[Android实例] Android实现OCR扫描识别数字图片之图片扫描识别 Android可以识别和扫描二维码,但是识别字符串呢? google提供了以下解决方案用的是原来HP的相关资料. 可以吧,这个迁移到Android上. 工程导入成功是可以正常运行的,我是专门换了个电脑重新验证了下. 如果有不能运行的问题,应该是其他方面的问题,不然我的截图如何截 啊? 关于识别汉字,理论上可以识别,但是要是实现,并且很实用要做的东西更多. 兄弟不才啊,这2个简单的工程,仅仅识别数字,也是我鼓捣了半个多…

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com VGGNet在2014年ImageNet图像分类任务竞赛中有出色的表现.网络结构如下图所示: 同样的,对32*32的CIFAR10图片,网络结构做了微调:删除了最后一层最大池化,具体参见网络定义代码,这里采用VGG19,并加入了BN: ''' 创建VGG块 参数分别为输入通道数,输出通道数,卷积层个数,是否做最大池化 ''' def make_vgg_block(in_channel, out_ch…

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com AlexNet在2012年ImageNet图像分类任务竞赛中获得冠军.网络结构如下图所示: 对CIFAR10,图片是32*32,尺寸远小于227*227,因此对网络结构和参数需做微调: 最后一个max-pool层删除 网络定义代码如下: class AlexNet(nn.Module): def __init__(self): super(AlexNet, self).__init__() self…

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 在前两篇文章MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(一).MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(二)中,采用全连接神经网络(784-300-10),分别用非深度学习框架和基于pytorch实现,训练结果相当. 这里采用卷积神经网络(CNN)中著名的LeNet-5网…

Softmax回归(Softmax Regression) 最简单的Softmax回归模型是先将输入层经过一个全连接层得到的特征,然后直接通过softmax 函数进行多分类 输入层的数据$X$传到输出层,在激活操作之前,会乘以相应的权重$W$,并加上偏置变量 $b$,具体如下: $ y_i = {softmax}(\sum_j W_{i,j}x_j + b_i)$ 其中 $ {softmax}(x_i) = \frac{e^{x_i}}{\sum_j e^{x_j}}$ 对于有 N 个类别的多分…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/28871960 深度学习模型中的卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)近年来在图像领域取得了惊人的成绩,CNN直接利用图像像素信息作为输入,最大程度上保留了输入图像的所有信息,通过卷积操作进行特征的提取和高层抽象,模型输出直接是图像识别的结果.这种基于”输入-输出”直接端到端的学习方法取得了非常好的效果,得到了广泛的应用. 卷积层(convolution layer): 执行卷积操作提取底层到高层…

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 前面几篇文章介绍了MINIST,对这种简单图片的识别,LeNet-5可以达到99%的识别率. CIFAR10是另一个著名的深度学习图像分类识别数据集,比MINIST更复杂,而且是RGB彩色图片. 看看较简单的LeNet-5可以达到多少准确率.网络结构基本和前面MINIST代码中的差不多,主要是输入图片的通道数不同,代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- u"""…

1. 参考 字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 2.图片预处理和手动分类 (1)分析图片 from PIL import Image img = Image.open('nums/ttt.png')gray = img.convert('L') img.show() windows图片查看器可以放大像素级别:从左到右,从上到下依次为原图,灰度图,阈值为100的二值图,分割图. # 输出为(count,(R,G,B,A)) alpha透明度一般为255 In [366]: sorted…

应用场景   对于简单的数字型验证码的自动识别.前期已经完成的工作是通过切割将验证码图片切割成一个一个的单个数字的图片,并按照对应的数字表征类别进行分类(即哪些图片表示数字7,哪些表示8),将各种数字的图片转换成32×32的二值矩阵,并存放在.txt中,每一种数字表示所对应的.txt的文件名为:"数字类标号_序号.txt".取一部分这样的.txt作为已知样本集,另一部分作为验证集.使用最邻近算法KNN实现对数字进行识别. 最邻近算法(KNN,K-Nearest Neighbor)   …

除了传统的PIL包处理图片,然后用pytessert+OCR识别意外,还可以使用tessorflow训练来识别验证码. 此篇代码大部分是转载的,只改了很少地方. 代码是运行在linux环境,tessorflow没有支持windows的python 2.7. gen_captcha.py代码. #coding=utf-8 from captcha.image import ImageCaptcha # pip install captcha import numpy as np import ma…