python flask图片识别系统使用到的技术有：图片背景切割、图片格式转换（pdf转png）、图片模板匹配、图片区别标识。...运行效果 第一组： 图片1： [在这里插入图片描述] 图片2： [在这里插入图片描述] 开始上传： [在这里插入图片描述] 上传成功、图片预览： （emmm..抱歉图片大小未处理，有点大哈） [在这里插入图片描述...第二组： 这会搞个复杂些的，也是实用的图片 图片1：（图片仅供交流，侵权删） [在这里插入图片描述] 图片2： [在这里插入图片描述] 你会发现，其实图片2是图片1的子图，这下我们看看程序处理的效果：...[在这里插入图片描述] 还可以哈，截取了图片1中的匹配部分，然后标识出来了区别 关键代码 图片背景切割 from PIL import Image import cv2 import os from common.util...# os.makedirs(result_path) # 若图片文件夹不存在就创建 # # 进行图片识别并标识图片差异
总体而言我们需要产生两部分数据，一部分图片里面包含人脸，另一部分不包含人脸。这里的“包含”或“不包含”并不是指图片中完全没有人脸，而是图片中人脸占据的比率超过一定的阈值时就可以认为给定图片包含人脸。...算法会设定三个阈值，当人脸在图片区域占据比率不超过30%，那么认为图片不包含人脸。如果超过30%但是不到45%，那么图片属于“中性”，当人脸占据区域超过65%则断定图片内含有人脸。...训练使用的数据集为WIDERFace,该数据集不但包含了大量含有人脸的图片，而且还通过文本文件详细描述了每张图片中人脸所在的坐标位置。...，上面数据就表明有一张名为0_Parade_marchingband_1_205.jpg的图片，后面的数字以每四个为一组分别对应一张人脸在图片中的坐标，因此我们可以通过这些数据将图片中的人脸“框”出来：...可以看到图片中很多人脸都被蓝色方框选中，由此根据数据集给定信息我们可以构造不同类型的训练数据，第一种称为”neg”的图片，图片中人脸占总区域的比率不到0.3，第二种称为”part”，这种人脸在这种图片中占据的区域在
河道船只识别系统通过计算机视觉技术对河道中的船只进行监测，如河道船只识别系统识别到有船只违规行为如取土捕鱼采砂等，河道船只识别系统立即抓拍告警同步回传给后台监控及时通知相关人员立即处理。...图片YOLOv5算法具有4个版本，具体包括：YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四种，本文重点讲解YOLOv5s，其它的版本都在该版本的基础上对网络进行加深与加宽。...输入端-输入端表示输入的图片。该网络的输入图像大小为608*608，该阶段通常包含一个图像预处理阶段，即将输入图像缩放到网络的输入大小，并进行归一化等操作。...在网络训练阶段，YOLOv5使用Mosaic数据增强操作提升模型的训练速度和网络的精度；并提出了一种自适应锚框计算与自适应图片缩放方法。...图片
船只监测识别系统通过python+opencv网络模型深度学习技术，船只监测识别系统对河道湖泊区域进行7*24小时不间断实时监测，当船只监测识别系统监测到监控区域出现违规船只时，立即抓拍告警。...图片 与C / C++等语言相比，Python速度较慢。...图片 OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。...图片
人员徘徊识别系统利用现场已有的监控摄像头可以实时剖析监控画面中人员异常徘徊行为，当人员徘徊识别系统识别到特殊重要区域（危险区域）附近出现人员来回反复停留时，系统会立即搜抓拍预警并同步异常违规信息到后台，...这种情况下，人员徘徊识别系统应运而生。...人员徘徊识别系统对监控画面当中作业人员进行全天候7*24h实时监测分析，一旦发现监控画面当中人员行为出现异常情况，人员徘徊识别系统立即抓拍提醒后台人员并保存违规预警记录，有利于之后调查取证，进而更有效的协助后台人及时高效员解决问题...人员徘徊识别系统大大提升了现场预防安全水准，将智能安全性从处于被动管控转变成积极发现。
水尺监测识别系统利用计算机视觉+YOLOv5网络架构机器学习技术对河道湖泊进行实时检测，水尺监测识别系统监测到河道水位异常时，立即告警，推送给后台。...水尺监测识别系统YOLOv5网络架构机器学习极大提升现场区域的管控效率，既方便又节省人力。...CutMix仅仅利用了两张图片进行拼接，而Mosaic数据增强方法则采用了4张图片，并且按照随机缩放、随机裁剪和随机排布的方式进行拼接而成，具体的效果如下图所示。...这种增强方法可以将几张图片组合成一张，这样不仅可以丰富数据集的同时极大的提升网络的训练速度，而且可以降低模型的内存需求。图片YOLO网络仅使用卷积层， 属于全卷积网络。...图片
河道垃圾识别系统通过yolov7网络模型智能视频分析技术，河道垃圾识别系统对河道水面垃圾进行7*24小时自动不间断实时监测，河道垃圾识别系统监测到河道水面出现垃圾时，立即抓拍告警。...图片 在架构方面，E-ELAN 只改变了计算块的架构，而过渡层（transition layer）的架构完全没有改变。YOLOv7 的策略是使用组卷积来扩展计算块的通道和基数。...图片 近年来，实时目标检测器仍在针对不同的边缘设备进行开发。...图片
感谢Liuruoze的EasyPR开源车牌识别系统。 EasyPR是一个中文的开源车牌识别系统，其目标是成为一个简单、灵活、准确的车牌识别引擎。...相比于其他的车牌识别系统，EasyPR有如下特点： 它基于openCV这个开源库，这意味着所有它的代码都可以轻易的获取。...它能够识别中文，例如车牌为苏EUK722的图片，它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。 它的识别率较高。目前情况下，字符识别已经可以达到90%以上的精度。...例子 假设我们有如下的原始图片，需要识别出中间的车牌字符与颜色： ? 经过EasyPR的第一步处理车牌检测（PlateDetect）以后，我们获得了原始图片中仅包含车牌的图块： ?...本图片中有3个车牌，所有共有三个配对。最后的Recall等指标代表的是整幅图片的定位评价，考虑了三个配对的结果。 有时检测车牌的部分会用“无车牌”与“No string”替代。
人员行为识别系统人员行为识别系统通过TensorFlow深度学习技术，人员行为识别算法对画面中区域人员不按要求穿戴、违规抽烟打电话、睡岗离岗以及作业流程不规范实时分析预警，发现违规行为立即抓拍告警。...，而one-stage直接从图片生成位置和类别。...YOLO是You Only Look Once的缩写,意思是神经网络只需要看一次图片，就能输出结果。...图片 某些数据类型是不被GPU所支持的。强制指定设备会报错。为了避免解决这个问题。在创建会还时可以指定参数allow_soft_placement 。...图片
人员超员识别系统通过yolov5深度学习网络模型对现场画面进行实时监测，人员超员识别系统监测到画面中区域人数超过规定人数时，立即抓拍存档预警。...图片Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共...我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。图片YOLOv5在YOLOv4算法的基础上做了进一步的改进，检测性能得到进一步的提升。...图片
河道水位识别系统采用yolov5网络模型深度学习技术，河道水位识别系统自动识别水尺位置，河道水位识别系统通过AI图像识别技术将数字与水位线位置结合对别，即可识别出水尺读数。...图片YOLO不会在输入图像中搜索可能包含对象的感兴趣区域，而是将图像分割成单元格，通常是19×19网格。每个细胞负责预测K个包围框。具有最大概率的类被选择并分配给特定的网格单元。...图片YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。...主要的改进思路如下所示：输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP...图片
裸露土堆识别系统基于于yolov7深度学习架构模型技术，利用建筑工地现场已有监控摄像头实时识别路面/建筑工的土堆裸露情况，若裸露土堆识别系统识别到监控画面中的土堆有超过40%部分没被绿色防尘网覆盖，系统则判定是裸露土堆会立即自动标注抓拍存档并反馈后台人员提醒及时处理...图片YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器并在V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。...图片YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。...图片
人数超员识别系统基于计算机视觉分析技术yolov5网络架构对监控摄像头视频采集的画面实时分析，如果人数超员识别系统监测到作业区域超员时，立刻抓拍存档并同步报警回传给后台监控管理中心，提示后台人员及时进行处理...图片主要的改进思路如下所示：输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与...图片输入端-输入端表示输入的图片。该网络的输入图像大小为608*608，该阶段通常包含一个图像预处理阶段，即将输入图像缩放到网络的输入大小，并进行归一化等操作。...在网络训练阶段，YOLOv5使用Mosaic数据增强操作提升模型的训练速度和网络的精度；并提出了一种自适应锚框计算与自适应图片缩放方法。...图片
河道采砂船监测识别检测通过Python计算机视觉深度学习技术对河道采砂区域进行实时监测，当河道采砂船监测识别系统监测到有采砂船通过停留非法采砂时，立即抓拍存档触发告警，同步回传给后台通知后台人员及时处理...图片与C / C++等语言相比，Python速度较慢。...图片物体检测与图像识别和图像分割等其他类似的计算机视觉技术密不可分，因为它有助于我们理解和分析图像或视频中的场景。...图片
抽烟行为监测识别系统通过python+yolov5网络深度学习技术，抽烟行为监测识别系统对画面中人员抽烟行为进行主动识别检测。...其基本原理就是采用不同大小和比例（宽高比）的窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动，然后对这些窗口对应的区域做图像分类，这样就可以实现对整张图片的检测了。...图片但是这个方法有致命的缺点，就是你并不知道要检测的目标大小是什么规模，所以你要设置不同大小和比例的窗口去滑动，而且还要选取合适的步长。...图片Yolo的CNN网络将输入的图片分割成S×SS×S网格，然后每个单元格负责去检测那些中心点落在该格子内的目标，可以看到这个目标的中心落在左下角一个单元格内，那么该单元格负责预测这个狗。...图片
视频图像智能识别系统根据优化算法对项目现场封闭地区开展监控和防卸，对项目现场实时全天候监控识别分析，当监测到有人的身体进入时，视频图像智能识别系统会全自动警报和警示，适用三种颜色智能展现不一样情况，数据可视化监管
河道水位监测识别系统依据ai智能视频分析，自动对监控画面识别视频图像信息内容，不用人工操作；河道水位监测识别系统对江河监测区域内的水位实时监测，监测出现异常水位，立即预警提醒，合理协助管理人员解决困难。...河道水位监测识别系统可用于江河、湖水、水灾、水利工程水利闸门、地下水管道网、灌溉渠道等水域标准。运用覆盖面广，作用耗损小，可维护性好。...随着对雨情监测的高度关注，对雨情河道水位监测识别系统基建项目与维护具备重要意义。河道水位监测识别系统依据智能视频分析和神经网络算法，对江河水位展开了7个*24个小时实时监控系统。...河道水位监测识别系统即时掌握江河雨情转变、科学规范地预警提醒和洪涝灾害、提升防汛具体指导水准、降低降水和洪涝灾害的有效途径。
Google在2015年提出了人脸识别系统FaceNet[1]，可以直接将人脸图像映射到欧式空间中，空间中的距离直接代表了人脸的相似度。...每个mini-batch中，我们对单个个体选择40张人脸图片作为正样本，随机筛选其它人脸图片作为负样本。负样本选择不当也可能导致训练过早进入局部最小。
穿戴规范智能识别系统通过yolov7+python网络模型AI深度视觉学习算法，穿戴规范智能识别系统对工厂画面中人员穿戴行为自动识别分析，发现现场人员未按照规定穿戴着装，立即抓拍告警。...图片YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器并在V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。...图片在架构方面，E-ELAN 只改变了计算块的架构，而过渡层（transition layer）的架构完全没有改变。YOLOv7 的策略是使用组卷积来扩展计算块的通道和基数。...图片
工厂静电释放识别系统对烟花生产车间出入口静电释放仪实时检测，不用人工干预。一旦检测到工人未释放静电，工厂静电释放识别系统马上开展警报，通知后台监控人员，并提醒负责人妥善处置。...为了能保证安全生产，工厂静电释放识别系统依据智能视频分析，对烟花生产区实时检测。当检测到工人并没有释放静电时，系统马上警报，大大提升了视频资源的使用率，减少了人力资源的监管成本。
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