张士玉小黑屋

在本教程中，您将学习如何使用OpenCV、Python和深度学习执行面部识别。我们将首先简要讨论基于深度学习的面部识别的工作原理，包括“深度度量学习”的概念。从那里，我将帮助您安装实际执行人脸识别所需的库。最后，我们将为静止图像和视频流实现人脸识别。理解深度学习人脸识别嵌入那么，深度学习+人脸识别是如何运作的呢？秘诀是一种称为深度度量学习的技术。如果您之前有任何深度学习经验，您就会知道我们

这是Python改变生活系列的第四篇，在上文Python改变生活|轻松识别数百个快递单号_中讲了一个需求的解决办法，即用python识别条形码来获取快递单号。该问题我一共想了两个方案，所以今天接着聊第二种解法。前情提要简单的说，我们就是想把截图文件中的快递单号识别出来。上一种方法将快递单号提取了出来，这次我们希望能用OCR的方法将收件人与单号对应提取。OCR识别利用Python进行精准文字的识别，我优先推荐百度接口，具体配置步骤可以查看之前的文章。配置成功后，可以得到AppID、APIKey、Sec

人脸识别是近年来模式识别、图像处理、机器视觉、神经网络以及认知科学等领域研究的热点课题之一，被广泛应用于公共安全（罪犯识别等）、安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会议、人机交互系统等各个方面。 人脸识别技术计算机人脸识别技术也就是利用计算机分析人脸图象,进而从中提取出有效的识别信息,用来“辨认”身份的一门技术.虽然人类的人脸识别能力很强,能够记住并辨别上千个不同人脸,可是计算机则困难多了.其表现在: 人脸表情丰富; 人脸随年龄增长而变化; 人脸所成图象受光照、成象角度及成象距离等影响;人脸识别还涉及到图象处理、计算机视觉、模式识别以及神经网络等学科,也和人脑的认识程度紧

大家好，我是小富~在我最开始写文章的时候曾经写过一篇文章基于Java实现的人脸识别功能，因为刚开始码字不知道写点什么，就简单弄了个人脸识别的Demo。但让我没想到的是，在过去的一年里有好多好多粉丝加我好友咨询这个小demo，因为里边有点小bug，导致一些新手朋友不能成功启动。从此我就开启不厌其烦的解答各种疑问，不过我精力毕竟有限，最后实在回答不过来，干脆弄了个群粉丝互相分享

目录1、获取tesseract版本号2、获取语言包列表3、识别图片中的文字4、获取图片中文字的详细信息5、识别图片中的文字和位置6、识别osd信息7、识别并生成xml文件避坑指南： pytesseract是对Tesseract-OCR命令行的封装，实际上底层调用的还是tesseract可执行文件，所以在使用pytesseract前需要完成Tesseract-OCR软件安装和语言包安装，详细方法可以参考 Tesseract-OCR5.0软件安装和语言包安装(Windows系统)。pytesseract可以通过pip安装，当前(2021.11)

文章目录0前言1项目简介2验证码识别步骤2.1灰度处理&二值化2.2去除边框2.3图像降噪2.4字符切割2.5识别3基于tensorflow的验证码识别3.1数据集3.2基于tf的神经网络训练代码4最后-毕设帮助0前言今天学长向大家介绍一个机器视觉项目基于python的验证码识别毕设帮助，开题指导，技术解答🇶7468760411项目简介在python爬虫爬取某些网站的验证码的时候可能会遇

MLKit是Google提供的移动端机器学习库，可以在Andorid或iOS上低成本地实现各种AI能力，例如图像、文字、人脸识别等等，而且很多能力可以在手机端离线完成。https://developers.google.com/ml-kit下面通过代码示例展示MLKit的以下功能：图像识别（ImageLabeling）目标检测（ObjectDetection）

参考的一些文章以及论文我都会给大家分享出来——链接就贴在原文，论文我上传到资源中去，大家可以免费下载学习，如果当天资源区找不到论文，那就等等，可能正在审核，审核完后就可以下载了。大家一起学习，一起进步！加油！！本篇博文主要参考自：OpenCV官网 目录一准备工作1基本思路2准备工作二图像中的人脸识别三视频中的人脸识别1视频文件中的人脸识别2摄像头下的人脸识别四结束语一准备工作1基本思路    一般来说人

作者|李秋键责编| Carol头图|CSDN付费下载自视觉中国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。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；然后对提取出来的特征跟字符模板的特征匹配；最后根据准则判定该字符所属的类别。不同的训练方法，不同的特征提取，不同的匹配规则，就相应的有不同的字符识别方法，基本上很多就是在这些地方做改进࿰

    最近得知快手开源了斗地主人工智能设计的源码，我迫不及待地下载观摩了他们的代码，去年我也想过用人工智能来实现斗地主的机器人算法，但阅读了一大堆资料之后，也是无从下手，没想到现在有人开了个好头，我怎能错过学习的机会。我测试过原来程序的斗地主的水平陪打还行，还有很大的提升空间，这个他们开源也是想各大高手加入研究，为此我萌生了一个把斗地主改成打跑得快的想法，因为我觉得跑得快相对斗地主简单很多，应该会效果更加好，为此我记录下我最近改造碰到的许多坑。    他这个是用了识