啊啊啊~ 目的 1.考虑图像预处理的合理性和结果.能达到什么样的结果,该结果是否满足我的需要,如果多余是否有删除的必要? 2.切割问题,他是怎样实现字符的切割的?字符之间识别的依据和划定该依据的标准是什么? Part 1 % function [d]=main() close all clc % 清空命令窗口的所有输入和输出,类似于清屏 clear %自动弹出提示框读入图像 [filename,filepath]=uigetfile('.jpg','输入一个需要识别的图像');% 直接自动读入%

PC端页面转换成手机端页面的分辨率问题的理解 px vw rem 假如就以a4纸模式为设计图 ,在a3纸模式中设计,然后设计出来展示在不同的a4纸模式上 通常是 750px -> 100vw / 750px = 1.333333 rem 是转换了多大纸面积就展示多少相对的模式 , 因此, 不但能使 a3 以a4模式设计不出问题,还能让 a3 设计出的东西, 在任何a4 模式下的样子比例不变. vw - 1vw = 1%视口宽度 设计图的宽度是 750像素  1125像素 视口的宽度是 100vw

记得上次练习了神经网络分类,不过当时应该有些地方写的还是不对. 这次用神经网络识别mnist手写数据集,主要参考了深度学习工具包的一些代码. mnist数据集训练数据一共有28*28*60000个像素,标签有60000个. 测试数据一共有28*28*10000个,标签10000个. 这里神经网络输入层是784个像素,用了100个隐含层,最终10个输出结果. arc代表的是神经网络结构,可以增加隐含层,不过我试了没太大效果,毕竟梯度消失. 因为是最普通的神经网络,最终识别错误率大概在5%左右. 迭

from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.layers import Reshape from keras.layers.core import Activation from keras.layers.normalization import BatchNormalization from keras.layers.convolutional import UpSampling2D

1 下载安装mathpix, 利用该软件将图片转换成LaTeX公式 2 参考此帖,将LaTeX公式转换成word公式 https://www.douban.com/note/648629593/ https://mathpix.com/ http://engenharialivre.com/latex-para-word/

人工智能   人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的,从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展.由于人工智能的研究是高度技术性和专业的,各分支领域都是深入且各不相通的,因而涉及范围极广 . 人工智能的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超越人类的推理.知识.学习.交流.感知.使用工具和操控机械的能力等,当前人工智能已经有了初步成果,甚至在一些影像识别.语言分析.棋类游戏等等单方面的能力达到了超越

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 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

js replace 全局替换   js 的replace 默认替换只替换第一个匹配的字符,如果字符串有超过两个以上的对应字符就无法进行替换,这时候就要进行一点操作,进行全部替换. <script language="javascript"> var strM = "这是要被替换的字符串啊啊!"; //在此我想将字母a替换成字母A alert(strM.replace("啊","额")); </script&

https://blog.csdn.net/fly_wt/article/details/86432886 RGB转换成灰度图像的一个常用公式是:Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114//灰度转换函数*******//第一个参数image输入的彩色RGB图像的引用://第二个参数imageGray是转换后输出的灰度图像的引用://******************************************************* #include <ope

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

2021-03-29 21:11:00 很难说自己是不是上当受骗了,老师明明说利用MATLAB进行手写体(记得是手写体,再不济印刷体)的识别是轻而易举的. 平时我也十分喜欢MATLAB这一操作系统,认为他拥有强大到寂寞的数据处理能力,所以我就结下了这一个活儿.然后现在好了.有点落寞,好奇自己这两天干了点啥...然后然后,今天又去知网溜了一圈,发现印刷体数字公式识别是当前十分火的研究方向,而我来了...然后不自量力的给自己划定了14天的工作计划...殊不知那些成功的模型创立者是计算机专业的研究生,

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 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.

一.设计思想 先将参数个数输出,并利用循环结果将参数逐个输出,再将字符串强制转化成整型,利用循环结构相加求和 二.程序流程图 三.源程序代码 package demo; public class CommandParameter {  /**  * @param args  */  public static void main(String[] args) {   // TODO Auto-generated method stub    int sum=0;                 

最近在做基于双目视觉的三维重建.比较opencv和matlab工具箱的立体标定结果精度时,发现貌似如果手工选取角点不那么离谱的话,matlab标定结果精度更高也更鲁棒.就想先用matlab标定好相机,再把结果供opencv函数加载使用.如何将Matlab标定结果的.mat文件转成需要的CvMat矩阵,就是本篇博客所要讲的. 主要参考:http://www.jianshu.com/p/ad6a2f8a3fc8 这里分以下三步来讲: 1.先在matlab中加载.mat文件成matlab中的矩阵; (

% 读取图片 im = imread('路径') >> im = imread('ny.png'); % 显示图片 imshow(im) >> imshow(im) % 转换成灰度图 >> gray = rgb2gray(im); >> imshow(gray)

Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列,在图像识别.语音识别.无人驾驶等技术上都已经落地.而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗,覆盖无人驾驶.智能助手.图像识别等许多层面.苹果业已开始全面拥抱机器学习,新产品进军家庭智能音箱并打造工作站级别Mac.另外,腾讯的深度学习平台Mariana已支持了微信语音识别的语音输入法.语音开放平台.长按语音消息转文本等产品,在微信图像识别中开始应用.全球前十大科技公司全部发力人工智能理论研究和应用的实现

//********************************************************************************* //将15位身份证转换成18位时,首先把出生年扩展4位,就是在原来15位号码的第6为数字后 //增加一个19,然后在第17位数字后添加一位校验码,校验码是由前17位数字本体码加权求 //和公式,通过计算模,再通过模得到对应的校验码. //计算校验码公式 //(1)17位数字本体码加权求和公式 //S=Sum(Ai*Wi),i=0,

遇到一个问题,是将蓝牙rssi(信号强度)转换成距离的问题. 这一问题没有准确的解决办法,但是有人做过一个拟合回归函数,其变化规律比较类似于rssi的变化规律,函数如下: d = ^(abs(rssi) - a / ( * n)) 公式中: d: 拟合得到的估计距离 abs(): 求绝对值,因为rssi是负数 rssi: 信号强度 a: 与蓝牙设备相隔一米时的信号强度 n: 环境衰减因子 由于蓝牙设备的不同,这个公式不一定准确,所以a和n都需要反复试验与对照实际距离来求得.比如说我测得的比较准确