官方手册:http://www.dabeaz.com/ply/ply.html 以下例子都来自官方手册: 以四则运算为例: x = 3 + 42 * (s - t) 词法分析: 需要将其分解为: 'x','=', '3', '+', '42', '*', '(', 's', '-', 't', ')' 并且给每个部分起一个名字,标识这是什么东西.这些标识会用在后面的语法分析中. ('ID','x'), ('EQUALS','='), ('NUMBER','3'), ('PLUS','+'), (

篇一:WPF常用知识以及本项目设计总结:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf.html 篇二:基于OneNote难点突破和批量识别:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf1.html 篇三:批量处理后的txt文件入库处理:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf2.html 篇四:关于OneNote入库处理以及审核:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf3.html [

基于LeNet网络的中文验证码识别 由于公司需要进行了中文验证码的图片识别开发,最近一段时间刚忙完上线,好不容易闲下来就继上篇<基于Windows10 x64+visual Studio2013+Python2.7.12环境下的Caffe配置学习 >文章,记录下利用caffe进行中文验证码图片识别的开发过程.由于这里主要介绍开发和实现过程,CNN理论性的东西这里不作为介绍的重点,遇到相关的概念和术语请自行研究.目前从我们训练出来的模型来看,单字识别率接近96%,所以一个四字验证码的准确率大概8

文章来自于:http://blog.renren.com/share/246648717/8171467499 基于开源项目OpenCV的人脸识别Demo版整理(不仅可以识别人脸,还可以识别眼睛鼻子嘴等)[模式识别中的翘楚]作者: 王铎 最近对人脸识别的程序非常感兴趣,但是苦于没有选修多媒体方向,看了几篇关于人脸识别的论文,大概也没看懂多少,什么灰度处理啊,切割识别啊,云里雾里,傻傻看不明白啊.各种苦恼. 于是就在网上找找,看有木有神马开源代码啊,要是有个现成的源码就更好了,百度it ,那些源码

原文:基于AForge.Net框架的扑克牌识别 © 版权所有 野比 2012 原文地址:点击查看 作者:Nazmi Altun Nazmi Altun著,野比 译  下载源代码 - 148.61 KB  下载demo - 3.1 MB 介绍 (图片上的字:方块4,方块J,黑桃2) 用机器人配上扑克牌识别系统,就可以在二十一点一类的扑克游戏中扮演荷官或是人类玩家的角色.实现这样的程序同样也是学习计算机视觉和模式识别的好途径. 本文涉及到的AForge.NET框架技术有二值化.边缘检测.仿射变换.B

基于GUI的四则运算 李志强 201421123028 连永刚 201421123014 林方言 201421123023 coding 地址 https://git.coding.net/lizhiqiang0x01/GUI-sizeyunsuan.git 一.简述题目要求: 1.除了整数之外,还要支持真分数的四则运算,真分数的运算,例如:1/6 + 1/8 = 7/24 2.运算符为 +, −, ×, ÷ 3.并且要求能处理用户的输入,并判断错误,打分统计正确率 4.要求能处理用户输入的真分

代码来源 基于极限学习机ELM的人脸识别程序 感谢文章主的分享 我的环境是 win10 anaconda Command line client (version 1.6.5)(conda 4.3.30) tensorflow-gpu 1.1.0 python 3.6.2 1. 直接运行代码块,提示"未知引用 import hpelm" 这是因为我的Python环境没有安装hpelm导致的,运行代码pip install hpelm.第一次安装没有成功,查询发现可能是pip版本问题,升

#include <stdio.h> #include "symbol_table_def.h" //前面的那个词法和文法说明只是大概的说明,现在又有了改动,把指针运算符改为了@,把取地址运算符改为了$ //但是类型声明的时候的指针类型仍然是* //现在所有的符号都用了,除了让人恶心的逗号和问号 //现在开始定义词法单元的枚举类型 enum lex_type { name,//代表字符串,包括所有的关键字和变量声明 delimit,//代表分号,以及大括号 char_typ

论文标题:基于 3D 卷积神经网络的行为识别算法研究 来源/作者机构情况: 中  国  地  质  大  学(北京),计算机学院,图像处理方向 解决问题/主要思想贡献: 1. 使用张量CP分解的原理,把3D的filter变成了三个方向的1D卷积核 2.提出了三种方式的卷积 成果/优点: 运行速度大大提升 缺点: 反思改进/灵感: ############################################################# 论文主要内容与关键点: 1. 2. 3. 4

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31921944 前言:行人重识别(Person Re-identification)也称行人再识别,本文简称为ReID,是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术.广泛被认为是一个图像检索的子问题.给定一个监控行人图像,检索跨设备下的该行人图像. 在监控视频中,由于相机分辨率和拍摄角度的缘故,通常无法得到质量非常高的人脸图片.当人脸识别失效的情况下,ReID就成为了一个非常重要的替代品技术.ReID有一个非常

opencv基于PCA降维算法的人脸识别(att_faces) 一.数据提取与处理 # 导入所需模块 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os import cv2 # plt显示灰度图片 def plt_show(img): plt.imshow(img,cmap='gray') plt.show() # 读取一个文件夹下的所有图片,输入参数是文件名,返回文件地址列表 def read_directory(dire

基于MATLAB的手写公式识别(9) 1.2图像的二值化 close all; clear all; Img=imread('drink.jpg'); %灰度化 Img_Gray=rgb2gray(Img); %二值化 %直方图双峰法,适用于典型的双峰图,不适用于直方图中双峰相差较大,或双峰间的谷比较平坦,也不适用于单峰. figure('name','image after graying'),imshow(Img_Gray); figure,imhist(Img_Gray),title('灰

基于MATLAB的手写公式识别 2021-03-29 10:24:51 走通了程序,可以识别"心脑血管这几个字",还有很多不懂的地方. 2021-03-29 12:20:01 two_thirds=sum(sum(temp([round(m/3):2*round(m/3)],:))); 2021-03-29 14:53:42 刚刚的时间很痛快的走通了程序,并且除了字符分割与图像储存方式上的问题似乎已经完成了.可是当我将该模型应用到其他图形时,结果令人难过. 第一次调试,我应用"

基于MATLAB的手写公式识别 总结一下昨天一天的工作成果: 获得了大致的识别过程. 一个图像从生肉到可以被处理需要经过预处理(灰质化.增加对比度.中值过滤.膨胀或腐蚀.闭环运算). 掌握了相关函数的初步使用. 参见昨天博客. 找到了一个关于"心脑血管疾病"识别的相关程序,但是这个程序对本案例可能不太合适,并且它的处理后图像的分割使我难堪. 这里的编辑器好难受,就这样继续写吧. 今天的任务: 明白那几行代码的意思:完成已知程序的运作和原理:了解MATLAB自带的OCR扫描的工作原理:未

基于MATLAB的手写公式识别 图像的膨胀化,获取边缘(思考是否需要做这种处理,初始参考样本相对简单) %膨胀 imdilate(dilate=膨胀/扩大) clc clear A1=imread('C:\Users\Administrator\Pictures\DIP3E_CH09_Original_Images\DIP3E_Original_Images_CH09\Fig0907(a)(text_gaps_1_and_2_pixels).tif'); info=imfinfo('C:\Use

基于MATLAB的手写公式识别 图像的预处理(除去噪声.得到后续定位分割所需的信息.) 预处理其本质就是去除不需要的噪声信息,得到后续定位分割所需要的图像信息.图像信息在采集的过程中由于天气环境的影响.车牌本身的污损[13]等影响,获取的图像往往对比度和清晰度不是很理想,同时不利于后续的对车牌进行定位与分割,甚至可以影响到最后的实验结果.因此图像的预处理过程在前期图像处理方面就显得尤为必要.本课题中需要对采集后得到的图像首先进行灰度化,再对灰度图像进行拉伸处理,使得图像中的灰度分布变得均匀,从而

基于MATLAB的手写公式识别 reason:课程要求以及对MATLAB强大生命力的探索欲望: plan date:2021/3/28-2021/4/12 plan: 进行材料搜集和思路整理: 在已知相关思路的情况下,开始逐步接触MATLAB相关操作: 熟悉.掌握相关学习算法知识: 进行项目试运行: 项目除虫及优化: 项目打包.

​NOTES:现如今,芯片行业无比火热啊,无论是前景还是钱景,国家芯片战略的发布,公司四五十万的年薪,着实令人非常的向往,为了支持芯片设计者,集成了工作.科研.竞赛于一体的<基于 SoC 的卷积神经网络车牌识别系统设计>专栏项目,这是在一位海归教授的带领之下的整个团队辛勤耕耘的结晶,希望大家能够在理论结合实践的指导之下,不断地提高自己的数字芯片设计技术能力. 1.项目引言 工作求职:能够在简历上添加一笔较大的项目,集成了 AI.SoC.系统级.FPGA.ARM 以及 Verilog.C.Pyt

摘要:人脸性别识别是人脸识别领域的一个热门方向,本文详细介绍基于深度学习的人脸性别识别系统,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面.在界面中可以选择人脸图片.视频进行检测识别,也可通过电脑连接的摄像头设备进行实时识别人脸性别:可对图像中存在的多张人脸进行性别识别,可选择任意一张人脸框选显示结果,检测速度快.识别精度高.博文提供了完整的Python代码和使用教程,适合新入门的朋友参考,完整代码资源文件请转至文末的下载链接.本博文目录如下: 目录 前言 1. 效果演示

由于公司需要进行了中文验证码的图片识别开发,最近一段时间刚忙完上线,好不容易闲下来就继上篇<基于Windows10 x64+visual Studio2013+Python2.7.12环境下的Caffe配置学习 >文章,记录下利用caffe进行中文验证码图片识别的开发过程.由于这里主要介绍开发和实现过程,CNN理论性的东西这里不作为介绍的重点,遇到相关的概念和术语请自行研究.目前从我们训练出来的模型来看,单字识别率接近96%,所以一个四字验证码的准确率大概80%,效果还不错,完全能满足使用,如

coding地址 https://git.coding.net/lizhiqiang0x01/GUI-sizeyunsuan.git 李志强 201421123028 连永刚 201421123014 一.题目要求: 1.除了整数之外,还要支持真分数的四则运算,真分数的运算,例如:1/6 + 1/8 = 7/24 2.运算符为 +, −, ×, ÷ 3.并且要求能处理用户的输入,并判断错误,打分统计正确率 4.要求能处理用户输入的真分数,如 1/2, 5/12 等 5.程序基于GUI 界面 6.