引言 机器视觉中缺陷检测分为一下几种: blob分析+特征 模板匹配(定位)+差分:halcon--缺陷检测常用方法总结(模板匹配(定位)+差分) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 光度立体:halcon--缺陷检测常用方法总结(光度立体) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 特征训练 测量拟合:halcon--缺陷检测常用方法总结(测量拟合) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 频域+空间域结合:halcon--缺陷检测常用方

PCA算法可以使得高维数据(mxn)降到低维,而在整个降维的过程中会丢失一定的信息,也会因此而实现降噪除噪的效果,另外,它通过降维可以计算出原本数据集的主成分分量Wk矩阵(kxn),如果将其作为数据样本,则可以将其作为原来数据集特征的主特征分量,如果用在人脸识别领域则可以作为人脸数据集的特征脸具体实现降噪效果和人脸特征脸的代码如下所示: #1-1利用手写字体数据集MNIST对PCA算法进行使用和效果对比,体现PCA算法的降噪功能from sklearn import datasetsdigits

项目地址 PFTriage:https://github.com/idiom/pftriage 参考 Pftriage:如何在恶意软件传播过程中对恶意文件进行分析 https://www.freebuf.com/sectool/196074.html

有了前面的基础后,我们来测试一下如何把程序做的更通用,首先是把初始化的方法修改一下,在初始化的时候传递过去HTuple这个对象(改成了全局的变量,以便于不同的方法调用)   其次需要有相机打开/相机关闭,图像保存/图像加载的功能(方便我们快速做测试),前面的相机操作已经讲过了,这里图像的加载也只是套用了前面的加载一个静态图像的功能(把绝对地址改成了参数),保存图像调用了Halcon的WriteImage方法   这个方法可以参考范例write_image的这个范例学习(看他导出的C#的程序,稍微

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 1   摘要 验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的 防火墙 功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻.本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义. 2   关键词 关键词:安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL 3   免责声明 本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站 完全对外公开 的公共图片资源. 本文只做了该网

1.从初始UIImage获取一个CIImage对象. 2.创建一个用于分析对象的CIContext. 3.通过type和options参数创建一个CIDetector实例. type参数指定了要识别的特征类型.options参数可以设置识别特征的精确度,低精确度速度快,高精确度更准确. 4.创建一个图像数组,里面放对象的实例. 5.通过imageByCroppingToRect:方法结合原始图像以及在图像中找到的最后一个实例对象中指定的边界创建一个CIImage.这些边界表示人脸所在的CGRec

上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识      为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.

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

前言 验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的 防火墙 功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻.本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义. GitHub上有大神总结的非常好的源码及博客,链接如下 GitHub: https://github.com/zhengwh/captcha-svm https://github.com/zhengwh/captcha-tensorflow 博客:htt

第一期:Vuforia识别图的那些坑 一.Vuforia的图片识别机制 大学时学习的是计算机科学的数字媒体方向,图像处理粗略接触过,对于Vuforia的图片识别机制,只能大概讲一下步骤和猜想,无法给出细节的东西. 1. 服务器对上传图片进行灰度处理,图片变为黑白图像: 2. 提取黑白图像特征点: 3. 将特征点数据打包: 4. 程序运行时对比特征点数据包. 二.对Vuforia来说什么是稳定的识别图? 根据上面的识别机制,不难推测出稳定识别图的特质. 1. 图片应避免大面积色值相近的相邻色块,否

三个月之前 NLP 课程结课,我们做的是命名实体识别的实验.在MSRA的简体中文NER语料(我是从这里下载的,非官方出品,可能不是SIGHAN 2006 Bakeoff-3评测所使用的原版语料)上训练NER模型,识别人名.地名和组织机构名.尝试了两种模型:一种是手工定义特征模板后再用CRF++开源包训练CRF模型:另一种是最近两年学术界比较流行的 BiLSTM-CRF 模型. 小白一枚,简单介绍一下模型和实验结果,BiLSTM-CRF 模型的数据和代码在GitHub上. 命名实体识别(Named

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 首先很感觉这篇文章的作者,将这篇文章写的这么好.我呢,也是拿来学习,觉得太好,所以忍不住就进行了转载. 因为我个人现在手上也有个验证码识别的项目,只是难度高一些,不过看完后觉得收获不少. 这个后面可以优化,cnn(卷积神经网络),能处理的更好. 1   摘要 验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的 防火墙 功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻.本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 1   摘要 验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的 防火墙 功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻.本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义. 2   关键词 关键词:安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL 3   免责声明 本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站 完全对外公开 的公共图片资源. 本文只做了该网

Vufutia中的图片识别功能,底层主要是识别特征点来实现的.特征点,即那些棱角分明的点.尖锐的而不是圆滑的.对比度大的而不是小的. *** 步骤: 进入vofuria官网,登录,点击develop. Add Target 上传需要识别的 右上 点下载. 下载完之后是一个package,拖到项目工程文件夹中导入. 之前一直没有搞成功...原来是我没有加入vuforia官网的key!!在AR camera的 里面 输入key 就可以了! 在层级里面右键创建一个AR camera.还有一个Image

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

§1.1 模式识别的基本概念 一.广义定义 1.模式:一个客观事物的描述,一个可用来仿效的完善的例子. 2.模式识别:按哲学的定义是一个“外部信息到达感觉器官,并被转换成有意义的感觉经验”的过程. 例:识别热水.字迹等 二.狭义的定义 1.模式:对某些感兴趣的客体的定量的或结构的描述.模式类是具有某些共同特性的模式的集合. 2.模式识别:研究一种自动技术,依靠这种技术,计算机将自动地(或人尽量少地干涉)把待别识模式分配到各自的模式类中去.注意: 狭义的“模式”概念——是对客体的描述,不论是待识别

要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 己内置 了人脸识别特征文件,我们只需使用 OpenCV 的 CascadeClassifier 类即可进行识别 . 创建 Cas cadeClas s ifier 对象的语法为 : import cv2 faceCascade = cv2.CascadeClassifier("E:\\haarcascade_frontalface_default.xml") 接着通过识别对象 detectMultiScale 方法

条件随机场知识扩展延伸 作者:白宁超 2016年8月3日19:47:55 [摘要]:条件随机场用于序列标注,数据分割等自然语言处理中,表现出很好的效果.在中文分词.中文人名识别和歧义消解等任务中都有应用.本文源于笔者做语句识别序列标注过程中,对条件随机场的了解,逐步研究基于自然语言处理方面的应用.成文主要源于自然语言处理.机器学习.统计学习方法和部分网上资料对CRF介绍的相关的相关,最后进行大量研究整理汇总成体系知识.文章布局如下:第一节介绍CRF相关的基础统计知识:第二节介绍基于自然语言角度的

为了响应国家关于老年人的优待政策,华本研发了退休老人乘公交车指纹认证系统.指纹认证系统不仅方便老人乘坐公交,还能为公共部门减压,杜绝伪造优待证乘坐公交的不法行为. 目前,优待证都是人工检查,缺乏有效的防伪技术与措施,容易被伪造:优待证还存在其他的不稳定因素,如容易遗失.补办麻烦.容易被盗用等:纸质优待证容易损耗,不利于无纸化办公,办证时间长,耗费大量的时间金钱.指纹认证系统的出现很好的解决了上述问题. 华本国际公共交通3D指纹验证系统特点 1. 采用3D活体指纹技术,杜绝一切假指纹膜指纹套,安全

Project Tango类设备能够给开发者在哪些领域带来机会. 室内导航*:室内GPS信号的缺失,使得Project Tango设备会成为室内导航重要应用场景之一.有了它,你就不会在不熟悉的室内商场.机场迷路.三维场景的室内导航,为盲人提供了更大的便利.[ 路径规划算法浅谈] 游戏:虚拟现实游戏和新型交互游戏前景可期.有人指出,Project Tango设备与美国宇航局勇气号探测器并无太大区别.此类设备可以通过扫描现实世界,让信息与虚拟世界相融合,这也使得我们能够随时随地玩虚拟现实或现实增强游

针对word或excel操作时,出现VS2010中,无法嵌入互操作类型“……”,请改用适用的接口的解决方法 问了度娘,解决方法如出一辙:选中项目中引入的dll,鼠标右键,选择属性,把“嵌入互操作类型”设置为False.问题轻松解决后,应该有很多人纠结这个“嵌入互操作类型”到底是个什么意思呢?下面让我慢慢的道来.(如果你时间不多,直接看红色字体部分) 就软件而言,互操作性——这条术语用来描述的是不同的程序(programs)借助于同一套交换格式(exchange formats)来交换数据,读写相