小白了解之火车票识别使用限制

火车票识别只支持识别PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式的图片。图像各边的像素大小在15到8192px之间。图像中火车票区域有效占比超过25%。支持图像中火车票任意角度的水平旋转。支持少量扭曲，扭曲后图像中的火车票长宽比与实际火车票相差不超过10%。目前不保证API调用

1行Python代码去除图片水印，网友：干干净净！

需要给自己的原创图片加水印，于是我上次给她开发了增加水印的功能：图片加水印，保护原创图片，一行Python代码搞定。 今天在后台收到读者提问：如何去除公众号文章图片上自带的水印？这个功能也早就开发好了！ 接下来我们一起看一下，如何用1行Python代码，去除图片水印吧~ 一、代码运行，效果演示

猫狗识别能基本识别但准确率不高

问题现象】1、做了一些自动学习案例后，我自己找了47张猫狗图片进行标注并发布数据集，采用自动学习的物体检测来进行训练部署。标注如下：能完成基本的识别功能，但是准确率不高，我自己知道可能是数据不多，但是纯自己手动网上找图片进行标注工作量比较大。所以想知道有没有其他的在不改变数据多少

技术综述五：旋转目标检测系列算法讲解（一）

段的回归旋转目标的坐标，但是也带来了新的问题（如图八的(c)所示）。为从根本上解决角度表示带来的角度周期性以及旋转目标宽高变换等问题，CSL算法使用平滑的环形角度离散标签代替传统的旋转目标检测算法中的旋转角度回归，即将角度回归转换成角度分类。CSL算法从根本上就没有角度周期性以及

人脸识别是什么

人脸识别是什么 人脸识别基本原理：找到人脸----> 分析人脸特征----> 人脸特征提取-----> 人脸识别比对 机器处理图片的图像算法：                                             人脸识别的应用场景：1.       身份验证：

【ModelArts-Lab AI实战营】 利用ModelArts搭建手写数字识别在线服务识别验证码（图像识别）

你自己搭建的在线识别服务器一一识别，最后整合输出识别结果的一个完整过程。可以用作网站或APP上的数字验证码识别，从而达到自动化或批处理的目的。代码在ubuntu python2.7环境上运行结果如下：我测试使用的验证码文件可在文件夹中找到，根据不同网站的验证码图片，需要根据实际情

《Python人脸识别：从入门到工程实践》 ——2.3　距离度量

种方法呢？当然有！那就是衡量两条向量之间的距离。这么做有一个非常重要的原因：我们可以将某一张图片通过特征提取来转换为一个特征向量。那么如何衡量两张图片的相似度呢？那就可以通过衡量这两张图片对应的两个特征向量之间的距离来判断了。而这里所说的距离度量，就为我们提供了一种衡量两个或多个向量之间相似度的方法。2

python c++读取网络图片性能对比

    import timeimport numpy as np import cv2import requests urls=["http://www.pptbz.com/pptpic/UploadFiles_6909/201203/2012031220134655

华为云OCR识别服务对于拼音字母（印刷体）个别识别不准

_ [ ]第二次使用图片2做识别，不太满意，因为l等字母识别不准。图片2中的内容：没有汉字，有大小写拼音字母，有符号 < ? " . _ >推测1：为什么图片1的识别准确，而图片2不太准，首先推测是字体不同的原因，图片1为Courier New，图片2为DejaVu Sans

【万用表识别】基于matlab数字仪表识别【含Matlab源码 693期】

ecognise\数字指针表盘识别总结\4.tif';%指针 % file = 'H:\picture\digital\28-20.tif';%数字 I0 = imread(file); figure;imshow(I0);title('待读数图片'); scale = 1000/length(I0);

文本的检测、识别实战：使用 Tesseract 进行 OpenCV OCR 和文本识别

OpenCV 和 Tesseract v4 应用文本识别。 我们还研究了在单个脚本中执行文本检测和文本识别的 Python 代码。 我们的 OpenCV OCR 管道在某些情况下运行良好，但在其他情况下也失败了。为了获得最佳的 OpenCV 文本识别结果，我建议您确保： 尽可能多地清理和预处理您的输入

【字符识别】基于matlab BP神经网络字符识别【含Matlab源码 1358期】

一、手写数字识别技术简介 1 案例背景 手写体数字识别是图像识别学科下的一个分支，是图像处理和模式识别研究领域的重要应用之一，并且具有很强的通用性。由于手写体数字的随意性很大，如笔画粗细、字体大小、倾斜角度等因素都有可能直接影响到字符的识别准确率，所以手写体数字识别是一个很有挑

【交通标志识别】基于matlab SIFT交通标志识别【含Matlab源码 717期】

会因光照、尺度、旋转等因素而消失的点，比如角点、边缘点、暗区域的亮点以及亮区域的暗点。此步骤是搜索所有尺度空间上的图像位置。通过高斯微分函数来识别潜在的具有尺度和旋转不变的兴趣点。 （2）定位关键点并确定特征方向：在每个候选的位置上，通过一个拟合精细的模型来确定位置和尺度。关键点

航海王_html_css3_旋转效果demo

&nbsp;点击并拖拽以移动点击并拖拽以移动​ 航海王_html_css3_旋转效果demo 海贼王_html_css3_旋转效果demo 效果如下图： 点击并拖拽以移动​ 下载地址与图片资源： 【航海王_html_css3_旋转效果demo-网页制作文档类资源-CSDN下载】&nbsp; 部分编码：

技术综述六：一文带你了解两种Transformer文字识别方法

当前的文本行识别器为拥有更强的序列语义能力，模型多采用CNN + RNN的结构，如目前使用十分广泛的两个识别器CRNN和Aster，这些模型取得了非常好的效果。然而由于RNN只能采用串行计算，在目前大量采用并行计算设备的前提下，RNN面临着明显的速度瓶颈。若弃用RNN只使用CNN

专业角度深入讲解：大模型备案（生成式人工智能）

主要区别：深度合成技术本质上是根据一定的需求，对已有的数据(图片、文字等)进行组合、拼接，其并不能从无到有的生成新内容: 适用对象：具有舆论属性或者社会动员能力的深度合成服务提供者和服务技术支持者; 2、大模型备案（生成式人工智能）： 定义概念：生成式人工智能技术，是指具有文本、图片、音频、视频等内容生成能力的模型及相关技术

如何使用 DevStar 10分钟开发增值税发票文字识别应用

【车位识别】基于matlab模板匹配车位识别【含Matlab源码244期】

三天内有效）； 二、模板匹配算法简介 1 概述 模式识别就是通过计算机，用数学模型求解的方法研究模式的自动处理和判读。在模式识别的各种方法中，模板匹配是最容易的一种，其数学模型易于建立，通过模板匹配对数字图像模式识别有助于我们了解数学模型在数字图像中的应用。 2 模板匹配算法

如何把图片变得炫酷多彩，Python教你这样实现！

的真瓜。这我一下就不淡定了，晚上想想怎么用Python将单调的图片，变得更有趣！有趣的图片如何能让图片变得好玩？首先需要让它动起来！可如果是多张图片，我们还可以将其拼接起来组成gif动图，可一张图怎么玩？记得之前写过一个小练习，把一张图片拆分成九宫格的分片图。那么，能否由此下手整