从 Google 的无人驾驶汽车到可以识别假钞的自动售卖机,机器视觉一直都是一个应用广 泛且具有深远的影响和雄伟的愿景的领域。
哦,不!你不小心把一个长篇文章中的空格、标点都删掉了,并且大写也弄成了小写。像句子”I reset the computer. It still didn’t boot!”已经变成了”iresetthecomputeritstilldidntboot”。在处理标点符号和大小写之前,你得先把它断成词语。当然了,你有一本厚厚的词典dictionary,不过,有些词没在词典里。假设文章用sentence表示,设计一个算法,把文章断开,要求未识别的字符最少,返回未识别的字符数。
TinyURL is a URL shortening service where you enter a URL such as https://leetcode.com/problems/design-tinyurl and it returns a short URL such as http://tinyurl.com/4e9iAk.
目的是通过图像算法智能识别房屋类型图中的墙体和门窗,获取墙体端点和拐点的坐标。这样根据这些墙面线条的坐标,就可以自动生成一个立体的房间,供设计师查看。经过几个月左右的突击,终于取得了不错的识别效果。下面的图片是随机选择的,以确定结果。
这是一个万全的解决方案!只需要花80元再动动手,就可以将哈利波特的魔杖与人工智能结合到一起!它就是用全志V851s做的赛博魔杖!
最近需要一个字母手势识别功能,字母 C 的识别,因为 C 简单又饱满。可是在网上也没找到什么特别好的库,倒是看了不少关于 GestureDetector 的介绍,单击双击滑动滚动,上上下下、左左右右、BABA的。 不过还是不知道怎么识别字母手势哈,可能最近脑子不灵光了。脑子不灵光,挖坟还是挺在行的 -- 给我挖到一个「2008」年歪果仁写的不是那么精准的方案,整理并分享之。 远古的气息~ 哦,对了,这个方案很糙,但也相对简单,且有一定的参考性。08 年的原贴链接见「阅读原文」。我自己在研究的过程中找到了
在 素材 面板中 , 选择 " 文本 " 选项卡 , " 智能字幕 " , 然后选择 " 识别字幕 " , 即可设置字幕 ;
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:
哦,不!你不小心把一个长篇文章中的空格、标点都删掉了,并且大写也弄成了小写。 像句子"I reset the computer. It still didn’t boot!"已经变成了"iresetthecomputeritstilldidntboot"。 在处理标点符号和大小写之前,你得先把它断成词语。 当然了,你有一本厚厚的词典dictionary,不过,有些词没在词典里。 假设文章用sentence表示,设计一个算法,把文章断开,要求未识别的字符最少,返回未识别的字符数。
如果用分词的方法去匹配获取比较麻烦,cpca包提供了便捷的调用函数transform。
给你一个字符串数组 每个字符串均由小写字母组成 和一个字符规律 由小写字母和.和*组成 识别字符串数组中哪些字符串可以匹配到字符规律上 . 匹配任意单个字符 * 匹配 0 个或多个任意字符 判断字符串是否匹配,是要涵盖整个字符串的而不是部分字符串
良好的编码规范和习惯会让你的代码锦上添花,同时也会大大的增加团队协作开发的效率,避免很多细节的问题,从而大大的提高你的代码的可阅读性,同时也是一个优秀开发者的必备技能之一,所以接下来,我们就一起来了解并掌握一些常见的编码规范吧。 一、命名规范 类名的首字母必须大写。 所有成员变量、方法命名时,必须遵守骆驼命名法。 【PS:骆驼式命名法就是当变量名或函式名是由一个或多个单词连结在一起,而构成的唯一识别字时,第一个单词以小写字母开始;第二个单词的首字母大写或每一个单词的首字母都采用大写字母,例如:myFirs
郭一璞 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 在电影《大侦探福尔摩斯》中,福尔摩斯能够根据两个英文字母的笔迹,判断书写者的才能与性格特点,识破对手的伪装。 如此神奇的笔迹理论听起来像
转载请附:博文网址: urlteam ,github 网址:tensorflow_cnn
车牌的检测和识别的应用非常广泛,比如交通违章车牌追踪,小区或地下车库门禁。在对车牌识别和检测的过程中,因为车牌往往是规整的矩形,长宽比相对固定,色调纹理相对固定,常用的方法有:基于形状、基于色调、基于纹理、基于文字特征等方法,近年来随着深度学习的发展也会使用目标检测的一些深度学习方法。该项目主要的流程如下图所示:
Excel 基本操作会吧?上网搜索公式会吧?基本的数学理解能力有吧?OK,如果以上你都能做到,你也能上手计算机视觉项目了。
你是否在编写Python代码时,老是遇到UnicodeDecodeError/UnicodeEncodeError错误,无从下手。或者是打印一串字符串,确是乱码,搞人心态。
据《科学》(Science)杂志2017年10月报道,一家名为Vicarious的人工智能公司开发的人工智能算法攻破了被人们广泛使用的CAPTCHAs验证码。 CAPTCHAs(Completely Automated Public Turing Test To Tell Computers and Humans Apart,全自动区分计算机和人类的图灵测试)是目前最常用的一种验证码,通常由一组混乱的字符、波浪线和其他背景噪声组成。例如,在你报名参加一个时事通讯或购买音乐会门票之前,可能会被要求输入这些字符
本文介绍了一种基于深度学习的视频字幕识别和生成方法,包括字符级和单词级两个模块,以及针对视频字幕中字符和单词的识别和生成任务。首先,通过深度学习模型对视频中的字幕进行定位和提取,然后使用字符级和单词级两个模块分别进行字符和单词的识别和生成。实验结果表明,该方法能够有效地识别和生成视频字幕,对于艺术字体、手写字体等难以切分的情况,以及对于视频中的噪声干扰,都具有较高的鲁棒性。
本文的灵感来源于杨淑莹老师的一张PPT(手写数字识别),在此特别鸣谢杨淑英老师。
cnocr是用来做中文OCR的Python 3包。cnocr自带了训练好的识别模型,安装后即可直接使用。
最近在使用 IIS 发布 PHP 网站时,我遇到了一个前端问题,即字体库文件 404 错误。这个问题的根本原因是 IIS 未能正确识别字体文件类型,导致浏览器在加载页面时无法正确获取所需字体资源,进而触发了404错误。这样的问题会导致网站页面的显示不正常,影响用户体验。
这听起来就有点难度了。有一个叫 In Codice Ratio 的项目正在尝试把梵蒂冈秘密档案转录为可供查询的电子版。
本文实例为大家分享了Android自定义控件打造平行空间引导页的具体代码,供大家参考,具体内容如下
机器学习如今无处不在,但它通常或多或少是不可见的:它们在后台优化音频或识别人脸。但是这个新系统不仅可见,而且是一个物体:它不是通过处理数字而是通过光的衍射来执行AI类型分析。这是奇怪而独特的,但恰恰证明了人工智能系统看起来可以多么的简单易行。
cnocr主要针对的是排版简单的印刷体文字图片,如截图图片,扫描件等。cnocr目前内置的文字检测和分行模块无法处理复杂的文字排版定位。如果要用于场景文字图片的识别,需要结合其他的场景文字检测引擎使用。
键盘连接到计算机有多种方式,有线键盘鼠标在生活中最常见,适用范围也很广泛,但有线连接不仅对操作距离有限制,而且给携带造成了不便。不仅如此,繁杂的线缆还很容易把桌面弄得凌乱不堪。无线键鼠非常好地解决了上述问题。无线键鼠又分为蓝牙类型和2.4GHz 类型,文中所指的无线鼠标一般指2.4GHz 类型。值得注意的是,虽然蓝牙键鼠的工作频段也是2.4GHz 频段,使用的却是蓝牙通信协议,符合蓝牙标准。而2.4GHz 类型的键鼠主要指利用专属无线协议开发的无线产品。2.4GHz 类型的无线键鼠,一般在计算机的USB 接口处插上一个适配器,鼠标和键盘通过电池供电。
良好的编码规范和习惯会让你的代码锦上添花,同时也会大大的增加团队协作开发的效率,避免很多细节的问题,从而大大的提高你的代码的可阅读性,同时也是一个优秀开发者的必备技能之一,所以接下来,我们就一起来了解并掌握一些常见的编码规范吧。
作者: xiaochao 原文:http://www.bugcode.cn/break_captcha.html 概述 很多开发者都讨厌网站的验证码,特别是写网络爬虫的程序员,而网站之所以设置验证码,是为了防止机器人访问网站,造成不必要的损失。现在好了,随着机器学习技术的发展,机器识别验证码的问题比较好解决了。 样本采集工具 这里我们采用wordpress的Really Simple CAPTCHA生成验证码的插件,之所以选择这个插件,一个是它的安装量很大,二个是因为它是开源的,我们可以利用它批量的生成验证
哦,不!你不小心把一个长篇文章中的空格、标点都删掉了,并且大写也弄成了小写。像句子"I reset the computer. It still didn’t boot!"已经变成了"iresetthecomputeritstilldidntboot"。在处理标点符号和大小写之前,你得先把它断成词语。当然了,你有一本厚厚的词典 dictionary,不过,有些词没在词典里。假设文章用 sentence 表示,设计一个算法,把文章断开,要求未识别的字符最少,返回未识别的字符数。
MQTT协议是1999年IBM公司发布的一种基于发布/订阅(Publish/Subscribe)模式的轻量级通讯协议。MQTT协议的底层构建基于TCP/IP协议,它的特点是其规范简单,非常适用于低性能、低开销和有限带宽的物联网场景。作为一种轻量级的传输协议,MQTT协议的传输过程有三方构成,分别是发布者(Publish)、代理(Broker)和订阅者(Subscribe)。如图1所示。
,本文属于转载博客,感谢原创:BP神经网络:图片的分割和规范化:《Python》系列。
作者的上一个作品的V3s的随身终端,由于硬件解码一直无法完成适配,于是作者找了另一块性能更强,接口更丰富的T113-S3来替代,并将其应用在智能家居场景中的86型智能触控屏解决方案上,最终完成了这款全能智能家居86屏。
词法、语法解析模块会先介绍一下antlr环境(上)。然后举实际案例说明怎么使用antlr工具、利用antlr生成的Lexer、Parser、TreeParser代码,获取asttree。这些都是hive获取asttree的过程,理解了这些,再理解hive的asttree就很容易了(中)。 最后 详细介绍hive词法、语法解析的源码 以及hive AstTree的使用 (下)
在使用Zabbix监控中,发现最新值中有些项对应的值为乱码,其他字段显示正常。检查对应的值,发现应该是中文被显示为乱码。
看过上一篇「一个很糙的字母手势识别方案」文章并尝试了的同学,就一定知道,「糙手势」的识别是有多糙,糙的只能识别字母「C」。 今天这篇就用 Android 自带的 gesture API 来实现更为精准的识别。 看到这里,有的同学可能就会说了,「标题党,哪有机器学习!」。别急,认真看,认真学。先上效果图,注意底部识别分数变化,至于为什么粉红色,这是「社会人」小猪佩奇的颜色好吧~ 编不下去了,这个画板源码部分借鉴了 github 下面链接的控件,TA用的就是粉色,我没改~ https://github.com/
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关键词还没输入完毕,Google已经返回了你想要的搜索结果;Facebook能将你上传的照片自动打上标签;无人驾驶汽车都已经开上路了。这些所有令人觉得不可思议的一切,都与一个叫做“人工智能(AI)”的名词息息相关。 而如今人工智能的大爆发,离不开一项技术。它叫做深度学习(Deep Learning)。 几天前,当前人工智能领域最知名的学者、多伦多大学教授同时也是谷歌杰出科学家的Geoff Hinton接受电视台采访,向普通电视观众介绍了深度学习、神经网络等概念,同时还分析了IBM Watson,机器翻译技术
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WiFi物联网智能插座硬件设计的重点就是电能计量,为此单独写一篇博文讲解电量计量的设计方案和实现原理。
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。
命途多舛的谷歌眼镜虽然没能在智能设备大潮中激起大的水花,但不可否认,其依然引领了可穿戴设备的发展。最近,谷歌眼镜的开创者之一希望用另一种方式把“谷歌眼镜”的精髓传承下去——解放人们的双手,在不说话的情况下将信息传递下去。
让我们一起攻破世界上最流行的WordPress的验证码插件 每个人都讨厌验证码——在你被允许访问一个网站之前,你总被要求输入那些烦人的图像中所包含的文本。 验证码被设计成,以验证你是一个真正的人的方式,来防止电脑自动填写表单。但是随着深度学习和计算机视觉的兴起,它们现在往往很容易被攻破。 我在读Adrian Rosebrock的优秀的著作《Python计算机视觉深度学习》。在书中,Adrian简单地描述了他如何用机器学习绕过E-ZPass New York网站的验证码: 📷 Adrian没有访问生成验证码图
她有个妹妹,俩个人是双胞胎,如果不是穿着打扮一样,那几乎分不出来。颜值嘛,因为当时是初中时期,所以只能算是中上吧,毕竟那时候的她们都不懂得打扮。她虽然是我的初中同学,可是我并没有对她有过特别的在意,直到有一天晚自习。
很多人都会遇到这样的情况,看到一款很好看的字体,想要拿来用,但是却不知道这款字体是什么字体,或者用了一款自认为感觉不错的字体做了设计,但是不确定是否有出现侵权的情况。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说车牌号识别 python + opencv「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
实现功能——实现对于不同字符串以及之前出现过的字符串的识别,对于单个长度为L的字符串,复杂度为O(L); 代码不难懂,直接上(在识别字符串方面,个人觉得其好处远远大于hash识别——1.理论上都是O(L) 2.哈希弄不好撞车撞一大串,尤其是哈希策略不太好的时候,而这个绝对不可能撞,严格的O(L) 3.这个代码真心短,一点也不比hash长,只要你链表还会用) 1 type 2 pp=^nod; 3 nod=record 4 ex:longint; 5
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