import com.sueed.imagerecognition.filters.Filter; import com.sueed.imagerecognition.filters.NoneFilter; import com.sueed.imagerecognition.filters.ar.ImageDetectionFilter; import com.sueed.imagerecognition.imagerecognition.R; import org.opencv.android.Cam
1 简介 随着近些年来互联网技术的飞速发展，网络安全逐渐进入公众视野，并成为人们日常生活所关心的一部分。验证码的使用也随之普及开来。验证码的英文为CAPTCHA，主要是被人们开发出来用于区分机器自动程序与人类用户的差异性。自从互联网以来，人们因为疯狂地追逐利润而滥用网络资源，
2021年电赛 F题 视觉部分 （openMV4 plus）记录 记录下比赛 emmmm选了F题，别的都没思路，哈哈哈哈哈，对小车比较亲切 赛题一出，就确定了大概率是F题了，看了看题认为是“数字识别”+“巡线小车” 扩展部分的话就是“无线通信”+“路径规划（或者路线记忆？
1 简介 本文在图象中分割人脸区域，在检测出的人脸区域内定位眼睛区域和嘴巴区域，并定位相关的重要特征点，如：区域中心、眼角、嘴角等。主要研究内容如下： (1)提出了一种新的人脸区域分割算法。当前人脸区域分割主要依赖于肤色在某些特定色彩空间的聚类特性，然而肤色很容易因为环境光照
定位 + 分类 定义+分类问题是分类到目标检测的一个过度问题，从单纯的图片分类到分类后给出目标所处的位置，再到多目标的类别和位置。定位问题需要模型返回目标所在的外界矩形框，即目标的(x,y,w,h)四元组。接下来介绍一种比较容易想到的实现思路，将定位当作回归问题，具体步骤如下。
汽车仪表的测试主要是针对仪表盘车速、引擎转速、显示字符及故障灯的检测过程。通过工业摄像头对仪表上的各组件进行截图，然后利用OCR算法对截图进行自动识别，完成自动化测试过程。 典型的OCR技术路线如下图所示： 在进行图像识别之前，需要对图像识别的内容进行配置，对仪表盘
图像识别实战（二）----搭建网络模型 6.网络参数设置 model_name = 'resnet'#可选的比较多【‘resnet’,'alxenet','vgg','squeezenet','densent','inception'】 #是否用人家训练好的特征来做，使用人家训练好的权重我们需要将这部分的网络训练冻结，只训练我们需要的网络层，以此来提
图像识别实战（一）----数据集的预处理 1.模块的导入 import os import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch from torch import nn import torch.optim as optim import torchvision from torchvision import transforms,models,datasets import imageio
一、前言 之前有一段时间在负责以图搜图项目的测试工作，接到这个项目的时候 有点懵，不知道从何开始，咨询了公司同一条业务线的大佬们，都没有接过这种算法项目，没办法，只能赶鸭子上架，自行百度查找各种AI算法相关的测试知识，所以想记录一下整个项目过程，以及通过这个项目学习到的一些算
文章目录 一、Selenium的缺点分析二、解决方案1. 讲解与演示2. 实践教学 三、依然存在的问题 一、Selenium的缺点分析 常用的Web自动化测试方法往往都是基于元素定位的方式来进行的，比如热门的selenium、appium都是基于这种方式的。 但随着react、vue的普及，以及element、a
一、获取app_key和secret_key 1.1首先需要去百度智能云搜索图像识别 1.2创建应用--领取免费资源（我已经创建了应用，这个是可以免费使用一年的，测试够了） 1.3获取app_key和secret_key 点进上一张图的管理应用即可查看相应信息 二、获取token 2.1首先判断storage中是否已
本文知识点 身份证识别整体架构 效果演示 身份证识别的应用场景 项目核心架构 身份证识别关键技术 NDK开发的原理 什么是JNI OpenCV架构体系 OCR技术架构 身份证识别项目实战 关键架构 核心步骤与手写实现 同步运行下IOS windows Android架构 一.什么是身份证识别 关键问题
在当下企业的实际开发需求中，API接口的重要性已不言而喻，使用API接口能够让操作人员无需离开网站也能够实现原本的操作。就像是一座隐形的桥梁，方便操作者在两个站点之间的来往，越来越多的平台也通过开放API接口的方式，为企业提供更好的资源服务。 在百数一站式企业协同办公平台，第三
Python人工智能第二篇：人脸检测和图像识别 人脸检测 详细内容请看技术文档：https://ai.baidu.com/docs#/Face-Python-SDK/top from aip import AipFace import base64 """ 你的 APPID AK SK """ APP_ID = '你的 App ID' API_KEY = '你的 Api Key' SECRET_KEY =
前言 说不焦虑其实是假的，因为无论是现在还是最近几年，很早就有人察觉Android开发的野蛮生长时代已经过去。过去的优势是市场需要，这个技术少有人有，所以在抢占市场的时候，基本上满足需要就已经可以了。但是现在，各式各样的APP层出不穷，APP的质量成为新的竞争标准。这也意味着不管是系统
1. 人脸检测问题 姿态和表情的变化不同人的外观差异光照、遮挡的影响不同视角不同大小、位置 2. 人脸标注方法 矩形框的标注方法：该标注方法很难给出一个恰到好处的矩形框椭圆标注：人脸天然呈现椭圆形，采用椭圆形来标注能够对侧脸和转动后的面部进行描述 3. 评价指标 检测率：检
本节大纲 需求分析、项目流程演练 自动化用例设计 编写自动化脚本 验证码处理 01.需求分析 需求分析 熟悉系统业务流程 手工执行业务流程 02.自动化用例设计 设计用例 编写自动化测试用例 1. 从功能用例中筛选 2. 新编写测试用例 • 设计用例的方法与
概述 CV(Computer Vision)在现实世界的应用相对比较成功，如日常生活中的人脸识别，车牌识别，指纹比对，电子稳像，行人，车辆的跟踪，等等。那么在其他领域呢，比如大家常玩的手机游戏，CV又可以有哪些应用呢？游戏场景的图像和现实场景的图像还是有差别的，有些游戏的场景相对比较复杂，如特效干扰、游
1.传统目标检测算法的基本流程 2. 特征提取方法 2.1 基于底层特征 基于颜色的方法基于文理的方法基于形状的方法基于语意的方法 2.2 基于中层特征 通过机器学习或特征挖掘之后提取出来的特征 PCA特征LDA学习后的特征 2.3 基于高层次的特征 进一步抽象成语意特征，例如什么样的
一、CASIA数据库 中国科学院自动化研究所免费提供CASIA步态数据库的下载。目前CASIA步态数据库有三个数据集：Dataset A（小规模库）, Dataset B（多视角库）和Dataset C（红外库）。 Dataset B是一个大规模的，多视角的步态库，采集于2005年1月。共有124个人，每个人有11个视角（0，18，36，…，90°，…，1
一、15位身份证和18位身份证号码结构介绍 要进行身份证号码的验证，首先需要了解我国身份证号码的编码规则。我国身份证号码多由若干位数字或者数字与字母混合组成。早期身份证由15位数字构成，这主要是在1980年以前发放的身份证，后来考虑到千年虫问题，因为15位的身份证号码只
一、原理 摄像机采集的视频序列具有连续性的特点。如果场景内没有运动目标，则连续帧的变化很微弱，如果存在运动目标，则连续的帧和帧之间会有明显地变化。 帧间差分法(Temporal Difference)就是借鉴了上述思想。由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不
课题介绍 本设计为基于MATLAB的人民币识别系统。带有一个GUI界面。先利用radon进行倾斜校正，根据不同纸币，选择不同维度的参数识别纸币金额，有通过RGB分量识别100元； 通过面额图像的宽度识别1元、5元；通过构建矩形结构体识别10元 ；通过RGB分量识别 20元 与 50元。 function v
初识SVM 同其他分类算法一样，SVM分类也是寻找合适的决策边界，为方便理解，以二分类为例。 假设存在二分类样本，我们一定可以找到一个超平面将类别分开，但是通常会存在很多这样的超平面。 那取哪个呢？ 直观感受 直观来看，应该取中间那条粗线，因为这条线对样本的“容忍性”最好，也就是说
高速公路路面病害养护和管理的重要部分就是路面裂缝的检测。近年来,路面裂缝自动检测技术已得到了广泛应用,而由于路面裂缝图像的复杂性,检测算法直接影响着检测结果的精确度。因此,本文将重点放在路面裂缝病害的检测上,为了提高检测的精度,分别从裂缝图像的去噪、图像的增强、图
