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ai拍照识别文字编程
2024-11-03
使用AI技术获取图片文字与识别图像内容
获取图片文字 如何使用python获取图片文字呢? 关注公众号[轻松学编程]了解更多- 1.通过python的第三方库pytesseract获取 通过pip install pytesseract导入. 1.1.安装tesseract-ocr 先在官网 下载对应操作系统的tesseract-ocr ,比如我现在在windows系统下,就下载exe文件安装,可点击这里下载,下载后运行exe后选择一个目录安装,这个目录需要记住,后面中需要用到,比如我的目录为D:\ruanjian\Tesseract
1个小时!从零制作一个! AI图片识别WEB应用!
0 前言 近些年来,所谓的人工智能也就是AI. 在媒体的炒作下,变得神乎其神,但实际上,类似于图片识别的AI,其原理只不过是数学的应用. 线性代数,概率论,微积分(著名的反向传播算法). 大家觉得这些东西离自己很远,没错! 这东西底层实在是很难,斯坦福公开课网站上(Coursera), 有吴恩达教授的机器学习课程,需要利用Matlab用向量化的编程方式完成线性回归,逻辑回归,甚至是神经网络,以及反向传播代码.这些内容无论在任何方面都是艰涩的难以理解的. 而这只能算是人工智能机器学习的入门课程.本
制作大漠字库并用python调用大漠工具方法来识别文字
1.制作字库 1.截取需要的图片 2.这里截取了"火狐主页"四个字,接下来抓取文字的颜色 3.颜色由是由三个部分组成,即R G B其中的R是由00-FF(16进制) 即0-255个数值表示.同样的GB都是一样的道理.这样就出现一个偏差的问题,需要加偏差来涵盖偏差内的所有颜色. 4.加完偏差会发现字体变清晰,点击提取点阵,再定义文字名字,就可以添加到字库了 2.用python结合字库识别文字 1.加载dm.dll $regsvr32 dll文件路径 2.编写python脚本利用字库识别文
ufldl学习笔记与编程作业:Multi-Layer Neural Network(多层神经网络+识别手写体编程)
ufldl学习笔记与编程作业:Multi-Layer Neural Network(多层神经网络+识别手写体编程) ufldl出了新教程,感觉比之前的好,从基础讲起,系统清晰,又有编程实践. 在deep learning高质量群里面听一些前辈说,不必深究其它机器学习的算法,能够直接来学dl. 于是近期就開始搞这个了.教程加上matlab编程.就是完美啊. 新教程的地址是:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 本节学习地址:http://ufldl.stanfor
java从图片中识别文字
package com.dream.common; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.util.Iterator; import java.util.Locale; import javax.imageio.IIOImage; import javax.imageio.ImageIO; import javax.imageio.Imag
基于百度AI人脸识别技术的Demo
编写demo之前首先浏览官方API:http://ai.baidu.com/docs#/Face-API/top 下面是源码: package com.examsafety.test; import com.examsafety.test.baiduAi.Base64Util; import com.examsafety.test.baiduAi.FileUtil; import com.examsafety.test.baiduAi.HttpUtil; import net.sf.json.J
AI人脸识别SDK接入 — 参数优化篇(虹软)
引言 使用了虹软公司免费的人脸识别算法,感觉还是很不错的,当然,如果是初次接触的话会对一些接口的参数有些疑问的.这里分享一下我对一些参数的验证结果(这里以windows版本为例,linux.android基本一样),希望能更好的帮助各位接入虹软的人脸识别算法~ 本文主要分析以下两个参数: detectFaceMaxNum combinedMask detectMode参数介绍 在引擎初始化的时候,需要选择video或image模式,在接口头文件中定义了宏ASF_DETECT_MODE_VIDEO
技能节-AI人脸识别
我们收到技能节项目的通知是在两周之前,项目要求做个人脸评分系统. 两周时间写一个"人脸评分系统",好像时间比较紧了,还好我们完成了~这个项目是将摄像头捕获到的包含人脸的图像传输到百度AI的云服务器中,然后调用运用了百度AI的人脸对比API分析图中的数据,最后将分析出的数据传送回来, 在使用这个项目时需要连接互联网. 当然百度AI的人脸对比API不会让你免费使用,你必须要成为百度AI的开发者,在搜索栏中输入(AI,baidu,com),在控制台中选择人脸识别,然后注册登录,接着在左边的导
虹软AI 人脸识别SDK接入 — 参数优化篇
引言 使用了免费的人脸识别算法,感觉还是很不错的,但是初次接触的话会对一些接口的参数有些疑问的.这里分享一下我对一些参数的验证结果(这里以windows版本为例,linux.android基本一样),希望能更好的帮助各位接入虹软的人脸识别算法. 本文主要分析以下两个参数: detectFaceMaxNum combinedMask detectMode参数介绍 在引擎初始化的时候,需要选择video或image模式,在接口头文件中定义了宏ASF_DETECT_MODE_VIDEO.ASF_DET
Python实战:截图识别文字,过万使用量版本!(附源码!!)
前人栽树后人乘凉,以不造轮子为由 使用百度的图片识字功能,实现了一个上万次使用量的脚本. 系统:win10 Python版本:python3.8.6 pycharm版本:pycharm 2021.1.2(Professional Edition) 完整代码下载:Baidu_Ocr.py-Python 一.获取百度智能云token 百度智能云登录后找到人工智能界面下的文字识别->管理界面创建应用文字识别. 创建应用完成后记录下,后台界面提供的AppID.API key.Secret Key的信息
构建AR视频空间大数据平台(物联网及工业互联网、视频、AI场景识别)
目 录 1. 应用背景... 2 2. 系统框架... 2 3. AI场景识别算法和硬件... 3 4. AR视频空间管理系统... 5 5. 物联网及工业互联网系统... 5 6. 用户应用终端... 7 7. 应用效果... 9 1. 应用背景 最近有三个项目的技术要求中明确有视频和AI图像场景识别的需求,并且占用了很大的篇幅描述场景需求,即包括硬件也包括软件.物联网.视频AI场景识别.业务应用的整体融合是
小白学Python——用 百度AI 实现 OCR 文字识别
百度AI功能还是很强大的,百度AI开放平台真的是测试接口的天堂,免费接口很多,当然有量的限制,但个人使用是完全够用的,什么人脸识别.MQTT服务器.语音识别等等,应有尽有. 看看OCR识别免费的量 快速安装:执行 pip install baidu-aip 即可 新建一个AipOcr: from aip import AipOcr """ 你的 APPID AK SK """ APP_ID = '你的 App ID' API_KEY = '你的
用百度AI的OCR文字识别结合JAVA实现了图片的文字识别功能
第一步可定要获取百度的三个东西 要到百度AI网站(http://ai.baidu.com/)去注册 然后获得 -const APP_ID = '请填写你的appid'; -const API_KEY = '请填写你的API_KEY'; -const SECRET_KEY = '请填写你的SECRET_KEY'; 第二步下载SDK https://github.com/jankinsun/New/tree/master/OCR/character_recognition 或者使用官方的 http:
百度AI人脸识别的学习总结
本文主要分以下几个模块进行总结分析 项目要求:运用百度AI(人脸识别)通过本地与外网之间的信息交互(MQService),从而通过刷脸实现登陆.签字.会议签到等: 1.准备工作: 内网:单击事件按钮——签字.登陆 qm.js(用于封装调用签名弹出页面的方法) sdkqz.jsp(用于签名模式的选取) getitems.jsp(用于jQuery的ajax调用) logininputbg.gif(用于人脸识别显示的动图--页面效果) 步骤:1.用户单击按钮(以签字为例) onc
AI人脸识别的测试重点
最常见的 AI应用就是人脸识别,因此这篇文章从人脸识别的架构和核心上,来讲讲测试的重点. 测试之前需要先了解人脸识别的整个流程,红色标识代表的是对应AI架构中的各个阶段 首先是人脸采集. 安装拍照摄像设备之后,需要在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在人脸,并分离出这种面像.然后采集到人脸的照片. 因此采集过程是非常重要的,一需要能够采集到内容,二采集的内容能够分离出来是人脸. 而特征提取的原理是,将获取的人脸照片进行色彩矫正.光线调整,五官定位和脸部分割,将人脸的鼻子.眼睛.嘴巴等视为一个个特
第一章:AI人工智能 の 数据预处理编程实战 Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn
本课主题 数据中 Independent 变量和 Dependent 变量 Python 数据预处理的三大神器:Numpy.Pandas.Matplotlib Scikit-Learn 的机器学习实战 数据丢失或者不完整的处理方法及编程实战 Categorical 数据的 Dummy Encoders 方法及编程实战 Fit 和 Transform 总结 数据切分之Training 和 Testing 集合实战 Feature Scaling 实战 引言 机器学习中数据预处理是一个很重要的步骤,
百度AI车牌识别测试
测试背景 百度已发布诸多AI应用,其中包含车牌识别,免费使用量是200次/日.付费的话,按月调用次数在20万次到50万次之间,每日10000次,月费用为0.0035*300000=1050元. 详见:http://ai.baidu.com/tech/ocr/plate 单车牌简单场景 ./plate/plate1.jpg {"log_id": 4774877165935091633, "words_result": [{"color": &quo
基于C# 调用百度AI 人脸识别
一.设置 登录百度云控制台,添加应用-添加人脸识别,查找,对比等. 记住API Key和Secret Key 二.创建Demo程序 1.使用Nuget安装 Baidu.AI 和 Newtonsoft.Json 2.直接下载 C# SDK 3.案例代码 private void simpleButton1_Click(object sender, EventArgs e) { //Devepxress 控件 Bitmap bitMap = cameraControl1.TakeSnapshot()
自制微擎AI面相识别算术阈值
有时在朋友圈或其他地方会看到一些AI面相的分享链接或小程序,不是面相算命的有多吸引人,而是前面有"AI"两个字母.于是我就上网找了一下相关代码,发现了一个微擎系统的面相模块.下载下来后,借用了别人认证的服务号运行并阅读了源代码,好奇也逐步消失,唯一没跑通的就是脸部识别之后无法返回对应的结语:比如鼻相描述,眼相描述等等,因为需要一个收费接口,不过为了不收费只能自己写,这个后面再说. 版本清单 微擎1.8.3 (关注下面 公众号 回复“微擎”也可以获取源码) AI面相模块1.17 安装环境
Python人工智能识别文字内容(OCR)
环境准备 安装pytesseract和PIL 安装这两个包可以借助pip命令行安装 pip install PIL pip install pytesseract 安装识别引擎tesseract-ocr 下载地址: https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki 选择对应版本下载 实现及效果 原图 代码 from PIL import Image import py
干货 | AI人脸识别之人脸搜索
本文档将利用京东云AI SDK来实践人脸识别中的人脸搜索功能,主要涉及到分组创建/删除.分组列表获取.人脸创建/删除.人脸搜索,本次实操的最终效果是:创建一个人脸库,拿一张图片在人脸库中搜索出相似度最高的一张,实现1:N的人脸识别,操作示意图如下: 一.准备工作 1. 创建AK/SK 登陆京东云控制台:https://console.jdcloud.com,点击右上角账户AccessKey 管理,接着如图点击创建Access Key 2. 购买人脸搜索服务 人脸搜索通过 API 调用次数计费,目
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