现如今随着机器识别技术的日益成熟，在我们的日常生活中机器识别也随处可见。大家常见的有二维码识别，指纹识别，车牌识别等，这些技术已经相当成熟。还有现如今比较火的无人驾驶系统。无人驾驶系统中存在很多机器识别技术，包括对人或移动物体的识别，路标识别，以及距离估算等。而各种识别系统中，对数字的识别是必不可少的。数字在我们人类世界无处不在。
对于FPGA识别数字的基本算法知识请查看《基于FPGA的数字识别的实现》一文，对于数字位置的实时跟踪的基本算法知识请查看《基于FPGA的实时移动目标的追踪》一文。本节将基于FPGA的目标跟踪以及统计学的特征统计来实现对数字的位置实时定位以及数字识别，不在局限于数字在屏幕中的位置，也不局限数字的大小。
将纸质文档转换为数字文档有着巨大的需求，因为数字文档更容易检索。经过多年的探索和研究，OCR(Optical Character Recognition，光学字符识别)技术日趋成熟，OCR技术在印刷、打印行业应用广泛，可以快速的将纸质资料转换为电子资料。而近些年来，卷积神经网络(CNN)快速发展，是最先进的图像识别技术，其应用范围不仅仅局限于转化文档，在人脸识别、号码识别、自动驾驶等领域得到广泛应用。
很多的文章会介绍有关深度学习的一些新闻报道，但我们却并不真正了解其背后的原理！那么今天我们这篇文章便会带大家一览其中的奥秘！
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Adrian Rosebrock 编译 | keiko、万如苑 这是一篇关于安装和使用Tesseract文字识别软件的系列文章。 所谓的光学字符识别是指把打印的手写的或者印刷图片中的的文本自动转化成计算机编码的文本由此我们就可以通过字符串变量控制和修改这些文本。 如果你想了解更多关于Tesseract库和如何使用Tesseract来实现光学字符识别请看本文。 安装OCR软件Tesseract 起初惠普公司在上世纪八十年代就开发了Tesseract,并在2005年公
顾名思义，图像识别就是对图像进行各种处理，分析，并最终确定我们要研究的目标。当今的图像识别不仅指人的肉眼，而且还指使用计算机技术进行识别。
伴随着图像处理技术的飞速发展，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分，并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中，发挥重要作用。
1 图像识别是什么？ 2 图像识别的应用场景有哪些？ 什么是图像识别 图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。根据观测到的图像，对其中的物体分辨其类别
1、数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程，图像看成二维、三维或者更高维的信号。
然而，这些并非新概念。第一个人工神经网络（ANN）是在 40 年代引入的。那么为什么最近的热点话题都是关于神经网络和深度学习的呢？我们将在 GPU 和机器学习的一系列博客文章中探讨这些概念。
【新智元导读】Hinton 上周发表的一篇论文 Dynamic Routing Between Capsules 提出用 Capsule 这个概念代替反向传播，引起广泛关注，大数医达创始人，CMU计算机学院暨机器人研究所博士邓侃用浅显的语言梳理解读了论文。邓侃认为，capsule 作为视觉数学表征，很可能是为了把视觉，听觉、阅读的原本相互独立的数学向量，统一起来，完成多模态机器学习的终极目标。 邓侃也是 AI WORLD 2017 世界人工智能大会智能医疗论坛的讲者，届时他将以《多模态智能疾病诊断系统的四
腾讯互娱Turing Lab从创建开始，每周在内部进行分享读书会，对业界的技术研究和腾讯互娱Turing Lab从创建开始，每周在内部进行分享读书会，对业界的技术研究和应用进行讨论。在此通过公众号形式把相关有趣内容也推送给对新技术和业界趋势感兴趣的朋友。 和大量的所谓技术公众号不同，尽管以AI为重心，但我们的分享不局限于AI论文，而是涉猎所有前沿技术领域，和自动化流程、数据处理、人工智能、架构设计相关的有趣内容均会分享，希望各位在周末闲暇时有空阅读了解。 分享人：王洁梅 腾讯互娱 工程师 | 编辑： 艾
数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。图像处理最早出现于 20 世纪 50 年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于 20 世纪 60 年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
本文介绍了如何将图像转换为MNIST数据格式，并利用深度学习模型进行数字识别。首先介绍了MNIST数据格式的结构，然后通过Python代码实现了图像到MNIST数据的转换。最后，介绍了两种方法来实现模型对自己手写数字的识别，并指出了第二种方法的实时性更强。
如果对当今人工智能的主流技术——深度学习没有了解，可能真的会有人觉得，当前的科学家们在创造无所不能、无所不知的电影AI形象。
因为之前写的系列文章反应不是特别好，所以还是决定把一些复杂的东西简单化（尽量不写系列文章了），所以本篇文章将会完成所有的内容。
现在数字无处不在，无论是闹钟、健身追踪器、条形码还是包装好了的送货包裹。利用MNIST数据集，机器学习可用来读取单个手写数字。现在，我们可以将其扩展为读取多个数字，如下所示。底层的神经网络同时进行数字定位和数字检测。这在很多实际环境中是非常有用的，例如读取商店中的标签，车牌，广告等。
这是关于人脸的第①篇原创！（源码在第三篇）
数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步，使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念：
计算机视觉（Computer Vision, CV），输入为图像或图像序列，输出为某种信息或描述，目的在于理解图像，获得语义信息。比如目标识别任务，输入一张图片，输出图中有哪些物体、都在什么位置，典型任务包括检测、识别、分割、定位、追踪、动作识别、OCR等，详见wiki-Computer vision。
图像识别？的搜寻结果 百度百科 [最佳回答]图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理，图像识别软件国外代表的有康耐视等，国内代表的有图智能等。另外在地理学中指将遥感图像进行分类的技术... 机器学习算法与Python学习 9999……999条好评 图像识别（image recognition）是现在的热门技术。文字识别、车牌识别、人脸识别都是它的应用。但是，这些都算初级
懂业务+会选择合适的算法+数据处理+算法训练+算法调优+算法融合 +算法评估+持续调优+工程化接口实现
本文分享如何利用现有的技术解决 水表自动读数问题。 核心的思路是：定位数字区域并截取、将目标区域中的数字分割出来、识别各个位置的数字。 涉及的技术：YOLOv3 目标检测、图像处理、分类
说起CNN，最初人们想到的都是某电视台，但等过几年，人们想起的多半是深度学习了。 应该说， CNN是这两年深度学习风暴的罪魁祸首， 自2012年， 正是它让打入冷宫的神经网络重见天日并且建立起自己在人工智能王国的霸主地位。 如过你认为深度学习是只能用来理解图像的，你就大错特错了， 因为它的用途太广了，上至文字，中有图像， 下至音频， 从手写数字识别到大名鼎鼎的GAN对抗学习， 都离不开它。 不过要了解CNN，还是拿图像做例子比较恰当。一句话来说CNN图像处理的本质，就是信息抽取， 巨大的网络可以抽取一步步得
在当今这样的时代，任何组织或公司要扩大规模并保持相关性，都必须改变他们对技术的看法，并迅速适应不断变化的形势。已经知道Google如何将图书数字化。还是Google Earth如何使用NLP识别地址。或者如何读取发票，法律文书等数字文档中的文本。
图像处理是指对图像信息进行加工，从而满足人类的心理、视觉或者应用需求的一种行为。图像增强是对图像的低层次处理，处于图像处理的预处理阶段，在整个图像处理过程中起着承前启后的重要作用，为后续处理阶段做准备，对图像高层次处理的成败至关重要。图像增强的目的是为了改善图像的质量和视觉效果，或将图像转换成更适合于人眼观察或机器分析识别的形式，以便从图像中获取更加有用的信息。
在 Python 中，可以使用 Unicode 字符范围来匹配中文字符，其中中文字符的 Unicode 范围是 "\u4e00-\u9fff"。我们可以使用正则表达式模式来匹配中文字符，并提取出来。
随着计算机视觉在我们生活中的应用越来越广泛，大量的字符识别和提取应用逐渐变得越来越受欢迎，同时也便利了我们的生活。像我们生活中的凭借身份码取快递、超市扫码支付的机器等等。
图像增强是图像模式识别中非常重要的图像预处理过程。图像增强的目的是通过对图像中的信息进行处理，使得有利于模式识别的信息得到增强，不利于模式识别的信息被抑制，扩大图像中不同物体特征之间的差别，为图像的信息提取及其识别奠定良好的基础。
虹膜是位于人眼表面黑色瞳孔和白色巩膜之间的环状区域,在红外光下呈现出丰富的纹理信息,如斑点、条纹、细丝、冠状、隐窝等细节特征。虹膜识别技术采用专用光学图像采集仪采集人眼虹膜图像,然后通过数字图像处理技术、模式识别和人工智能技术对采集到的虹膜图像进行处理、存储、比对,实现对人员身份的认证和识别。在众多的生物特征识别技术中,虹膜识别因为其超群的唯一性、稳定性和非侵犯性而具有特殊的优势。近年来,虹膜识别得到了来自学术界、产业界、政府和军队等的广泛关注。 指纹是人类手指末端指腹表皮上凹凸不平的纹
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 随着人工智能的不断发展，计算机视觉技术被应用到越来越多的场景之中，甚至连我们儿时最爱的“石头、剪子、布”游戏，也被它“搞定了”。那么，计算机是如何进行数字手势识别的呢？ 在进行数字手势识别时，将手势图中“凹陷区域”（该区域被称为凸缺陷）的个数作为识别的重要依据，如图 1所示： 表示数值0、数值1的手势具有0个凹陷区域（不存在凹陷区域）。 表示数值2的手势具有1个凹陷区域。 表示数值3的手势具有2个凹陷区域。 表示数值4的手势具有3个凹陷区域。 表示数值5
1.4 一个简单的分类手写数字的网络 定义神经网络后，让我们回到手写识别上来。我们可以把识别手写数字的问题分成两个子问 题。首先，我们希望有个方式把包含许多数字的图像分成一系列单独的图像，每个包含单
图像处理一般指数字图像处理，大多数依赖于软件实现。 其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程为适合计算机进行特征提取的形式。 图像处理主要包括图像采集、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
数字识别是计算机从纸质文档、照片或其他来源接收、理解并识别可读的数字的能力，目前比较受关注的是手写数字识别。手写数字识别是一个典型的图像分类问题，已经被广泛应用于汇款单号识别、手写邮政编码识别，大大缩短了业务处理时间，提升了工作效率和质量。另一个重要的原因是,对于编程来说入门是打印一个HelloWorld,但是深度学习入门就是实现一个手写数字的识别~
试想一下，自动驾驶汽车行驶到了拐弯处，即使激光雷达再强大，也无法探测到建筑物后的有什么事情发生，如果是突然有行人冲出来，后果不堪设想。
我们生活在这样一个时代：任何一个组织或公司要想扩大规模并保持相关性，就必须改变他们对技术的看法，并迅速适应不断变化的环境。我们已经知道谷歌是如何实现图书数字化的。或者Google earth是如何使用NLP来识别地址的。或者怎样才能阅读数字文档中的文本，如发票、法律文书等。
最近接了一个新需求，需要获取一些信用黑名单数据，但是找了很多数据源，都是同样的几张图片，目测是excel表格的截图，就像下面这样：
文字识别、车牌识别、人脸识别都是它的应用。但是，这些都算初级应用，现在的技术已经发展到了这样一种地步：计算机可以识别出，这是一张狗的照片，那是一张猫的照片。
图像识别（image recognition）是现在的热门技术。 文字识别、车牌识别、人脸识别都是它的应用。但是，这些都算初级应用，现在的技术已经发展到了这样一种地步：计算机可以识别出，这是一张狗的照
1997年，埃及哈特谢普苏特神庙前，一张恐怖组织持枪扫射游客后的新闻图片被爆造假； 2006年，以色列空袭黎巴嫩首都贝鲁特，一张浓烟笼罩城市的照片被证实是伪造的； 2008年，一张伊朗试射多枚远程导弹的新闻照片被怀疑是人工PS产物； 2019年，诺奖得主格雷格•塞门扎的29篇论文被质疑多张图片有篡改痕迹； 2020年，海外社交媒体上的一张《被火烧焦的澳大利亚》图片被指存在伪造嫌疑； …… 近年来频发的图片造假事件，使数字影像的真实性和完整性不断受到挑战，所谓的“眼见为实”变得越来越不可信，严重影响了
这是一个TensorFlow的系列文章，本文是第三篇，在这个系列中，你讲了解到机器学习的一些基本概念、TensorFlow的使用，并能实际完成手写数字识别、图像分类、风格迁移等实战项目。 文
本文收集整理了多个小目标检测、图像识别、图像分类等方向的开源数据集，本次还有猫咪、斯坦福狗狗数据集以及3D MNIST数字识别等～
机器之心报道 机器之心编辑部 在一篇 CVPR 2021 Oral 论文中，来自慕尼黑大学、微软亚研的研究者对胶囊网络和卷积网络进行了全面的对比。一系列实验表明，一些被认为对胶囊网络（CapsNet）至关重要的设计组件实际上会损害它的鲁棒性，而另一些设计则有利于 CapsNet 的鲁棒性。 卷积神经网络取得了很大的成功，也很受欢迎。但是它也并不适合所有的任务。架构上的一些缺陷导致它并不能很好地完成一些任务。 因此，Hinton 和他的同事们提出了胶囊网络 (CapsNet) 作为 CNN 模型的替代。胶囊
OpenCV作为一个历史悠久、功能丰富、社区活跃的开源视觉开发库，一方面，它提供了计算机视觉以及图像处理方面最常用最基础的功能支持，是开发的必备工具；另一方面，它在新版本中紧跟潮流，加入了对新的算法、硬件的支持。
现在，我打开Google Photos，输入“海滩”，就能查看我过去10年里去过的所有海滩的照片。我从来没有浏览过我的照片，也没有一张张给它们贴标签；相反，谷歌是根据照片本身的内容来识别海滩的。
人脸识别是计算机视觉的一个子领域，它的应用范围非常广泛，现在已经成为世界各地的企业争相竞逐的新技术之一。考虑到市场的盈利现状，未来这项技术还会有更大的需求空间，所以作为机器学习的学习者，自己动手去从头开始构建一个人脸识别工具很有价值。
通过神经网络进行图像识别、智能推荐已经非常普遍。最近几年，计算能力和并行处理的增加使其成为一种非常实用的技术。然而，在核心层面，它仍然是一台数字计算机，和其他的计算机程序并无差别。并且，其对电能的要求也越来越高。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
