环境准备 安装pytesseract和PIL 安装这两个包可以借助pip命令行安装 pip install PIL pip install pytesseract 安装识别引擎tesseract-ocr 下载地址: https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki 选择对应版本下载 实现及效果 原图 代码 from PIL import Image import py

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%   github源码:https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测.行人跟踪.甚至到了动态物体的跟踪.由此可以看出,人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理.而且算法已经由以前的Adaboots.PCA等传统的统计

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%(附源码) 转https://cloud.tencent.com/developer/article/1359073   11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购,享双11同等价格 立即抢购 在这篇文章中: 人脸识别的过程 人脸识别分类 DeepFace 1.DeepFace的基本框架 2. 验证 3. 实验评估 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS

Python 代码实现验证码识别 测试开发社区  1周前 源 /  j_hao104 一.探讨 识别图形验证码可以说是做爬虫的必修课,涉及到计算机图形学,机器学习,机器视觉,人工智能等等高深领域…… 简单地说,计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形.以及利用计算机进行图形的计算.处理和显示的相关原理与算法.图形通常由点.线.面.体等几何元素和灰度.色彩.线型.线宽等非几何属性组成.计算机涉及到的几何图形处理一般有 2维到n维图形处理,边界区分,面积计算,体积计算,扭曲变形校正.

title: "Python实现bp神经网络识别MNIST数据集" date: 2018-06-18T14:01:49+08:00 tags: [""] categories: ["python"] 前言 训练时读入的是.mat格式的训练集,测试正确率时用的是png格式的图片 代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 import math import sys import os import numpy

Python 使用 face_recognition 人脸识别 官方说明:https://face-recognition.readthedocs.io/en/latest/readme.html 人脸识别 face_recognition 是世界上最简单的人脸识别库. 使用 dlib 最先进的人脸识别功能构建建立深度学习,该模型准确率在99.38%. Python模块的使用 Python可以安装导入 face_recognition 模块轻松操作,对于简单的几行代码来讲,再简单不过了. Pyt

# -*- coding: utf-8 -*- #python 27 #xiaodeng #python模块之imghdr(识别不同格式的图片文件) import imghdr '''>>> help(imghdr) Help on module imghdr: FUNCTIONS what(file, h=None) DATA __all__ = ['what'] ''' #imghdr 模块可识别不同格式的图片文件. url=r'9.gif' print imghdr.what(ur

这篇文章主要介绍了python实现人工智能Ai抠图功能,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下 自己是个PS小白,没办法只能通过技术来证明自己. 话不多说,直接上代码 from removebg import RemoveBg import requests import os if __name__ == '__main__': path = '%s\picture'%os.getcwd() ispath = os.path.exists(path)

概要 HyperLRP是一个开源的.基于深度学习高性能中文车牌识别库,由北京智云视图科技有限公司开发,支持PHP.C/C++.Python语言,Windows/Mac/Linux/Android/IOS 平台.本文将根据官网指引,进行一个车牌识别的入门探索. 特性 速度快 720p ,单核 Intel 2.2G CPU (macbook Pro 2015)平均识别时间低于100ms 基于端到端的车牌识别无需进行字符分割 识别率高,仅仅针对车牌ROI在EasyPR数据集上,0-error达到 95

用python来做人脸识别代码量少 思路清晰, 在使用之前我们需要在我们的配置的编译器中通过pip       install baidu-aip  即可 from aip import AipFace 就可以开始使用api了 我们第一次接触这个东西不妨 help(AipFace) 你就可以看到他所支持的功能. 在使用之前我们需要在百度的后台创建应用.将我们人脸都存放入库中. 其次我们要了解一个概念,我们要将本机中的图片与后台的人脸对比的话我们需要将图片转成base64的字符串的格式 impor

一.基础知识库 有毛发 哺乳动物 - 有奶 哺乳动物 - 有羽毛 鸟 - 会飞 会下蛋 鸟 - 吃肉 食肉动物 - 有犬齿 有爪 眼盯前方 食肉动物 - 哺乳动物 有蹄 有蹄类动物 - 哺乳动物 反刍动物 有蹄类动物 - 哺乳动物 食肉动物 黄褐色 身上有暗斑点 金钱豹 * 哺乳动物 食肉动物 黄褐色 身上有黑色条纹 虎 * 有蹄类动物 长脖子 有长腿 身上有暗斑点 长颈鹿 * 有蹄类动物 身上有黑色条纹 斑马 * 鸟 长脖子 有长腿 不会飞 有黑白二色 鸵鸟 * 鸟 会游泳 不会飞 有黑白二色

起因 自打用python+django写了一个点菜系统,就一直沉迷python编程.正好前几天公司boss要我研究一下人脸识别,于是我先用python编写了一个人脸识别系统的核心,用于之后的整个系统. 需要导入的包 h5py==2.8.0 Keras==2.2.4 mock==2.0.0 numpy==1.15.3 pbr==5.1.0 protobuf==3.6.1 PyYAML==3.13 scikit-learn==0.20.0 scipy==1.1.0 six==1.11.0 sklea

上一节,我们完成了网络训练代码的实现,还有一些问题需要做进一步的确认.网络的最终目标是,输入一张手写数字图片后,网络输出该图片对应的数字.由于网络需要从0到9一共十个数字中挑选出一个,于是我们的网络最终输出层应该有十个节点,每个节点对应一个数字.假设图片对应的是数字0,那么输出层网络中,第一个节点应该输出一个高百分比,其他节点输出低百分比,如果图片对应的数字是9,那么输出层最后一个节点应该输出高百分比,其他节点输出低百分比,例如下图: 屏幕快照 2018-05-07 下午5.10.59.png

是不是看到标题感觉很高大上?其实就是人工智障啦hhh~,本篇文档是典型的标题党,虽然是人工智能,但是没有算法,只是站在巨人的肩膀上而已. 好了,步入正题.此篇是人工智能应用的重点,只用现成的技术不做底层算法,也是让初级程序员快速进入人工智能行业的捷径.目前市面上主流的AI技术提供公司有很多,比如百度,阿里,腾讯,主做语音的科大讯飞,做只能问答的图灵机器人等等...这些公司投入了很大一部分财力物力人力将底层封装,提供应用接口给我们,尤其是百度,完全免费的接口.既然百度这么仗义,咱们就不要浪费掉怎么

最近在朋友圈转起了一张图.抱着试一试的心态,我肝了些课程.都是与python相关的.     课程一:你不知道的python         讲师:王玉杰  (混沌巡洋舰联合创始人 & web开发工程师 & 数据工程师) 这门课主要是简单介绍了人工智能,人工智能与python的关系以及python的特点等. 零.思维导图预览:                              一.人工智能方面的应用 1.手机app方面: ——人脸识别 (face++) 也就是图像识别 —— 购物推

前人栽树后人乘凉,以不造轮子为由 使用百度的图片识字功能,实现了一个上万次使用量的脚本. 系统:win10 Python版本:python3.8.6 pycharm版本:pycharm 2021.1.2(Professional Edition)  完整代码下载:Baidu_Ocr.py-Python 一.获取百度智能云token 百度智能云登录后找到人工智能界面下的文字识别->管理界面创建应用文字识别. 创建应用完成后记录下,后台界面提供的AppID.API key.Secret Key的信息

Introduction 主成分分析(Principal Components Analysis)是一种对特征进行降维的方法.由于观测指标间存在相关性,将导致信息的重叠与低效,我们倾向于用少量的.尽可能多能反映原特征的新特征来替代他们,主成分分析因此产生.主成分分析可以看成是高维空间通过旋转坐标系找到最佳投影(几何上),生成新维度,其中新坐标轴每一个维度都是原维度的线性组合\(\theta'X\)(数学上),满足: 新维度特征之间的相关性尽可能小 参数空间\(\theta\)有界 方差尽可能大,

Face++是北京旷视科技旗下的视觉服务平台,可以进行人脸识别.检测等功能.其人脸识别技术据悉在目前准确率较高,其API非常友好,免费使用,功能众多,而且调用几乎没有限制.这里我使用了Python调用其API进行了人脸识别.首先需要先去Face++注册成为其开发者,创建应用,获得API_KEY和API_SECRET,网址在:http://www.faceplusplus.com.cn/uc_home/Python提供了多种开发工具进行使用.这里使用Python开发工具.Face++不支持Pyth

使用的是python的pytesser模块,原先想做的是图片中文识别,搞了一段时间了,在中文的识别上还是有很多问题,这里做记录分享. pytesser,OCR in Python using the Tesseract engine from Google.是谷歌OCR开源项目的一个模块,可将图片中的文字转换成文本(主要是英文). 1.pytesser安装 使用设备:win8 64位 PyTesser使用Tesseract OCR引擎,将图像转换到可接受的格式,然后执行tesseract提取出文

一个Python 的 AI Chatbot框架 建立一个聊天室可以听起来很棒,但它是完全可行的. IKY是一个内置于Python中的AI动力对话对话界面. 使用IKY,很容易创建自然语言会话场景,无需编码工作. 平滑的UI使得轻松创建和训练机器人的对话,并且随着从与人们的对话中学习而不断变得更聪明. IKY可以通过将API与该平台集成在您所选择的任何渠道(如Messenger,Slack等)上. 您不需要成为人工智能的专家来创建具有人工智能的真棒聊天机. 有了这个基本的项目,你可以随时创建一个人

https://blog.csdn.net/wireless_com/article/details/64120516 随着去年alphago 的震撼表现,AI 再次成为科技公司的宠儿.AI涉及的领域众多,图像识别中的人脸识别是其中一个有趣的分支.百度的BFR,Face++的开放平台,汉王,讯飞等等都提供了人脸识别的API,对于老码农而言,自己写一小段代码,来看看一张图片中有几个人,没有高大上,只是觉得好玩,而且只需要7行代码. import cv2 face_patterns = cv2.Ca