SharpBarcode是一款支持.NET(C#,VB)的高效易用的条形码.QR二维码的读取和生成类库. 主要功能: 1.支持几乎所有常见类型的线性条形码和QR二维码的读取,高效读取,准确率高. 2.支持将自定义数据生成多种格式的条形码或QR二维码. 3.支持对生成的结果进行调整,如颜色.边距.注释文字,添加LOGO图片. 4.支持将生成的条形码或者QR二维码保存成多种格式,比如jpg,png,gif,bmp格式图片,或PDF.DataUrl.HTML. 特色卖点 高效准确 SharpBarco

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人脸识别库face_recognition使用教程 face_recognition号称是世界上最简单的开源人脸识别库,可以通过Python或命令行识别和操作人脸.face_recognition提供了十分完整的技术文档和应用实例,人脸识别初学者建议研究该库上手.face_recognition的官方代码仓库为:face_recognition.face_recognition也有自己的官方中文文档,该文档详情见:face_recognition中文使用说明. 本文所有的代码和大部分

现场打印安卓POS 条码识别.打印.数据采集管理软件 案例: 经营日化品牌,从事小型超市和日用品商店的批发配送业务. 公司以前的销售模式:三个业务员负责跑市场,每个人负责一个区域,平均每天每个人要去到30-40家的超市或者商店,了解他们的销售情况,把店家需要采购的货品记录下来,下午五.六点回到公司,把今天所有的订单整理出来,文员加班录入系统,第二天上午库管上班才能发货配送.  本质:现有模式的主要问题有:  1.业务员记录货品时通常抄写货品条码的后六位数,容易出错,而且有时候存在不同厂商货品条码

基于Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%——新开源的用了一下感受一下 原创 2017年07月28日 21:25:28 标签: 人脸识别 / 人脸自动定位 / 人脸识别开源库 / face-recog   该项目是要构建一款免费.开源.实时.离线的网络 app,支持组织者使用人脸识别技术或二维码识别所有受邀人员. 有了世界上最简单的人脸识别库,使用 Python 或命令行,即可识别和控制人脸. 该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建,在户外脸部检测数据库基准(Lab

[深度学习工具]·极简安装Dlib人脸识别库 Dlib介绍 Dlib是一个现代化的C ++工具箱,其中包含用于在C ++中创建复杂软件以解决实际问题的机器学习算法和工具.它广泛应用于工业界和学术界,包括机器人,嵌入式设备,移动电话和大型高性能计算环境.Dlib的开源许可证 允许您在任何应用程序中免费使用它.Dlib有很长的时间,包含很多模块,近几年作者主要关注在机器学习.深度学习.图像处理等模块的开发. 安装 此博文针对Windows10安装,其他平台可以仿照这个步骤来安装 安装Minicond

软件简介 THULAC(THU Lexical Analyzer for Chinese)由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室研制推出的一套中文词法分析工具包,具有中文分词和词性标注功能.THULAC具有如下几个特点: 能力强.利用我们集成的目前世界上规模最大的人工分词和词性标注中文语料库(约含5800万字)训练而成,模型标注能力强大. 准确率高.该工具包在标准数据集Chinese Treebank(CTB5)上分词的F1值可达97.3%,词性标注的F1值可达到92.9%,与该数据集上最好

Java 验证码识别库 Tess4j 学习 [在用java的Jsoup做爬虫爬取数据时遇到了验证码识别的问题(基于maven),找了网上挺多的资料,发现Tess4j可以自动识别验证码,在这里简单记录下学习过程及遇到的一些问题.] 步骤: 把tessreact项目里面的tessdata文件夹提取出来放在某个位置:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 需要在步骤一的tessdata文件中加入相关语言包(训练文件),在这里下载:https://githu

用Tesseract-OCR做识别库的时候,生成字典非常麻烦,就写了一个批处理,用来生成字典还是蛮方便的,希望大家有用,该批处理已经自动生成font_properties文件,各位无需手动创建 下载地址:http://tesseract-ocr.googlecode.com/files/tesseract-ocr-setup-3.01-1.exe 下面简单说下怎么训练 1.批量下载.并保存需要识别的图片(验证码): 2.预处理图片(降噪.剪裁.灰度): 3.使用 jTessBoxEditor 生

背景 新的c++11标准出后,c++语法得到了非常多的扩展,比起以往不论什么时候都要灵活和高效,提高了程序编码的效率,为软件开发者节省了不少的时间. 之前我也写过基于ACE的网络server框架,但ACE毕竟有些臃肿.内部对象关系错综复杂,easy给人造成仅仅见树木不见森林的错觉. 所以打算用c++11开发一个较为简洁,高效,支持高并发的网络库. 开源         基础的结构已经开发完毕,代码也开源在github上.网址是 https://github.com/lichuan/fly 欢迎各

在人脸检测与人脸识别库中dlib库所谓是非常好的了.检测效果非常ok,下面我们来了解一下这个神奇的库吧! 第一步我们首先学会安装:dlib ,winds+pytho3.6.5  Windows不支持pip在线安装,所以我们直接下载whl文件在使用pip安装就可以了.dlib安装连接,主要注意的是cmake的安装,在Windows使用必须安装cmake进行编译,因为dlib源码是c写的.dlib进行关键点提取和人脸识别的模型见连接,下面来两个小案例把: 简单人脸检测: import dlib im

最近在github上面看到一个开源的ocr文字识别库,感觉效果还可以,所以在这里介绍一下,这个项目的原地址在:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract. tesseract库支持你训练自己的文字识别模型,当然其本身已经提供了几十种不同语言模型,你也可以直接下载使用,最新的4.0版本使用了LSTM神经网络框架, 在识别中文方面效果还是不错的.tesseract有两种使用方式,一种是安装完成以后,通过命令行向tesseract应用传入要解析的图片,翻译完成

.NET 人脸识别库 ViewFaceCore 这是基于 SeetaFace6 人脸识别开发的 .NET 平台下的人脸识别库这是一个使用超简单的人脸识别库这是一个基于 .NET Standard 2.0 开发的库这个库已经发布到 NuGet ,你可以一键集成到你的项目此项目可以免费商业使用 .开源 开源协议:Apache-2.0GitHub地址: ViewFaceCore十分感谢您的小星星 一.示例 示例项目地址:WinForm 摄像头人脸检测示例项目效果: 二.使用 一分钟在你的项目里集成人脸

ViewFaceCore 0.2 超简单的 C# 人脸识别库 前言: 首先谢谢大家对这个库的关注,前一篇博文得到了大家的 支持 和 Star,十分开心.本想尽快实现大家的期待的活体检测功能,但是前段时间太忙了,是在抱歉!!! .GitHub & Important 本次更新的内容在 antispoofing 分支 上. 活体检测需要 fas_first.csta  .fas_second.csta 两个模型 为方便使用,这两个模型也被包含在 Nuget 包中,0.2.x 版本在 70M+ 的大小

deepface是一个Python轻量级人脸识别和人脸属性分析(年龄.性别.情感和种族)框架,提供非常简单的接口就可以实现各种人脸识别算法的应用.deepface官方仓库为deepface.deepface提供了多种模型,模型下载地址为deepface_models. 安装方式: pip install deepface -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple deepface主要提供以下人脸识别算法,具体对应接口为: DeepFace.verif

项目地址:https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 本文的模型使用了C++工具箱dlib基于深度学习的最新人脸识别方法,基于户外脸部数据测试库Labeled Faces in the Wild 的基准水平来说,达到了99.38%的准确率. dlib:http://dlib.net/ 数据测试库Labeled Faces in the Wild:http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/ 模型提

1.背景 前文已经简要介绍tesseract ocr引擎的安装及基本使用,其中提到使用-l eng参数来限定语言库,可以提高识别准确率及识别效率. 本文将针对某个网站的验证码进行样本训练,形成自己的语言库,来提高验证码识别率. 2.准备工具 tesseract样本训练有一个官方流程说明,https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/TrainingTesseract#run-tesseract-for-training,不过都是英文的,个人认为这

DM码和QR码是当今比较主流的二维码,其中QR码容量大,容量密度为16kb,DM码容量要小一点,可在仅仅25mm²的面积上编码30个数字,但是DM码的容错率更高,所以实际的工业生产中经常使用DM码作为产品的标签. DMDECODER是一款比较好用的DM码解析软件,包含有一个DLL和一个lib,使用这个库也比较容易我们先看组成 使用该库第一步是导入库路径和库函数如下 //导入dll #define DLL_EXPORT __declspec(dllexport) extern "C" D

笔者环境 centos7 python3 pytesseract只是tesseract-ocr的一种实现接口.所以要先安装tesseract-ocr(大名鼎鼎的开源的OCR识别引擎). 依赖安装 yum install-y automake autoconf libtool gcc gcc-c++ yum install-y libpng-devel libjpeg-devel libtiff-devel giflib-devel 安装依赖的leptonica库 wget http://www.

环境: python3.6 需求: 针对于打开一个文件,可以读取到文本的编码方式,根据默认的文件编码方式来获取文件,就不会出现乱码. 针对这种需求,python中有这个方式可以很好的解决: 解决策略: chardet是一个非常优秀的编码识别模块. chardet 是python的第三方库,需要下载和安装.   下载地址: 官方推荐下载地址:https://pypi.org/project/chardet/   安装事项: 如果采用源代码安装方法,有可能会提示缺少setuptools这个模块. 因