百度图片识别api接口 public static JObject GeneralBasic(string apikey,string secretkey,string path) { var client = new Baidu.Aip.Ocr.Ocr(apikey, secretkey); var image = File.ReadAllBytes(path); // 通用文字识别 var result = client.GeneralBasic(image, null); return r

Azure在China已经发布了Cognitive Service,包括人脸识别.计算机视觉识别和情绪识别等服务. 本文将介绍如何用Face API识别本地或URL的人脸. 一 创建Cognitive Service 1 在Azure上创建Cognitive Service的Face服务: 2 获取服务的链接和key: 创建成功后,在overview的页面上可以看到服务链接,已经Key: 有了这些信息后,就可以开始进入coding的阶段了. 二 Python code 1 通过URL链接实现人脸

  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

Face++是北京旷视科技旗下的视觉服务平台,可以进行人脸识别.检测等功能.其人脸识别技术据悉在目前准确率较高,其API非常友好,免费使用,功能众多,而且调用几乎没有限制.这里我使用了Python调用其API进行了人脸识别.首先需要先去Face++注册成为其开发者,创建应用,获得API_KEY和API_SECRET,网址在:http://www.faceplusplus.com.cn/uc_home/Python提供了多种开发工具进行使用.这里使用Python开发工具.Face++不支持Pyth

import time from selenium import webdriver from aip import AipOcr def initial(): """ 初始化连接 """ APP_ID = '16611607' API_KEY = 'wAIXfXOUS8ztLa4FrK3rZex1' SECRET_KEY = '3b8nvjSGUZq0LPC18VVAizKYRBbny6Mq' return AipOcr(APP_ID, API

主要代码参考https://blog.csdn.net/wzh191920/article/details/79589506 GitHub:https://github.com/yinghualuowu 上文我们已经让图像变成了很多框框,根据原先版本,这种做法可以使用图形定位,因为车牌有尺寸规定啦,这是原版本的代码,还是别动了. 首先,我们设定一个最小的面积值:2000 先把矩形找到,把面积小的排除了,然后根据长宽比再排除一些,接下来保存合适的就行了 def img_findContours(i

准备工作 首先,需要在Face++的主页注册一个账号,在控制台去获取API Key和API Secret. 然后在本地文件夹准备好要进行情绪识别的图片/相片. 代码 介绍下所使用的第三方库 ——urllib2是使用各种协议完成打开url的一个库 ——time是对时间进行处理的一个库,以下代码中其实就使用了sleep()和localtime()两个函数,sleep()是用来让程序暂停几秒的,localtime()是格式化时间戳为本地的时间 ——xlwt是对excel进行写入操作的一个库 ——os是

 什么是Shape Context Shape Context是一个用于形状识别的,非常经典的特征(一串便于计算机处理的数字)提取方法,它由Serge Belongie和Jitendra Malik 于2002年在他们的文章“Shape matching and object recognition using shape contexts”中提出.这种特征提取方法使得计算机能够衡量形状之间的相似性,并且能够同时得出形状上的点对应关系. Shape Context在表示形状时,首先会在形状的轮廓

https://api.sap.com/api/face_detection_api/resource 准备一张克里斯蒂亚诺 - 罗纳尔多的图片: 点击Choose File按钮,加载这些图片,然后点击Execute按钮执行: 之后即可看到发起的请求url为: https://sandbox.api.sap.com/ml/api/v2alpha1/image/face-detection 这个API识别出来的C罗脸的轮廓,通过一个矩形框标注出来,矩形框四个顶点在图里的位置如下图所示: 要获取更多

本文来自http://blog.csdn.net/runaying ,引用必须注明出处! COcos2d-X 中文API 温馨提醒:使用二维码扫描软件,就可以在手机上访问我的博客啦!另外大家可以访问另一个博客 http://blog.csdn.net/u012972188 写在前面:千呼万唤始出来,我想大家一定对这篇文章期待已久了吧!今天小编,就把前面发表的文档整理了一下,方便大家在使用的时候快速索引,大家如果觉得还不错就赞一下!或许你觉得鼠标滚轮没滚动几下就到结尾了,可这些文档都是小编辛辛苦苦

下载源码 - 903.5 KB 内容 第1部分:Visual Studio 2017中的Angular2设置,基本CRUD应用程序,第三方模态弹出控件 第2部分:使用Angular2管道进行过滤/搜索,全局错误处理,调试客户端 介绍 由于Angular2广泛应用于Web和移动开发的客户端框架,在本文中,我将尝试解释一步一步的指导,使用Angular2和MVC Web API创建基本的CRUD(创建,读取,更新和删除)应用程序作为后端RESTful API .我将创建空白的ASP.NET MVC应

目录 百度 OCR API 初探 用 Python 调用百度 OCR API 与 Tesseract 的简单对比 百度 OCR API 初探 近日得知百度在其 APIStore 上开放了 OCR 的 API,目前以 即用API 的形式试运行,所谓 "即用" 指可立即调用.无需注册付费,但也加上了有使用次数这么一个限制. 目前该 API 的文档很少,不过接口和参数都在其 API页面 进行了说明,要用起来还是没有问题的.下面是接口的信息 接口地址: http://apis.baidu.co

引言 上一篇博客整理了一下SVM分类算法的基本理论问题,它分类的基本思想是利用最大间隔进行分类,处理非线性问题是通过核函数将特征向量映射到高维空间,从而变成线性可分的,但是运算却是在低维空间运行的.考虑到数据中可能存在噪音,还引入了松弛变量. 理论是抽象的,问题是具体的.站在岸上学不会游泳,光看着梨子不可能知道梨子的滋味.本篇博客就是用SVM分类算法解决一个经典的机器学习问题--手写数字识别.体会一下SVM算法的具体过程,理理它的一般性的思路. 问题的提出 人类视觉系统是世界上众多的奇迹之一.看

一. 活动简介 编程马拉松(Hackathon)是将热爱软硬件开发的人聚集起来所举办的一项比赛,本次活动由腾讯云AI联合云+社区发起,希望让广大开发者体验到腾讯云AI的魅力.比赛过程中,参赛者可以尽情发挥自己的创意及想法,在短时间内用自己所熟悉的代码及环境,调用腾讯云API识别接口,并输出腾讯云AI 接入体验反馈,赢取丰厚奖品. 二. 活动奖品 一等奖1名:腾讯云代金券(3张满200减100券)+罗技键鼠套装 罗技键鼠套装 二等奖3名:腾讯云代金券(2张满200减100券)+腾讯云加社区定制移动

java_baidu_ocr Java调用百度OCR文字识别API实现图片文字识别软件 这是一款小巧方便,强大的文字识别软件,由Java编写,配上了窗口界面 调用了百度ocr文字识别API 识别精度高. 完整项目放在GitHub:https://github.com/Ymy214/java_baidu_ocr 更新日志 新的改变 OcrViewer 2.0 更新于 2019.1.18 我对OcrViewer进行了一些功能拓展与界面美化,除了标准的本地图片识别功能,我增加了如下几点新功能,帮助你更

这篇文章介绍如何用Python快速实现一个植物识别的app,家里养了几盆多肉还叫不上名字,正好拿来识别一下.实现这样一个app只需要20行左右的代码,先来看下效果: 另外,我也开发了微信小程序版本,大家可以体验一下. 实现该app主要包含两步,前端界面开发和后端植物识别服务,下面来分别介绍一下. 前端的实现方式有很多种,刚刚说的小程序是一种,但对于习惯用Python的开发者来说,我们还是希望能通过Python语言来开发界面.果然真有这样的工具,叫streamlit,它是专门为数据科学家.机器学习

使用用户代理解析API 识别 访问您网站的浏览器,机器人,操作系统和设备 上手免费 阅读文档 解码用户代理 识别检测浏览器,操作系统,平台,设备类型以及其他30多个字段 多种浏览器,机器人,手机,平板电脑等 范围广泛的不同配置和组合 检测他们的软件是否过时 详细了解我们的用户代理解析端点 了解与定位您的顾客 将客户置于同一生态系统中:向iPhone用户推荐Apple产品:Android产品面向Android用户... 他们正在使用智能电视吗?他们有哪种平板电脑? 丰富您的遥测和数据 使用我们的A

一.概念 手势:其实是指用户手指或触摸笔在屏幕上的连续触碰行为,Andoird对两种手势行为都提供了支持: Andorid提供了手势检测,并为手势检测提供了相应的监听器: Android允许开发者添加手势,并提供了相应的API识别用户手势: 二.手势检测 Gesture类:代表了一个手势检测器: GestureDectector.OnGestureListener类:代表一个监听器.负责对用户的手势行为提供响应: boolean onDown(MotionEvent e):当触碰事件按下时触发的

1. 概述 原文地址: TensorFlow and deep learning,without a PhD Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. B站视频地址: https://www.bilibili.com/video/av8284296 https://www.bilibili.com/video/av16339227 在这个codelab中,您将学习如何创建和训练识别手写数字的神经网络.一路上,随着你增强神经网络的准确率

本文转载自:https://blog.csdn.net/xummgg/article/details/69214366 前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络,并把其PPT的参考学习资料给了我们, 这是codelabs上的教程:<TensorFlow and deep learning,without a PhD> 当然登入需要FQ,我也顺带巩固下,做个翻译,不好之处请包含指正. 当然需要安装python,教程推荐使用python3.如果是Mac,可以参考博

前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络.并把其PPT的參考学习资料给了我们, 这是codelabs上的教程:<TensorFlow and deep learning,without a PhD> 当然登入须要FQ,我也顺带巩固下,做个翻译.不好之处请包括指正. 当然须要安装python,教程推荐使用python3.假设是Mac,能够參考博主的另外两片博文,Mac下升级python2.7到python3.6, Mac安装tensorflow1.0 好多专业词