Java基于opencv实现图像数字识别(一) 最近分到了一个任务,要做数字识别,我分配到的任务是把数字一个个的分开:当时一脸懵逼,直接百度java如何分割图片中的数字,然后就百度到了用BufferedImage这个类进行操作:尝试着做了一下,做到灰度化,和二值化就做不下去了:然后几乎就没有啥java的资料了,最多的好像都是c++,惹不起.惹不起...... 我也想尝试着用c++做一下,百度到了c++基于opencv来做图像识别的:但是要下vs啊,十几个g呢,我内存这么小,配置这么麻烦,而且vs

public static void main(String[] args) { //长度是2说明是英文/数字/英文状态下的字符,长度为4说明是汉字/中文状态下的字符 String str = "测试2s-+￥2#"; for(int i=0; i<str.length(); i++){ System.out.println("[" + str.charAt(i) + "]的长度为:" + Integer.toHexString(str.c

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

在Android开发中,大部分应用都是以用户为第一位,用户都有自己的个人中心,用来展示自己的信息,头像无疑是展示自己最直观的方式,随着各种政策的出台,实名认证,真人头像变得尤为重要,如果要求上传真人头像,那就需要后台做校验,判断是不是真人,如果真人审核,那工作量是非人力所能为的,这时候就用到各种识别图片的算法,来做这些工作了,这里主要介绍Android里面谷歌开放的图片脸部识别的API. 上代码: 依赖: dependencies { compile 'com.google.android.gm

实现我们分类数字的网络 好,让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字. 我们用Python (2.7) 来实现.只有 74 行代码!我们需要的第一个东西是 MNIST数据.如果有 github 账号,你可以将这些代码库克隆下来, git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 或者你可以到这里 下载. 顺便说一下, 当我先前说到 MNIST 数据集时,我说

移动端越来越火了,我们在开发过程中,总会碰到要和移动端打交道的场景,比如.NET和android或者iOS的打交道.为了让数据交互更安全,我们需要对数据进行加密传输.今天研究了一下,把几种语言的加密都实践了一遍,实现了.NET,java(android),iOS都同一套的加密算法,下面就分享给大家.(转载自:http://www.cnblogs.com/jys509/p/4768120.html 有对安卓的代码单独贴出.) AES加密有多种算法模式,下面提供两套模式的可用源码. 加密方式: 先将

移动端越来越火了,我们在开发过程中,总会碰到要和移动端打交道的场景,比如.NET和android或者iOS的打交道.为了让数据交互更安全,我们需要对数据进行加密传输.今天研究了一下,把几种语言的加密都实践了一遍,实现了.NET,java(android),iOS都同一套的加密算法,下面就分享给大家. AES加密有多种算法模式,下面提供两套模式的可用源码. 加密方式: 先将文本AES加密 返回Base64转码 解密方式: 将数据进行Base64解码 进行AES解密 一.CBC(Cipher Blo

今天在Github上面看到一个来自于 daimajia所写的关于Android自定义View实现带数字的进度条(NumberProgressBar)的精彩案例,在这里分享给大家一起来学习学习!同时感谢daimajia的开源奉献! 第一步.效果展示 图1.蓝色的进度条 图2.红色的进度条 图3.多条颜色不同的进度条 图4.多条颜色不同的进度条 版权声明:本文为[欧阳鹏]原创文章,欢迎转载,转载请注明出处! [http://blog.csdn.net/ouyang_peng/article/deta

Android人脸识别技术,可以参考下面的网站. http://www.faceplusplus.com.cn/ 本项目使用的就是该网站的api. 项目具体使用的技术代码 /** * 用来压缩图片的方法 */ private void resizePhoto() { BitmapFactory.Options options = new Options(); options.inJustDecodeBounds = true; BitmapFactory.decodeFile(mcurrentP

 Android BGABadgeView:显示提示数字(2) 在附录文章3的基础上,对代码进行稍微改造,显示在红色小圆球内部显示数字,同时给红色小圆球通过可编程调控红色小圆球的整体外观,布局文件和附录文章3类似.主要是Java代码: package zhangphil.demo; import android.graphics.Color; import android.support.v7.app.AppCompatActivity; import android.os.Bundle;

目录 1 构建数据 2 随机初始化数据 3 前向传播 4 计算损失 5 反向传播 6 更新参数 7 构建模型 8 预测 9 开始训练 10 进行预测 11 以图片的形式展示预测后的结果 搭建简单神经网络来识别图片中是否有猫 代码借鉴地址:纯用NumPy实现神经网络 搭建一个简单易懂的神经网络来帮你理解深度神经网络 通过简单的猫识别的例子来帮你进一步进行理解 本代码用 numpy 来实现,不含有正则化,批量等算法 这里我们先来理清楚神经网络的步骤 (1) 构建数据.我们要构建出这样的一个数据,sh

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 本篇概览 在<三分钟:极速体验JAVA版目标检测(YOLO4)>一文中,咱们体验了YOLO4强大的物体识别能力,如下图,原图中的狗子.人.马都被识别并标注出来了: 如果您之前对深度学习和YOLO.darknet等有过了解,相信您会产生疑问:Java能实现这些? 没错,今天咱们就从零开始,开发

ABBYY FineReader 12是一款OCR光学字符识别软件,能够快速方便地将扫描纸质文档.PDF文件和数码相机的图像转换成可编辑.可搜索的文本,让电脑处理更具效率,摆脱从前的烦恼,告别耗时费力的手动输入和文件编辑.今天给大家分享一篇别人使用ABBYY FineReader识别图片中文本的案例,看别人如何利用ABBYY FineReader提高效率,以下是原文章: 昨天在微博收藏了几张图片格式的中英文对照的色谱,以后翻译的时候可能会用到,因此想到通过OCR(光学文字识别)识别处理后导入CA

Android editview 设置只能输入数字.字母和汉字 当处理密码.昵称等特殊情况的时候,往往需要对输入内容加以限制.对于单纯的一种输入法限制可以对键盘和editview熟悉进行控制,而对于多种组合的输入法控制,就可以加入正则来判断. 下边的这个正则是汉字.字母.数字组合,但是不能用数字开头 ^[a-zA-Z\u4e00-\u9fa5][a-zA-Z0-9\u4e00-\u9fa5]*$不限制输入长度 String pas = "^[a-zA-Z0-9\u4e00-\u9fa5]+$&q

接着前面的文章<Android java传递int类型数据给C><Android java传递string类型数据给C>,继续实践 实现public native int[] arrElementsIncrease(int[] intArray); 项目布局 <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" xmlns:tools="http://sc

本文接着实现<Android java传递int类型数据给C>的还未实现的方法: public native String sayHelloInC(String s); 先贴一个工具方法,具体意义后面的文章将介绍 /** * 把一个jstring转换成一个c语言的char* 类型. */ char* _JString2CStr(JNIEnv* env, jstring jstr) { char* rtn = NULL; jclass clsstring = (*env)->FindCla

java 生成8位数字作为UUID: /*** * 生成uid 8位数字 */public static String generateUID(){ Random random = new Random(); String result=""; for(int i=0;i<8;i++){ //首字母不能为0 result += (random.nextInt(9)+1); } return result;}

1.准备工作 (1)在项目中集成 Base64 代码,集成方法见第一篇博文:android Java BASE64编码和解码一:基础 (2)添加 ImgHelper 工具类 package com.app21; import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import android.graphics.Bitmap; import android

1 安装JDK 2 点下一步 3 点下一步 4 开始安装 5 定制路径,点下一步 6 开始安装 7 安装完成, 8 解压缩 9 启动eclipse 10 看到启动画面 11 设置工作文件夹 12 单击finish 13 新建一个Android程序 14 输入项目名称hello world 15点next 16 点next 17 单击finish 18 管理虚拟设备 19. 新增一个Android 模拟器 20.开始执行 21 模拟器启动 22 hellloword执行成功,说明Android j

java操作Excel处理数字类型的精度损失问题验证: 场景: CELL_TYPE_NUMERIC-->CELL_TYPE_STRING--->CELL_TYPE_NUMERIC POI版本:poi-3.10.1poi-3.9 Code: package poi; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.i

TensorFlow实现Softmax Regression(回归)识别手写数字.MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database),简单机器视觉数据集,28X28像素手写数字,只有灰度值信息,空白部分为0,笔迹根据颜色深浅取[0, 1], 784维,丢弃二维空间信息,目标分0~9共10类.数据加载,data.read_data_sets, 55000个样本,测试集10000样本,验证集5000样本.样本标注信