近日,在进行深度学习进行推理的时候,发现不管怎么样都得不出正确的结果,再仔细和正确的代码进行对比了后发现原来是Python中不同的库读取的图片数组是有差异的. image = np.array(Image.open(image_file).convert('RGB')) image = cv2.imread(image_file) 上面第一行代码就是导致错误出现的原因,我把代码改成第二行代码模型就能够正确的推理了.(巨坑),以后谨记,在使用Python读取图片的时候最好使用OpenCV来读取.

  1.情景展示 在调用腾讯身份证OCR接口的时候,由于要求图片大小只能限制在1MB以内,这样,就必须使用到图片压缩技术 2.代码展示 /** * 图片处理工具类 * @explain * @author Marydon * @creationTime 2019年9月3日上午10:14:17 * @version 1.0 * @since * @email marydon20170307@163.com */ public class ImgUtils { /** * 压缩图片(通过降低图片质量

  1.情景展示 如上图所示,点击上传图片按钮,调用手机摄像头拍照功能. <input onchange="javascript:imgFun.uploadPicture();" type="file" name="file" id="file" accept="image/*" capture="camera" style="display: none;"&g

一.修改源代码 (1)修改cfg/voc.data classess=20    改成 classes = 1 (2)修改data/voc.names 只留下person这一类 (3)修改examples/detector.c void run_detector(int argc, char **argv)//该函数中,倒数第三行.line=542 );//最后一个参数修改成1 void test_detector(char *datacfg, char *cfgfile, char *weig

现在人在部署OpenStack之后会发现按照配额运行Linux的虚拟机没有问题,但是运行windows的虚拟机会发现如果配置2个以上的核则无法识别,windows server也最多支持到4个核.无法满足很多业务的需求,但到底是什么原因造成了这样的现象呢?本文将解释这种现象,并且说明解决的办法. socket,core和thread的概念 在理解这个概念之前,我们需要首先了解下CPU架构的概念.以物理服务器为例,现在的服务器都成为多路服务器,一般可以有多个CPU插槽,而每个CPU又有多个核,每个

原文 # 忽略所有文件 * # 不忽略目录 !*/ # 不忽略文件.gitignore和*.foo !.gitignore !*.foo

0.946441] Serial: 8250/16550 driver, 6 ports, IRQ sharing enabled [    0.946533] serial8250: ttyS0 at I/O 0x3f8 (irq = 4) is a 16550A [    0.946623] serial8250: ttyS1 at I/O 0x2f8 (irq = 3) is a 16550A [    0.946896] 00:06: ttyS4 at I/O 0x210 (irq =

qrcode只通过前端就能生成二维码和解析二维码图片, 首先要引入文件qrcode.js,下载地址为:http://static.runoob.com/download/qrcodejs-04f46c6.zip; 1.识别本地图片: 通过文件的形式获取到本地的图片,生成一个图片的临时路径,然后解析这个二维码图片: qrcode.decode(img)方法能将二维码图片解析,通过qrcode.callback=function(img){}将解析的图片返回文本值: //获取预览图片路径 var g

1 CImage img , img1 ,imDest; 2 img1.Load( 图片路径); 3 img.Load( 图片路径); 4 为了防止图片失真,先处理一下在把图片显示出来 5 SetStretchBltMode(pDC->m_hDC , HALFTONE); 6 SetBrushOrgEx( pDC->m_hDC , 0, 0, NULL);//第一个参数用什么dc画图就是它的m_hDC;比如\ 7 8 **************************************

大家好,近期在做自动化测试时,遇到了一个问题需要通过识别图片来实现,遂用到了pytesseract模块和tesseract-ocr这个工具.在使用过程中发现,识别带有数字的图片时,如果这个图片上仅有一个数字,则识别不出来,如下图.若识别2个数字以上的图片则可以识别出来,如下图.(2个数字有时可以识别,有时不行.)两种图片的运行结果如下图.这个问题出现的时候就一脸懵逼了,就怕这种“偶现”的问题,因为我是第一次用tesseract-ocr,在网上找了一下午也没有找到结果,最后加了一个tesserac

第一步可定要获取百度的三个东西 要到百度AI网站(http://ai.baidu.com/)去注册 然后获得 -const APP_ID = '请填写你的appid'; -const API_KEY = '请填写你的API_KEY'; -const SECRET_KEY = '请填写你的SECRET_KEY'; 第二步下载SDK https://github.com/jankinsun/New/tree/master/OCR/character_recognition 或者使用官方的 http:

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

图片验证码基本上是有数字和字母或者数字或者字母组成的字符串,然后通过一些干扰线的绘制而形成图片验证码. 例如:知网的注册就有图片验证码 首先我们需要获取验证码图片,通过开发者工具我们可以得到验证码url链接 其次就是通过Pillow类库和tesserocr进行识别,代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- import tesserocr from PIL import Image import requests # 通过url链接获取验证码图片,并写入本地文件夹里 def ge

现在我们已经拍好了需要训练的图片,接下来就是进行训练 流程图: 我们在这里用到了numpy库,NumPy是一个功能强大的Python库,主要用于对多维数组执行计算. 使用numpy的目的是减少python代码中的循环,以及提高数组运算的效率. 对于numpy性能的提升程度,我们可以从这段代码中直观感受到: import datetime as dt import numpy as np n = 100000 start = dt.datetime.now() A, B = [], [] for

1,下载安装Tesseract-OCR 安装,链接地址https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ ​ 2,安装成功 tesseract -v 注意:安装后,要添加系统环境变量 ​ 3,cmd指定目录到 cd C:\Work\BlogsTest\TestPic,要识别图片的文件夹 识别:tesseract test.png result -l chi_sim ​ 识别成功的效果,result.txt文件会自动生成 ​ 要注意:Tesseract-OCR的

package com.huaji.fes.filter; import javax.servlet.http.HttpServletRequest;import javax.servlet.http.HttpServletRequestWrapper; import org.jsoup.Jsoup;import org.jsoup.safety.Whitelist; public class XssHttpServletRequestWrapper extends HttpServletReq

+ (UIImage *) ImageWithColor: (UIColor *) color frame:(CGRect)aFrame { aFrame = CGRectMake(, , aFrame.size.width, aFrame.size.height); UIGraphicsBeginImageContext(aFrame.size); CGContextRef context = UIGraphicsGetCurrentContext(); CGContextSetFillCol

平台信息:内核:linux3.4.39系统:android4.4 平台:S5P4418(cortex a9) 作者:瘋耔(欢迎转载,请注明作者) 欢迎指正错误,共同学习.共同进步!! 关注博主新浪博客:http://weibo.com/cpjphone TFT-lCD常用的接口,TTL(RGB).LVDS.EDP.MIPI,这篇我们大致说一下这些接口的信号组成已经基本原理. 一.TTL1.TTL接口概述 TTL(Transistor Transistor Logic)即晶体管-晶体管逻辑,TTL

关键词:android LCD TFT TTL(RGB)  LVDS  EDP MIPI  TTL-LVDS  TTL-EDP 平台信息:内核:linux2.6/linux3.0系统:android/android4.0 平台:samsung exynos 4210.exynos 4412 .exynos 5250 作者:xubin341719(欢迎转载,请注明作者) 欢迎指正错误,共同学习.共同进步!! 下载链接:LCD规格书(404份),之前工作用用到的 . LCD规格书00  . LCD规

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LCD常用接口原理 点击打开链接 点击打开链接 点击打开链接 点击打开链接 点击打开链接 点击打开链接 点击打开链接 点击打开链接 xubin 平台信息:内核:linux2.6/linux3.0系统:android/android4.0 平台:samsung exynos 4210.exynos 4412 .exynos 5250 TFT-lCD常用的接口,TTL(RGB).LVDS.EDP.MIPI,这篇我们大致说一下这些接口的信号组成已经基本原理. 一.TTL 1.TTL接口概述 TTL(T