1. 阅读论文:Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks 理解感受野 定义:receptive field, or field of view (感受野) A unit in convolutional networks only depends on a region of the input. This region in the input is the recepti

大多数人听到深度学习,都会望而却步,因为会觉得很难,在这个人工智能飞速进步的时代,我也来抓一下时代的尾巴~ 两周前,我开始接触到python和Turicreate框架,经过不懈的努力,终于有所收获,特在此总结一下经验,如有不妥,欢迎指正. 如何让机器来识别图像?感觉好难是吗,想想人是怎么识别一条猫和一条狗的呢?我们看到了它们有不同的特征对吧,如果机器要区分它们,也要来获取特征,这就需要图像的特征提取,这里需要数字图像处理的一点知识,图片都是由像素组成的,我们一般的彩色图片都是RGB图片,它的每一

1. 导入依赖包 #coding:utf-8 from gen_captcha import gen_captcha_text_and_image from gen_captcha import number from gen_captcha import alphabet from gen_captcha import ALPHABET import numpy as np import tensorflow as tf #tensorflow 2.生成验证码用于训练模型 text, imag

前几天用CNN识别手写数字集,后来看到kaggle上有一个比赛是识别手写数字集的,已经进行了一年多了,目前有1179个有效提交,最高的是100%,我做了一下,用keras做的,一开始用最简单的MLP,准确率只有98.19%,然后不断改进,现在是99.78%,然而我看到排名第一是100%,心碎 = =,于是又改进了一版,现在把最好的结果记录一下,如果提升了再来更新. 手写数字集相信大家应该很熟悉了,这个程序相当于学一门新语言的“Hello World”,或者mapreduce的“WordCount

领导让我每天手工录入BI系统中的数据并判断数据是否存在异常,若有异常点,则检测是系统问题还是业务问题.为了解放双手,我决定写个程序完成每天录入管理驾驶舱数据的任务.首先用按键精灵录了一套脚本把系统中的数据都截图保存下来,然后就是图像识别的事了. 图像文本识别的步骤一般为图像预处理,图片切割,特征提取.文本分类和图像文本输出几个步骤,我们也可以按这个步骤来识别图像中的数字. 一.图像预处理 在图像预处理中,验证码识别还要对图像进行去燥,文字还原等比较复杂的处理,由于我的图像没什么干扰因素,所以直接

智能小车识别图像中的文字 [TOC] 运行平台 这次的内容是基于Xilinx公司的Zybo开发板以及其配套的Zrobot套件开发 Zybo上面的sd卡搭载了Ubuntu12.04LTS的linux版本,预装配置了opencv2.4.9和python2.7.3. 开发内容 注意:以下内容均是两个人在一天之内完成的,略有不足.后续会有修改版.特别声明队友为tt_leader大大. java串流stream到网页 由于网页端java的安全机制问题,想要从网页端读取到摄像头的实时内容,需要安装一个jav

在Android中使用ImageView显示图片的时候发现图片显示不正.方向偏了或者倒过来了. 解决问题非常自然想到的分两步走: 1.自己主动识别图像方向,计算旋转角度. 2.对图像进行旋转并显示. 一.识别图像方向 首先在这里提一个概念EXIF(Exchangeable Image File Format,可交换图像文件),详细解释參见Wiki. 简而言之,Exif是一个标准,用于电子照相机(也包含手机.扫描器等)上.用来规范图片.声音.视屏以及它们的一些辅助标记格式. Exif支持的格式例如

  本文将会介绍如何使用百度AI开放平台中的文字识别服务来识别图片中的文字.百度AI开放平台的访问网址为:http://ai.baidu.com/ ,为了能够使用该平台提供的AI服务,你需要事先注册一个百度账号. 创建百度AI文字识别应用   在百度AI开放平台中,登录自己的百度账号,点击"文字识别"服务中的"通用场景文字识别",选择"创建应用",填好应用名称,选择应用类型,填好应用描述,这样就创建好了"通用场景文字识别"服务

一.图像识别与定位 0.Classification:C个类别 Input:Image Output:类别标签 Evaluation metric:准确率 1.Localization: Input:Image Output:物体边界框(xy,w,h) Evaluation mertric:交并准则 3.Classification+Localization:识别主题+定位   4.ImageNet:实际上有   识别+定位  2个任务 5.思路1:视作回归问题 (1)先解决简单问题,搭建一个识

国外的文献汇总: <Network Traffic Classification via Neural Networks>使用的是全连接网络,传统机器学习特征工程的技术.top10特征如下: List of Attributes Port number server Minimum segment size client→server First quartile of number of control bytes in each packet client→server Maximum n

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

增强现实简称AR,是一种实时计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像的技术,这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并实现互动. 这里千万别和VR虚拟现实混了.简单说就是VR看到的场景都是假的,你在一个虚拟世界中观察或操作:AR看到的场景一部分真实一部分虚拟,同时把虚拟信息带入到现实世界里. 所有AR技术中,谷歌AR项目的知名度较高.3年前,谷歌旗下“ATAP”部门悄悄启动Project Tango计划,并推出Android原型机.这款原型机除了具备一般智能手机都有的功能之外,还配备一系列

现有的最优方法在文本.人脸以及低光照图像上的盲图像去模糊效果并不佳,主要受限于图像先验的手工设计属性.本文研究者将图像先验表示为二值分类器,训练 CNN 来分类模糊和清晰图像.实验表明,该图像先验比目前最先进的人工设计先验更具区分性,可实现更广泛场景的盲图像去模糊. 论文:Learning a Discriminative Prior for Blind Image Deblurring(学习用于盲图像去模糊的判别先验) 我们提出了一种基于数据驱动的判别先验的盲图像去模糊方法.我们的工作是基于这

分享一些公式计算张量(图像)的尺寸,以及卷积神经网络(CNN)中层参数的计算. 以AlexNet网络为例,以下是该网络的参数结构图. AlexNet网络的层结构如下: 1.Input:       图像的尺寸是227*227*3. 2.Conv-1:    第1层卷积层的核大小11*11,96个核.步长(stride)为4,边缘填充(padding)为0. 3.MaxPool-1:     池化层-1对Conv-1进行池化,尺寸为3*3,步长为2. 4.Conv-2:    核尺寸:5*5,数量

Python+Tensorflow的CNN技术快速识别验证码 文章来源于: https://www.jianshu.com/p/26ff7b9075a1 验证码处理的流程是:验证码分析和处理—— tensorflow安装 —— 模型训练 —— 模型预测 需要的准备. 1. 安装TensorFlow 2.  PIL 3. numpy 4. 用于训练的图片 0.文件目录: 红色部分有用,其他不用 1. 训练模型的图片:链接:https://pan.baidu.com/s/1kpgt7Pc-ni4Wn

获得验证码图片的俩个来源: 1.有网站生成验证码图片的源码 2.通过python的requests下载验证码图片当我们的训练样本 我们通过第一种方式来得到训练样本,下面是生成验证码的php程序: <?php class checkcode { //验证码的宽度 public $width = 160; //验证码的高 public $height = 60; //设置字体的地址 private $font; //设置字体色 public $font_color; //设置随机生成因子 publi

之前学习python的时候,想尝试用requests实现自动登陆,但是现在网站登陆都会有验证码保护,主要是为了防止暴力破解,任意用户注册.最近接触深度学习,cnn能够进行图像识别,能够进行验证码识别. 主要步骤: 1.采样制作样本文件 2.根据样本文件类型创建识别模型 3.对样本文件分为训练样本和测试样本来训练识别模型 4.保存识别模型和验证 第一步生成验证码,保存文件为generate_captcha.py: #-*- coding:utf-8 -*- from captcha.image i

------------------------------------ 写在开头:此文参照莫烦python教程(墙裂推荐!!!) ------------------------------------ 这个实验的内容是:基于TensorFlow,实现手写数字的识别. 这里用到的数据集是大家熟知的mnist数据集. mnist有五万多张手写数字的图片,每个图片用28x28的像素矩阵表示.所以我们的输入层每个案列的特征个数就有28x28=784个:因为数字有0,1,2-9共十个,所以我们的输出层

引入 近期看到2015年数学建模A题太阳影子定位中的第四问,需要根据附件中视频里的直杆的太阳影子的变化确定拍摄地点.其实确定拍摄地点这个问题并不是十分困难,因为有前三问的铺垫,我们已经得出了太阳影子长度和观测地点的经纬度.时间.直杆高度四个参数之间的关系:所以我们只要知道了直杆太阳影子的长度就可以通过问题2中的优化模型求解出拍摄地点的经纬度了.但是本题难就难在,如何确定视频中直杆的太阳影子的长度? ---- 求解 首先想到的是:将视频处理后,能否通过手动标示像素点来确定直杆的太阳影子的长度,因为

这次我们将建立一个卷积神经网络,它可以把MNIST手写字符的识别准确率提升到99%,读者可能需要一些卷积神经网络的基础知识才能更好的理解本节的内容. 程序的开头是导入TensorFlow: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 接下来载入MNIST数据集,并建立占位符.占位符x的含义为训练图像,y_为对应训练图像的标签. # 读入数据 mnist = input_dat

两种办法,一种是用百度的API,效果还可以,不过好像每天有50次的调用的限制 from aip import AipImageClassify import cv2 """ 你的 APPID AK SK """ APP_ID = 'X' API_KEY = 'X' SECRET_KEY = 'XX' client = AipImageClassify(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) """