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表1 请求参数说明 名称 是否必选 类型 说明 image 与file二选一 String 图片文件BASE64编码字符串。要求base64编码后大小不超过10MB,支持JPEG、PNG、BMP、WEBP格式。 file 与image二选一 File 图片文件。 gamma 否 Float
图像识别(Image Recognition),基于深度学习技术,可准确识别图像中的视觉内容,提供数万种物体、场景和概念标签,具备目标检测和属性识别等能力,帮助客户准确识别和理解图像内容。
由于项目要求不高,所有的样本集都是我自己在网上找的图片,然后用python脚本对尺寸进行了调整,全部为灰度图。 左边是正样本集(40*40),右边是负样本集(100*100)。PS:由于自己做的样本集数量不大,所有尺寸稍大 二、准备文件夹 将正负样本集分别放入pos和neg文件夹,存放在路径D:\
已经申请了图像识别服务,具体如何调用图像识别的接口呢?
图像识别的发展经历了三个阶段:文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。文字识别的研究是从 1950年开始的,一般是识别字母、数字和符号,从印刷文字识别到手写文字识别, 应用非常广泛。
媒资图像标签(分类) 标签识别 父主题: API
终端节点不同,您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 图像识别的终端节点如表1所示,请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 表1 图像识别的终端节点 区域名称 区域 终端节点(Endpoint) 华北-北京一 cn-north-1 image.cn-north-1.myhuaweicloud
想关闭文字识别服务和图像识别服务不知道在那个位置关闭接口。
Array<Array<Integer>> 文字块的区域位置信息,列表形式,包含文字区域四个顶点的二维坐标(x,y);坐标原点为图片左上角,x轴沿水平方向,y轴沿竖直方向。 font_list Array of strings 文字块所属字体类型,列表形式,表示与文字块的文字最接近的字体类型。 font_scores
约束与限制 更详细的限制请参见具体API的说明和产品介绍使用限制。 父主题: 使用前必读
一个 jetson.utils.cudaImage 对象,其中包含 width、height 和像素格式等属性:) img = jetson.utils.loadImage(args.filename) 所有可用的分类模型都在 ImageNet ILSVRC 数据集上进行了预训练,该数据集可以识别多达
提取图片中的文字暗水印 功能介绍 对已嵌入文字暗水印的图片进行水印提取,用户以formData的格式传入待提取水印的图片,DSC服务以JSON的格式返回从图片里提取的出的文字暗水印。目前支持的图片格式为:*.jpg, *.jpeg, *.jpe, *.png, *.bmp, *.dib
作。 IAM用户 由账号在IAM中创建的用户,是云服务的使用人员,具有身份凭证(密码和访问密钥)。 在我的凭证下,您可以查看账号ID和用户ID。通常在调用API的鉴权过程中,您需要用到账号、用户和密码等信息。 区域(Region) 指云资源所在的物理位置,同一区域内可用区间内网互
图像标签 Image Tagging 图像标签(Image Tagging),基于深度学习技术,可准确识别图像中的视觉内容,提供多种物体、场景和概念标签,具备目标检测和属性识别等能力,帮助客户准确识别和理解图像内容 商用服务费用低至 ¥0.0032/次 图像标签 Image Tagging
调用API或SDK 在线调试 本地调用
t_id}/image/tagging"; String token = "用户获取得到的实际token值"; String imgPath = "data/image-tagging.jpg"; //File path or URL of the image to be
numpy as np # 读取图像 image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 计算水平方向和垂直方向上的Sobel梯度 sobel_x = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, 1, 0,
"https://{endpoint}/v2/{project_id}/image/tagging"; $token = "用户获取得到的实际token值"; $imagePath = __DIR__.'data/image-tagging.jpg'; $data = array();
/{project_id}/image/media-tagging { "image" : "", "url" : "https://support.huaweicloud.com/productdesc-image/zh-cn_image_0000001382844041
电影经常看到保险箱打开是对眼睛扫查,后来搜索发现原来,有分视网膜识别,虹膜识别,眼纹识别,那么他们有什么区别? 这3种是同一个原理吗?还是根据眼睛不同部位?那个更准确更严密?听说会对由于视网膜几乎不可无损采集,各位会想试试吗