站提交多次文档、申请多次访问等操作)。 2.3方法步骤简介:首先是片的预处理操作,一般顺序为先进行的二值化,之后再对片进行数字形态学运算(主要是开运算),由于pytesseract内置函数片是image形式而不是opencv中的多维数组形式 ,所以在之前需要先使用pil中的image函数将片格式进行转换,最后再通过pytesseracr中的函数进行。 COLOR_BGR2GRAY) #二值化: ret, binary = cv. threshold(gray, 0 ,255, cv. THRESH_BINARY_INV | cv.

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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? 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 测试结果 总的来说,我们的目标是对预测和预测背后的理有一个快速的认。因此点,我们将预测分值靠前的分为一组,并将它们的得分相加。 最优的预测结果分为战、时钟和皮书套。

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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:计算可以出,这是一张狗的照片,那是一张猫的照片。?这是怎么做到的??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? 一般来说,为了过滤掉干扰信息,可以把缩小(比如缩小到 49 x 49 素),并且把每个素点的色彩信息转为灰度值,这样就得到了一个 49 x 49 的矩阵。

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    如何边缘

    ?的搜寻结果百度百科,是指利用计算进行处理、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...器学习算法与Python学习 9999……999条好评(image recognition)是现在的热门技术。 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。 计算科学家受到启发,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? 一般来说,为了过滤掉干扰信息,可以把缩小(比如缩小到 49 x 49 素),并且把每个素点的色彩信息转为灰度值,这样就得到了一个 49 x 49 的矩阵。 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。?

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