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化验单识别

{"error":{"code":"429","message": "Requests to the Creates a completion for the chat message Operation under Azure OpenAI API version 2023-05-15 have exceeded token rate limit of your current OpenAI S0 pricing tier. Please retry after 3 seconds. Please go here: https://aka.ms/oai/quotaincrease if you would like to further increase the default rate limit."}}

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视频识别动作识别实时异常行为识别等所有行为识别

大家好，我是cv君，很多大创，比赛，项目，工程，科研，学术的炼丹术士问我上述这些识别，该怎么做，怎么选择框架，今天可以和大家分析一下一些方案：用单帧目标检测做的话，前后语义相关性很差（也有优化版），...当然可以通过后处理判断下巴是否过框，效果是不够人工智能的），高抬腿计数，目标检测是无法计数的，判断人物的球类运动，目标检测是有很大的误检的：第一种使用球检测，误检很大，第二种使用打球手势检测，遇到人物遮挡球类，就无法识别目标...开始目前以手势和运动识别为例子，因为cv君没什么数据哈哈项目演示：本人做的没转gif，所以大家可以看看其他的演示效果图，跟我的是几乎一样的~ 只是训练数据不同一、基本过程和思想

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智能识别方面主要进展 | 语音识别、OCR识别、图像识别、生物识别…… | 智能改变生活

识别与分类技术可应用于图像识别、医疗诊断、生物识别、信号识别和预测、雷达信号识别、经济分析，以及在智能交通管理、机动车检测、停车场管理等场合的车牌识别等很广泛的领域。...语音识别：语音识别行业现在似乎维持着最大的平衡，因为国内外各家的引擎识别率都基本在同一个水平线上，差不多达到了当前语音识别技术的极限，彼此之间差距不是那么明显。...国内著名的车牌识别产品主要有中科院自动化研究所汉王公司的汉王眼、北京文通科技有限公司的文通车牌识别系统等。 ? 虹膜识别：现代信息社会对精准识别的需求，呼唤更加不可替代的生物体特征，虹膜识别应运而生。...目前主要应用有证件识别、银行卡识别、名片识别、文档识别、车牌识别等。 ?...唇语识别：相较于前文提到的语音识别、车牌识别、人脸识别等难度更大，其很大程度上取决于语言的语境和对其的了解，而这些都只通过视觉来呈现的。

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图像识别落地B端应用，商业化的“绣球”先抛给了哪些行业？

根据平安证券发布的《通信行业人工智能图像识别专题报告》显示，到2020年，作为图像识别的重要分支之一，人脸识别的市场将从2015年的9亿美元增长到24亿美元，由此延伸，我们便可知悉未来图像识别的市场前景之诱人...医疗以患者所拍的片子为依据，进而识别并找出其中的病灶，或是识别化验单以录入系统等即图像识别在医疗领域所干的事情。而若有可能，依靠背后的大数据，图像识别甚至可以找出未来可能发生病变的细胞等等。...目前，利用图像识别技术来布局自己智能医疗市场的团队不在少数，像斯坦福大学开发了一个图像识别深度学习算法，根据皮肤癌识别的测试结果，其综合准确率达到了91%，而在青光眼的早期诊断上，IBM认知平台Watson...，无一不透露着图像识别的身影。...此外，如同语音识别中的降噪，如何降低周边环境因素、或是人为破坏所带来的影响，这些对于图像识别准确性的保证也是一个挑战。

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USTC-NP2016课程学习总结

首先通过对病人血常规化验单进行图像识别来采集血常规数据，再利用通过大量真实数据训练出来的预测模型对病人的性别和年龄进行预测，通过对各项血常规数据的分析来实现对病人性别和年龄的预测，由于时间和数据限制，未完成...，比如滤波，傅里叶变换，边缘检测等文件名：imageFilter.py 对获取到的上传的血常规化验单图片进行预处理，主要是为了减小噪声，以便识别，主要封装了两个方法：对图像透视裁剪和OCR...如果改为p2=70,p3=50则可以屏蔽，但是会导致其他图片识别困难。...就现在来看，得到较好结果的前提主要有三个： 1、化验单尽量平整 2、图片中应该包含全部的三条黑线 3、图片尽量不要包含化验单的边缘，如果有的话，请尽量避开有阴影的边缘。...@num 规定剪切项目数模块主函数返回识别数据，用于对img进行ocr识别，他会先进行剪切，之后进一步做ocr识别，返回一个json对象。

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【场景文字识别】场景文字识别

场景文字识别是在图像背景复杂、分辨率低下、字体多样、分布随意等情况下，将图像信息转化为文字序列的过程，可认为是一种特别的翻译过程：将图像输入翻译为自然语言输出。...场景图像文字识别技术的发展也促进了一些新型应用的产生，如通过自动识别路牌中的文字帮助街景应用获取更加准确的地址信息等。...在场景文字识别任务中，我们介绍如何将基于CNN的图像特征提取和基于RNN的序列翻译技术结合，免除人工定义特征，避免字符分割，使用自动学习到的图像特征，完成端到端地无约束字符定位和识别。...本例将演示如何用 PaddlePaddle 完成场景文字识别 (STR, Scene Text Recognition) 。...任务如下图所示，给定一张场景图片，STR 需要从中识别出对应的文字"keep"。 ? 图 1. 输入数据示例 "keep" |2.

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python屏幕文字识别_python 图片文字识别可截图识别

“”” options = {} options[“detect_direction”] = “true” options[“probability”] = “true” “”” 带参数调用通用文字识别...“”” options = {} options[“detect_direction”] = “true” options[“probability”] = “false” “”” 带参数调用通用文字识别...+’********’*2+’\n’) print(‘截屏识别填1，图片识别填2:’) pd=input(”) if pd==’2′: print(‘***************请将图片放置本目录下*

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超级好用的OCR工具，GitHub Star 7.2K，强烈推荐！

多语言识别模型效果升级：中文、英文、韩语、法语、德语、日文识别效果均优于 EasyOCR。...火车票、表格、金属铭牌、翻转图片、外语都是妥妥的，3.5M 的模型能达到这个识别精度，绝对是良心之作了！...其中，多语言识别模型准确率对比（仅 EasyOCR 提供） ?...测试数据及环境说明：中英文场景：针对 OCR 实际应用场景，包括合同，车牌，铭牌，火车票，化验单，表格，证书，街景文字，名片，数码显示屏等，收集的 300 张图像，每张图平均有 17 个文本框，PaddleOCR...多语言场景：PaddleOCR 选择了开源数据 ICDAR2017 – MLT（多语言文本识别测试集），并抽取其中的法语、德语、日语、韩语数据作为评测集合。

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调用 Baidu 语音识别接口识别短句

语音识别已经是很成熟的技术了，本文记录调用百度 API 实现语音识别的过程。...简介百度语音识别的功能：技术领先识别准确采用领先国际的流式端到端语音语言一体化建模方法，融合百度自然语言处理技术，近场中文普通话识别准确率达98% 多语种和多方言识别支持普通话和略带口音的中文识别...；支持粤语、四川话方言识别；支持英文识别深度语义解析支持50多个领域的语义理解，如：天气，交通，娱乐等。...，使识别结果的表现方式贴合表述，更加可懂数字格式智能转换根据语音内容理解可以将数字序列、小数、时间、分数、基础运算符正确转换为数字格式，使得识别的数字结果更符合使用习惯，直观自然支持自助训练专属模型...音频重采样语音识别需要将音频采样频率固定在 16k，如果当前音频不是 16k 采样率，需要重采样。可以参考修改 wav 音频采样率测试音频原神中的一段音频为例。

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智能识别图像识别采用了什么原理？智能识别图像识别有哪些应用？

，那么智能识别图像识别采用了什么原理？...智能识别图像识别有哪些应用？智能识别图像识别采用了什么原理？...智能识别图像识别是通过图像的特征为基础从而达到识别结果的，每个图像都会有自己的特征，在完整的图像库里面就可以找寻出相同特征的图像。智能识别图像识别有哪些应用？...智能识别图像识别这项技术虽然并没有完全成熟，但是基础的技术已经能够应用到很多方面的，那么智能识别图像识别有哪些应用？...关于智能识别图像识别的文章内容今天就介绍到这里，相信大家对于智能识别图像识别这项技术已经有所了解了，相信在未来的某一天人工智能的各种技术都会成熟的。

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验证码识别，发票编号识别

这里最后做了一个发票编号识别的的案例：地址：http://v.youku.com/v_show/id_XMTI1MzUxNDY3Ng==.html demo中包含一个验证码识别处理过程的演示程序，一个自动识别工具类库...最终的识别率： ?...图片字符的分割是验证码识别过程中最难的一步，也是决定识别结果的一步。不管多么复杂的验证码只要能准确的切割出来，就都能被识别出来。分割的方式有多种多样，对分割后的精细处理也复杂多样。...4．识别结果，依次将所得到的字符C拼接起来，得到的字符串就是该验证码的识别结果。下面是验证码识别的具体流程： ?...发票编号识别这个是基于aforge.net实现的，参考国外一位扑克牌识别的代码。过程是先确定发票的位置，然后定位到发票编号，切出发票编号，调用自动识别类库识别数字，然后再将识别数据写到屏幕上。

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车牌识别（2）-搭建车牌识别模型

上一期分享了模拟生成车牌的方法，今天分享一下搭建要给简单的车牌识别模型，模拟生成车牌的方法参看：车牌识别（1）-车牌数据集生成生成的车牌如下图准备数据集，图片放在path下面，同时把图片名称和图片的车牌号对应关系写入到...y_train是长度为7的列表，其中每个都是shape为(n, # )的ndarray，分别对应n张图片的第一个字符，第二个字符....第七个字符因为车牌是固定长度，所以有个想法，就是既然我们知道识别七次...，那就可以用七个模型按照顺序识别。...0.9915 - val_c5_acc: 0.9723 - val_c6_acc: 0.9212 - val_c7_acc: 0.9336 可见五轮训练后，即便是位置靠后的几位车牌，也实现了 93% 的识别准确率...，识别成功 chars = '' for arg in np.argmax(lic_pred, axis=1): # 取每行中概率值最大的arg,将其转为字符

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实体识别(1) -实体识别任务简介

命名实体识别概念命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER) , 是指识别文本中具有特定意义的词（实体），主要包括人名、地名、机构名、专有名词等等,并把我们需要识别的词在文本序列中标注出来...例如有一段文本:李明在天津市空港经济区的税务局工作我们要在上面文本中识别一些区域和地点,那么我们需要识别出来内容有: 李明(人名)、天津市(地点)、空港经济区(地点)、税务局(组织) 识别上述例子我们使用了以下几个标签...命名实体识别工具 Stanford NER：斯坦福大学开发的基于条件随机场的命名实体识别系统，该系统参数是基于CoNLL、MUC-6、MUC-7和ACE命名实体语料训练出来的 https://nlp.stanford.edu...支持命名实体识别。...用于对序列数据进行分割和标记，主要用于NLP任务，例如命名实体识别、信息提取和序列标注等任务。

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Science：2030年，或将改变生活的5项人工智能技术

从人脸识别、语音助手到机器人，人工智能技术正逐渐融入现代化生活。2030年，会有哪些人工智能应用将与我们息息相关呢？人工智能（AI）是计算机学科的分支，通过模拟情景、人的意识和思维独立完成具体指令。...AI涉及的领域包括机器人、语言识别、图像识别、专家系统等等，它已经逐渐融入现代生活，并为其添姿增彩，最典型的例子包括苹果的Siri（智能语音助手）等手机个性化功能。...◆ ◆ ◆ 人工智能医生人工智能助手能够通过特殊的语音识别技术、闪电般的文献检索能力帮助医生诊断、治疗患者，并洞悉患者的喜好和习惯，从而更好地提供个性化医疗和服务（图片来源：UygarGeographic.../iStockphoto）尽管医疗技术发展迅速，但是医生的问诊过程依然没有改变：患者呈述病症或者不适，医生根据他们的描述开各类化验单或处方。...通过先进的语音识别技术、独立从数据库中匹配病症的能力，人工智能助手能够加快医生的预约、减少误诊的概率。将来某一天，手机上的一个APP或许能够在家里对患者进行诊断。

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科大讯飞，又一个王炸级更新！

还在为看不懂化验单而着急吗？别担心，星火可以为你排忧解难。上传化验单后，星火能够轻松解读其中的指标，并根据这些指标为你提供关于该病人可能患有的疾病以及进一步检查的建议。

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单词识别

/weixin_42449444/article/details/89927887 题目描述：输入一个英文句子，把句子中的单词(不区分大小写)按出现次数按从多到少把单词和次数在屏幕上输出来，要求能识别英文句号和逗号

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OCR识别

最近作者项目中用到了身份证识别跟营业执照的OCR识别，就研究了一下百度云跟腾讯云的OCR产品接口。

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数字识别

上篇的内容最后一个案例代码，其实来自官方的手写数字识别案例教程，我自己基于里面的内容自己删减了一些。...这里主要讲一下里面的数据集，sklearn自带了很多数据集，在安装包的data里面，就有手写数字识别数据集。虽说是数字识别，不过这个数据集里面并没有实际图片。...，不过识别前都会通过测试数据测试一下，先看看准确率怎么样，确定效果还不错，就可以用来测试没有见过的数字图片了。...如果将下面的数据（和训练的数据风格类似）转换成图片，再拿去识别是没问题的。...2.从图片文件夹中将所有数字图片读取出来这里只是做了数字图片的读取，所以只能识别数字。 3.定义一个单张图片匹配的方法。

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opencv 人脸识别（二）训练和识别

上一篇中我们对训练数据做了一些预处理，检测出人脸并保存在\pic\color\x文件夹下（x=1,2,3,…类别号），本文做训练和识别。...为了识别，首先将人脸训练数据转为灰度、对齐、归一化，再放入分类器（EigenFaceRecognizer）,最后用训练出的model进行predict。...Output：人脸检测，并识别出每张检测到的人脸。 —————————————– 1.

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公式识别

LaTeX-OCR用于识别图片中的公式，并将结果保存为LaTeX格式的结果。...github.com/lukas-blecher/LaTeX-OCR命令行使用（无可视化界面）安装地址中的教程安装好后，命令行输入pix2tex即可启动（第一次会安装相应的内容，等待一会即可）输入你想识别的公式图片...(直接拖入也行，命令行会自动识别地址)，下面的例子是C:\Users\Lenovo\Pictures\测试2.png便会在命令行返回该公式的LaTex格式p\left(x\right)=\sqrt{a^...\bar{\theta}+b=a\cos\theta+b在线转换成普通公式的形式,貌似识别准确率还是有点问题。...coding:utf-8 -*-# @author:Ye Zhoubing# @datetime:2024/4/14 14:29# @software: PyCharm"""使用pix2tex包进行识别

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人脸识别

1.人脸识别的难点用户配合度相似性易变形 2.人脸识别的评测方法 LFW数据集（Labeled Faces in the wild):该数据库工有13233幅图像，其中5749个人，1680人有两幅及以上的图像...该数据库采集的是自然条件下人脸图片，目的是提高自然条件下人脸识别的精度。

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