基于HyperLPR的中文车牌识别 Bolg:https://blog.csdn.net/lsy17096535/article/details/78648170 https://www.jianshu.com/p/7ab673abeaae GitHub:https://github.com/zeusees/HyperLPR HyperLPR 简介 HyperLPR是开源的基于深度学习实现的高性能中文车牌识别库,由北京智云视图科技有限公司开发,与较为流行的开源的其他框架相比,它的检测速度.鲁棒性

简介 本文基于HyperLPR进行修改,完整代码参考https://github.com/Liuyubao/PlateRecognition. HyperLPR是一个使用深度学习针对对中文车牌识别的实现,与较为流行的开源的其他框架相比,它的检测速度和鲁棒性和多场景的适应性都要好于目前开源的框架,HyperLPR可以识别多种中文车牌包括白牌,新能源车牌,使馆车牌,教练车牌,武警车牌等. 使用的目标检测器是基于OpenCV的Haar级联分类器.其速度也达到了不错的效果,对于移动端的大车牌基本可以实时

在以前的OCR任务中,识别过程分为两步:单字切割和分类任务.我们一般都会讲一连串文字的文本文件先利用投影法切割出单个字体,在送入CNN里进行文字分类.但是此法已经有点过时了,现在更流行的是基于深度学习的端到端的文字识别,即我们不需要显式加入文字切割这个环节,而是将文字识别转化为序列学习问题,虽然输入的图像尺度不同,文本长度不同,但是经过DCNN和RNN后,在输出阶段经过一定的翻译后,就可以对整个文本图像进行识别,也就是说,文字的切割也被融入到深度学习中去了. 现今基于深度学习的端到端OCR技术有

身份证识别:https://github.com/wenchaosong/OCR_identify 遇到一个需求,要用手机扫描纸质面单,获取面单上的手机号,最后决定用tesseract这个开源OCR库,移植到Android平台是tess-two Android平台tess-two地址:https://github.com/tesseract-ocr 本文Demo地址:http://blog.csdn.net/mr_sk/article/details/79077271 评论里有人想要我训练的数字

前面我们使用Azure Face实现了人脸识别.使用Azure表格识别器提取了表格里的数据.这次我们试试使用Azure墨迹识别API来对笔迹进行识别. 墨迹识别 墨迹识别器认知服务提供基于云的 REST API 用于分析和识别数字墨迹内容. 与使用光学字符识别 (OCR) 的服务不同,该 API 需要使用数字墨迹笔划数据作为输入. 数字墨迹笔划是 2D 点(X,Y 坐标,表示数字手写笔或手指的动作)的时序集. 然后,墨迹识别器会识别输入中的形状和手写内容,并返回包含所有已识别实体的 JSON 响

  1 导言 1.1 编制目的 该文档为选用Appium作为移动设备原生(Native).混合(Hybrid).移动Web(Mobile Web)应用UI自动化测试的相关自动化测试人员.开发人员等提供参考. 1.2 预期读者 自动化测试人员.测试代表.开发人员等. 2 概述 2.1 Appium设计哲学 不需要为了自动化而且重新编译或修改测试app: 不应该让移动端自动化测试限定在某种语言和某个具体的框架:也就是说任何人都可以使用自己最熟悉最顺手的语言以及框架来做移动端自动化测试: 不要为了移动

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由腾讯教育云发表于云+社区专栏 一般没有网络时,语音识别是这样的 ▽ 而同等环境下,嵌入式语音识别,是这样的 ▽ 不仅可以帮您边说边识.出口成章,有个性化名字的时候也难不倒它. 这就是嵌入式语音识别的魅力. 本文将从微信智聆的嵌入式语音识别引擎的实现和优化, 介绍嵌入式语音识别的技术选型. 01 语音识别,大体是这么来的 语音识别,能让机器"听懂"人类的语音,把说话内容识别为对应文本. 开始于上世纪50年代 从最初的小词量

通过微软的SAPI,不仅仅可以实现语音合成TTS,同样可以实现语音识别SR.下面我们就介绍并贴出相关代码.主要有两种方式: 1.使用COM组件技术,不管是C++,C#,Delphi都能玩的转,开发出来的东西在XP和WIN7都能跑.(注意要引入系统组件SpeechLib,XP要安装识别引擎) 2.使用WIN7的windows api,其实最终还是调用了SAPI,所以开发出来的东西就只能在WIN7上面跑. 其实不管是哪一种,都是调用SAPI,可能后一种代码比较简单. 使用第一种方式,需要注意在COM

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/12011.html 之前公司项目需要,研究了一下人脸识别和活体识别,并运用免费的讯飞人脸识别,在其基础上做了二次开发,添加了活体识别.项目需要就开发了张嘴和摇头两个活体动作的识别. 这里简单介绍一下当时的开发思路和一些个人拙见,欢迎大神指点. 首先说一下讯飞第三方的人脸识别的几个缺点:1.识别不稳定,各点坐标跳动偏差比较大,不容易捕捉:2.CPU使用率比较高,连续识别一会儿手机会明显发烫,手机配置低的,就会反应很慢,本人

基于Appium.Python的自动化测试环境部署和实践   第一章 导言 1.1 编制目的 该文档为选用Appium作为移动设备原生(Native).混合(Hybrid).移动Web(Mobile Web)应用UI自动化测试的相关自动化测试人员.开发人员等提供参考. 1.2 预期读者 自动化测试人员.测试代表.开发人员等. 第二章 概述 2.1 Appium设计哲学 不需要为了自动化而且重新编译或修改测试app: 不应该让移动端自动化测试限定在某种语言和某个具体的框架:也就是说任何人都可以使用

由于项目需求需要用到一个画板功能,需要这个画板可以实时的画,并且需要保存画板点集合从一端发送给另一端 达到一个实时同步的功能,前后使用了三种方法,每一种都遇到各种坑(后面会提到,每一种方法的优缺点),而且现在能百度到的demo普遍偏简单,分享出来给大家一个参照吧.<UIBezierPath画线,NSUndoManager+ Quartz2D ,OpenGLES>   画板.gif Demo UI写的很是糙 大家不要吐槽. 一. UIBezierPath 画板方法的实现 1 UIBezierPa

操作系统 : Unbutu18.04_x64 gcc版本 :7.4.0 该模型在thch30数据集上测试的错误率只有8.25%,效果还是不错的. 模型下载地址: http://www.kaldi-asr.org/models/m2 选择模型:CVTE Mandarin Model V2 测试文本: 自然语言理解和生成是一个多方面问题,我们对它可能也只是部分理解. 在线识别 测试脚本 ./online2-wav-nnet3-latgen-faster -- --beam=15.0 --lattic

概要 HyperLRP是一个开源的.基于深度学习高性能中文车牌识别库,由北京智云视图科技有限公司开发,支持PHP.C/C++.Python语言,Windows/Mac/Linux/Android/IOS 平台.本文将根据官网指引,进行一个车牌识别的入门探索. 特性 速度快 720p ,单核 Intel 2.2G CPU (macbook Pro 2015)平均识别时间低于100ms 基于端到端的车牌识别无需进行字符分割 识别率高,仅仅针对车牌ROI在EasyPR数据集上,0-error达到 95

在使用百度人脸识别出现的问题:小米6调用摄像机是黑白的一个情况,iOS上会出现识别准确性上的问题(多次代开认证,会通过) 人脸识别(活体验证): 1.芝麻认证 : 0.4元/次,需要企业企业认证.不能有与芝麻信用类似的业务,如:保险... 2.旷视 : 0.5/次.企业认证.业务限制 3. 百度人脸识别 :免费的---可以同时处理10条认证,  企业认证, 4.科大讯飞   人脸检测  2000万次   1年 7.2万  活体检测只能上传一段视频来检测 需要和商务沟通 我们使用的百度,,,, 需

深度学习在最近十来年特别火,几乎是带动AI浪潮的最大贡献者.互联网视频在最近几年也特别火,短视频.视频直播等各种新型UGC模式牢牢抓住了用户的消费心里,成为互联网吸金的又一利器.当这两个火碰在一起,会产生什么样的化学反应呢? 不说具体的技术,先上一张福利图,该图展示了机器对一个视频的认知效果.其总红色的字表示objects, 蓝色的字表示scenes,绿色的字表示activities. 图1 人工智能在视频上的应用主要一个课题是视频理解,努力解决“语义鸿沟”的问题,其中包括了:     · 视频

在android6.0之后谷歌对指纹识别进行了官方支持,今天还在放假,所以就随意尝试了一下这个api,但是遇到了各种各样的问题 ①在使用FingerPrintManager这个类实现的时候发现了很多问题,这个类里面的一些函数是被hide了的,也就是我们不能调用,比如enroll(),也就是说,当前的官方支持其实是有限的,我们能读取到本机已经存在的指纹(用于解锁的),然后验证这些指纹,但是不能让用户在app使用的时候录入一个指纹,用于app的其他功能,这个是一个缺陷吧目前来说,下面的图也是展示了识

1. Linux 上的设备 (device) Linux 操作系统中,各种设备驱动(device driver)通过设备控制器(device controller)来管理各种设备(device),其关系如下图所示: 这些设备之中, 受同一个 device driver 管理的设备都有相同的 major number,这个数字可以看作设备的类别号码,被内核用于识别一类设备 受同一个 device driver 管理的同一类设备中的每一个设备都有不同的 minor number,这个数字可以看作设备

  背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 等现代技术,也支持如 iOS 和 Android 等平台. 199

出自:[张鸿洋的博客]来源:http://blog.csdn.net/lmj623565791/article/details/45556391 1.概述 2015年初google发布了Android性能优化典范,发了16个小视频供大家欣赏,当时我也将其下载,通过微信公众号给大家推送了百度云的下载地址(地址在文末,ps:欢迎大家订阅公众号),那么近期google又在udacity上开了系列类的相关课程.有了上述的参考,那么本性能优化实战教程就有了坚实的基础,本系列将结合实例为大家展示如何去识别.

概述 对焦,这里所说的“焦”是指“焦距”.在拍照时,一定是需要调焦的.一般会在目标位置最清晰的时候会停止对焦.最近在处理OpenCV进行图像识别时,需要连续的调焦(对焦),并在对焦完成后进行拍照,获取图片后进行图像识别.识别完成后摄像头不关闭继续进行扫描识别.整理成本文. 概念 焦距,也称为焦长,是光学系统中衡量光的聚集或发散的度量方式,指从透镜中心到光聚集之焦点的距离.亦是照相机中,从镜片光学中心到底片.CCD或CMOS等成像平面的距离.具有短焦距的光学系统比长焦距的光学系统有更佳聚集光的能力