图像识别

DAVINCI(ARM+DSP)开发攻略已经整整两年多没写东西了,自从写完DAVINCI DM3730的开发攻略,就基本没什么精力去写,一直在忙DM3730平台客户定制的产品设计和大规模量产的任务. 2015年-2016年-2017上半年爆炸性的出货,公司只好全力去支持大客户,保证产品的质量.还有得了一个可爱的小宝宝,里里外外的事情重重压过来,不得不去处理,结果博客和公司网站基本处在停止更新状态,毕竟这年头大环境是实业误国,投机"兴邦",在这种情况下科技公司全力赚点伙食费不容易,所以博

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答题卡图像识别 需求分析.市场分析和技术实现 一.需求分析 一.以接口的方式开发此需求: 1:接收图片 以上传的方式把图片发送到接口. 2:识别图片 接口接收到图片后,进行图像识别. 3:返回数据 返回识别后的JSON格式数据. 二.答题卡图片识别的具体要求: 图片是通过手机.相机.扫描仪等设备拍照而来,其中手机.相机拍出的照片会出现像素低.图像不正.聚焦不清楚等问题: 1:图片只要是人眼能看清楚的即可完成识别: 2:800万像素以上的手机拍的照片能进行识别: 3:聚焦不清楚时也可以进行识别:

1.1. 常用的图像特征有颜色特征.纹理特征.形状特征.空间关系特征. 1 1.2. HOG特征:方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)1 1.3. (二)LBP特征 LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子4 1.4. :它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点.它是首先由T. Ojala, M.Pietik?inen, 和D. Harwood 在1994年提出,用于纹理特征提取.而且

分水岭是区域分割三个方法的最后一个,对于前景背景的分割有不错的效果. 分水岭分割方法,是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法,其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌,图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度,每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆,而集水盆的边界则形成分水岭.分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明.在每一个局部极小值表面,刺穿一个小孔,然后把整个模型慢慢浸入水中,随着浸入的加深,每一个局部极小值的影响域慢慢向外扩展,在两个集水盆汇合处构筑大坝,即形成分水岭. 分水岭

下载代码示例 机器学习领域中最迷人的主题之一是图像识别 (IR). 使用红外系统的示例包括使用指纹或视网膜识别的计算机登录程序和机场安全系统的扫描乘客脸寻找某种通缉名单上的个人. MNIST 数据集是可用于实验的简单图像集合­沙用红外的算法. 这篇文章并介绍了一个相对简单 C# 程序,向您介绍的 MNIST 数据集,这反过来你接触到红外的概念. 它不太可能你会需要使用红外大多数软件应用程序,但我觉得你可能有用的信息在这篇文章为四个不同的原因. 第一,没有更好的方法,了解的 MNIST 数据集和

深度学习在图像识别中的研究进展与展望 深度学习是近十年来人工智能领域取得的最重要的突破之一.它在语音识别.自然语言处理.计算机视觉.图像与视频分析.多媒体等诸多领域都取得了巨大成功.本文将重点介绍深度学习在物体识别.物体检测.视频分析的最新研究进展,并探讨其发展趋势. 1.深度学习发展历史的回顾 现在的深度学习模型属于神经网络.神经网络的历史可以追溯到上世纪四十年代,曾经在八九十年代流行.神经网络试图通过大脑认知的机理,解决各种机器学习的问题.1986年Rumelhart.Hinton和Will

本文实现基于SVD奇异矩阵分解的PCA主成分分析,使用该算法来完成对人脸图像的识别,主要讲解SVD实现PCA的原理,如何利用SVD实现图像特征的降维,以及SVD在文本聚类方面的使用,例如弱化同义词.多义词的影响,解决传统文本向量空间无法解决的问题. 需求分析 本次实验需求分析很简单,实现人脸图像识别,简单地模仿谷歌.百度的识图搜索功能. 特征表示 特征用来区别一个事物属于哪种类别,例如"是否有翅膀"可以拿来区别麻雀和哈士奇.如何判别两幅图是否是同一个人,我们可以选取图像的像素矩阵构成特

目录 一.算法基本原理 1.图片预处理 2.找表盘 3.找指针 4.指针映射 5.求时间 二.算法流程图 三.程序关键函数说明 1.Canny 2.HoughCircles 3.HoughLines2 4.MyLine类 5.平面几何相关函数 四.运行结果 五.实验中遇到的主要问题及解决方法: 1.在处理速度方面 2.去除其他圆的影响 3.霍夫找到的直线转换为夹角表示的线段 六.实验中的缺陷和不足 一.算法基本原理 时钟识别,顾名思义:就是根据一张带有钟表的图片识别出钟表上所展示的时间.对于这个

这是一个最简单的图像识别,将图片加载后直接利用Python的一个识别引擎进行识别 将图片中的数字通过 pytesseract.image_to_string(image)识别后将结果存入到本地的txt文件中 1 #-*-encoding:utf-8-*- 2 import pytesseract 3 from PIL import Image 4 5 class GetImageDate(object): 6 def m(self): 7 image = Image.open(u"C:\\a.p