自20世纪80年代起，随着计算资源的进步和大数据的出现，深度学习的应用逐渐崭露头角，尤其是在2012年 AlexNet 模型在图像识别大赛中的突出表现，标志着深...

深度学习是机器学习的一个分支，它模拟人脑神经网络的工作方式，通过构建多层次的神经网络模型来学习和表示数据中的复杂模式。深度学习的核心思想是通过构建深层神经网络，...

AI在图像处理领域最为人所熟知的应用之一是图像识别与分类。随着深度学习算法的成熟，特别是卷积神经网络（CNN）的广泛应用，图像识别与分类的准确率已经达到了令人惊...

随着移动互联网的的发展，越来越多的公司都推出了自己的手机APP，这些APP多数都涉及到个人身份证信息的输入认证（即实名认证），如果手动去输入身份证号码和姓名，速...

随着移动互联网的快速发展，智能手机和平板电脑等移动设备已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。越来越多的用户习惯通过移动设备完成各种任务，包括个人信息的管理和验证...

随着移动互联技术的飞速发展和智能设备的普及，Android、iOS平台上的车牌识别技术逐渐成熟并广泛应用于各个领域。该技术通过智能手机的摄像头捕捉车牌图像，利用...

创建workspace文件夹，文件夹下创建基于 Python3 的 .ipynb 程序。

本文使用香橙派AIpro开发板，实现Yolov5的框架部署，并使用预训练模型进行图像识别。OrangePi AIpro 是2023.12月初，香橙派联合华为发布...

图像识别是计算机视觉领域的一项重要任务，通过分析和理解图像中的内容，使计算机能够自动识别和分类物体、场景和行为。随着深度学习技术的发展，机器学习在图像识别中的应...

在当前的人工智能和机器学习领域，大模型（Large Models）已成为一个热门话题。这些模型，如GPT-4、BERT等，展示了令人惊叹的能力，从自然语言处理到...

人工智能（AI）是当今科技领域最热门的话题之一，涉及范围广泛，从理论研究到实际应用。人工智能根据其目标和实现方式的不同，可以分为通用人工智能（AGI）和狭义人工...

RGBA图像为一维数组，每四个元素描写一个图像像素，前三元素为颜色值，第四个元素为透明度值，按列扫描顺序分布，如下图所示，为一个宽2px、高3px的结果，如下图...

在数据抓取和网络爬虫技术中，验证码是常见的防爬措施，特别是嘈杂文本验证码。处理嘈杂验证码是一个复杂的问题，因为这些验证码故意设计成难以自动识别。本文将介绍如何使...

本文使用香橙派AIpro开发板，实现Yolov5的框架部署，并使用预训练模型进行图像识别。OrangePi AIpro 是2023.12月初，香橙派联合华为发布...

首先和大家演示一下实现的效果，我们的最终目标是基于一张图片，通过技术的手段自动提取图片的信息，并展示到文档中，提高文档编写的效率。

上一篇文章，为您分享了如何对用户选择（上传）的视频，进行人体检测识别，并进行姿态分析、运动计数等实现。今天我们继续为您分享如何对用户上传（选择）图片，进行人体检...