如果直接对已有的零件识别特征,可能会报错   删除多余的特征,先只保留一个输入(注意没有必要连草图也删掉,草图不会影响识别特征,你识别完了之后草图再接着该拉伸拉伸,该切除切除),然后再次执行识别特征,点击对勾   最后自动识别的东西是只有一个旋转拉伸的结果,确实非常简洁   点击工具-插件,可以勾选或取消勾选,这样下次在载入零件之后就会提示是否自动识别了    

java人脸识别 虹软ArcFace 2.0,java SDK使用.人脸识别-抽取人脸特征并做比对 虹软产品地址:http://ai.arcsoft.com.cn/product/arcface.html虹软ArcFace功能简介 人脸检测人脸跟踪人脸属性检测(性别.年龄)人脸三维角度检测人脸对比本文使用到的SDK为本人自己使用JNA做的封装,2.0的使用比1.x的版本使用更方便,api更集中更科学人脸识别: 人脸特征值抽取 人脸特征值比对获得相似度介于 0.0~1.0之间 [相似度越接近1.0

自己遇到的问题:/** * Like {@link #getFramingRect} but coordinates are in terms of the preview frame, * not UI / screen. */ public Rect getFramingRectInPreview() { if (framingRectInPreview == null) { Rect rect = new Rect(getFramingRect()); Point cameraResolu

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_126 OpenCV4.1已经发布将近一年了,其人脸识别速度和性能有了一定的提高,这里我们使用opencv来做一个实时活体面部识别的demo 首先安装一些依赖的库 pip install opencv-python pip install opencv-contrib-python pip install numpy pip install pillow 需要注意一点,最好将pip设置国内的阿里云的源,否则安装会很慢 win10

最近在学校MFC和Opencv,毕业只是做面部识别软件,所以写一个,我觉得很简单. 第一个VC组态opencv.不用说.非常easy,网上资料非常多,然后就是设计界面啦,这个全然凭个人喜好了,我设计的界面是这种: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvY2hlbnNoaTE5OTE=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt=&

https://www.researchgate.net/post/How_to_determine_unknown_class_using_neural_network 里面有讨论,说是用rbf神经网络,O-SVM可以搞定 https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/7t3xei/d_detecting_unknown_classes/ reddit上的讨论,有人专门提到svm是最适合解决这个问题的模型. I've spent lots

本章目的:规范化零件建模,这是机械的基本功夫. 1.建模的总体原则和总体要求 1.1 建模总体原则 a)零件模型应能准确表达零件的设计信息:b)零件模型包含零件的几何要素.约束要素和工程要素:c)零件模型应满足健壮性要求,即零件模型应具备稳定.健壮的信息表达,具备在保证设计意图的情况下能够被正确更新或修改的能力: //能不能易于修改,也体现机械工程师的建模功夫.d)不允许冗余元素存在,不允许含有与建模结果无关的几何元素: e)零件建模应考虑数据间应有的链接和引用关系,例如,模型的几何要素.约束要

本章目的:明确QFDII的作用:输入为设计要求(Design Feature),输出为零件特征(Part Characteristic),将设计要求分配到每一个零件特征中去: 本章开始介绍产品结构设计的QFDII的制作方法.   1.前言 如上图所示,QFDI是将客户需求带入技术的世界,QFDII便是技术世界内部的东西了.所以,QFDII以后的制作必须是专业人员来制作,结构设计QFDII必须是结构工程师亲手操刀,对软件或服务业等别的亦是如是. 在产品结构设计中,QFDII和结构设计是一体两面,相

QQ:231469242 欢迎nltk爱好者交流 http://blog.csdn.net/u010718606/article/details/50148261 NLTK中对于很多自然语言处理应用有着开箱即用的api,但是结果往往让人弄不清楚状况. 下面的例子使用NLTK进行命名实体的识别.第一例中,Apple成功被识别出来,而第二例并未被识别.究竟是什么原因导致这样的结果,接下来一探究竟. In [1]: import nltk In [2]: tokens = nltk.word_toke

源网址: http://developer.apple.com/library/ios/#technotes/tn2151/_index.html 当一个应用程序崩溃时,创建一份“崩溃报告”对于理解崩溃是如何引起的非常有用.本文档包含有关如何识别,了解并解释崩溃报告的基本信息. 简介 当一个应用程序在一台iOS 设备上崩溃时,一份“崩溃报告”将在该设备上次创建并存储起来.崩溃报告描述应用程序是在何种条件下崩溃的,大部分情况下包含一份当前正在运行线程的完整的堆栈跟踪,通常这在调试问题时非常有用.如

​第八篇:字符识别 车牌定位.车牌倾斜校正.车牌字符分割都是为车牌字符识别做的前提工作,这些前提工作直接关系到车牌识别系统的性能.车牌字符识别是车牌识别系统的核心部分,车牌字符识别的准确率是衡量车牌识别系统的一个很重要的指标. 一般字符识别的方法就是采用模式识别方法,简单的来说模式识别就是先通过提取输入模板的特征,然后通过模板的特征对样本进行分类,从而识别出样本.模式识别主要包括:数据采集.预处理.特征提取.特征匹配,其结构框架如图: 字符识别是模式识别的一个重要应用,首先提取待识别字符的特征:

移动端车牌识别技术,是在OCR光学字符识别技术的基础上研发的用来识别汽车号牌特征信息的图像识别技术.在国内,该项技术由北京易泊时代携手清华大学成功地将"国家863计划"项目成果--"文字图像识别技术TH-OCR"产业化,真正实现了TH-OCR技术与市场应用的完美结合. 一.移动端车牌识应用背景 随着我国警务通.停车场手持收费机等移动终端的使用越来越普及,车辆越来越多,对车的管理要高效也是必然的,如果在这些终端上能够集成车牌识别功能,必然省时省力,对于维护交通安全和城

引言     在<I/O的效率比较>中,我们在修改图1程序的BUF_SIZE为8388608时,运行程序出现崩溃,如下图1:          图1. 段错误     一般而言,导致程序段错误的原因如下: 内存访问出错,这类问题的典型代表就是数组越界. 非法内存访问,出现这类问题主要是程序试图访问内核段内存而产生的错误. 栈溢出, Linux默认给一个进程分配的栈空间大小为8M,因此你的数组开得过大的话会出现这种问题.     首先我们先看一下系统默认分配的资源: $ ulimit -acor

原文:Stefan Leutenegger, Margarita Chli et al.<BRISK: Binary Robust Invariant Scalable Keypoints> BRISK 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/50731801 CSDN-勿在浮沙筑高台 摘要:从一幅图片中高效地寻找关键点始终是一个深入研究的话题,以此形成了众多的计算机视觉应用的基础.正在这个领域中.先驱算法SIFT和

我司最近要做和人脸识别相关的产品,原来使用的是其他的在线平台,识别率和识别速度很满意,但是随着量起来的话,成本也是越来越不能接受(目前该功能我们是免费给用户使用的),而且一旦我们的设备掉线了就无法使用人脸识别功能.基于这些考虑,我司需要寻找其他的方案. 通过搜索,目前发现,开源或免费支持离线的方案也有不少.目前初步考虑虹软 ArcFace 戳这里查看详情和Dlib.通过官方的demo 和 网上的资料,写了个工程,也可以在这里看. 这里说一下要注意的 摄像头是使用了 OpenCV 来处理的,这里可

对特定图像进行识别,最关键的是要有识别对象的特征文件.OpenCV已经内置了人脸识别特征文件,我们只要使用OpenCV的CascadeClassifier类即可进行识别. 语法: https://github.com/opencv/opencv.git 在这里可以下载特征文件,在data目录下 识别对象变量 = cv2.CascadeClassifier(特征文件).. 识别对象 识别结果变量 = 识别对象变量.detectMultiScale(图片,参数1,参数2,...) 参数有: 1.sc

一.人脸识别算法之特征脸方法(Eigenface) 1.原理介绍及数据收集 特征脸方法主要是基于PCA降维实现. 详细介绍和主要思想可以参考 http://blog.csdn.net/u010006643/article/details/46417127 上述博客的人脸数据库打不开了,大家可以去下面这个博客下载ORL人脸数据库 http://blog.csdn.net/xdzzju/article/details/50445160 下载后,ORL人脸数据库有40个人,每人10张照片. 2.流程

机器学习笔记 多项式回归这一篇中,我们讲到了如何构造新的特征,相当于对样本数据进行升维. 那么相应的,我们肯定有数据的降维.那么现在思考两个问题 为什么需要降维 为什么可以降维 第一个问题很好理解,假设我们用KNN训练一些样本数据,相比于有1W个特征的样本,肯定是训练有1K个特征的样本速度更快,因为计算量更小嘛. 第二个问题,为什么可以降维.一个样本原先有1W个特征,现在减少到1K个,不管如何变换,数据包含的信息肯定是减少了,这是毫无疑问的.但是信息的减少是否意味着我们对于样本的认知能力的下降?

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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 :dlib C++ Library 数据测试库Labeled Faces in the Wild:LFW Face Database : Main 模型提供了一个简单的 face_recognition 命令行工具让用户通过命令就能直接使用图片文件夹进行人脸识别操作. 特征 在图片中捕捉人脸 在一

现代办公要将纸质文档转换为电子文档的需求越来越多,目前针对这种应用场景的系统为OCR系统,也就是光学字符识别系统,例如对于古老出版物的数字化.但是目前OCR系统主要针对文字的识别上,对于出版物的版面以及版面文字的格式的恢复,并没有给出相应的解决方案.对于版面恢复中主要遇到的困难是文字字体的恢复.对于汉字字体识别问题,目前主要有几种方法,但是都是基于人工特征提取的方法.以往的方法主要分为两大类,第一种为整体分析法,将一整片数据看做采用小波纹理分析抽取字体特征用于分类:使用滤波器提取文字的全局文字特