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搜索资源列表

  1. python实现图片旋转纠正加图片特定区域裁剪

  2. 倾斜图像霍夫变换旋转，并进行识别特定区域进行裁剪

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2019-06-03
    • 文件大小：4096
    • 提供者：weixin_42436130

  1. python 实现 纹理图片分类识别 SVM支持向量机 图片资源与代码

  2. 题目是将图片库中的纹理图片裁剪成九份，其中五份做训练集，四份做测试集，先提取图片LBP特征 ，最后用svm支持向量机进行学习，在预测测试集里的图片是哪一类纹理。 正常情况下是需要调参的，即调整SVM的参数，但图省事只整了个循环，正常应该手动调参的。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-06-27
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：fuckguidao

  1. python自动截取需要区域,进行图像识别的方法

  2. 今天小编就为大家分享一篇python自动截取需要区域,进行图像识别的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：27648
    • 提供者：weixin_38661128

  1. python3+opencv3识别图片中的物体并截取的方法

  2. 如下所示： 运行环境：python3.6.4 opencv3.4.0 # -*- coding:utf-8 -*- """ Note: 使用Python和OpenCV检测图像中的物体并将物体裁剪下来 """ import cv2 import numpy as np # step1：加载图片，转成灰度图 image = cv2.imread("353.jpg") gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # step2:用Sobel算子

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：77824
    • 提供者：weixin_38744694

  1. 设计利用可用光传输的软件之二维码的定位识别及裁剪

  2. 我们设计出了二维码的编码和解码，但要进行拍摄的时候，就必须对拍摄的图片进行定位和裁剪，以达到更好的识别效果。 一、二维码的定位 参考这篇博客的内容，我们对二维码定位点识别 python+opencv实现二维码定位（一） 其思路的核心有几点：首先利用opencv的cv2.cvtColor()以及cv2.threshold()对图片进行处理。而后cv2.findContours()进行进一步的轮廓提取。 '''检测轮廓''' def detect(image): width,height=i

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：55296
    • 提供者：weixin_38731385

  1. Python通过TensorFlow卷积神经网络实现猫狗识别

  2. 这份数据集来源于Kaggle，数据集有12500只猫和12500只狗。在这里简单介绍下整体思路 处理数据 设计神经网络 进行训练测试 1. 数据处理 将图片数据处理为 tf 能够识别的数据格式，并将数据设计批次。 第一步get_files() 方法读取图片，然后根据图片名，添加猫狗 label，然后再将 image和label 放到 数组中，打乱顺序返回 将第一步处理好的图片 和label 数组 转化为 tensorflow 能够识别的格式，然后将图片裁剪和补充进行标准化处理

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：81920
    • 提供者：weixin_38553466

  1. CU-Timetable:美化（并使可读）我的大学绝大多数信息密集时间表的脚本-源码

  2. CU时间表 一个简单的脚本来美化（并使可读）我大学的绝大多数信息密集的时间表。 问题 CUIMS（大学网站）上提供的时间表非常含糊。 他们看起来像这样： 看！ 您甚至没有得到课程名称，而是获得了课程ID。 然后，您必须从图片底部的表中找到课程名称。 当然，人们很快就会学会用老师的名字来识别课程，但这仍然很不方便。 解决方案 基本上，使用此脚本，您可以将原始时间表转换为Google表格： 然后，您可以截取的屏幕截图并将其裁剪以最终得到此结果： 比原始版本更容易访问-很好。 甜的！ 怎么跑？

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：253952
    • 提供者：weixin_42120550

  1. What-Celebrity-are-u-源码

  2. 你是什​​么名人 ♪简介： 在本笔记本中，我们将尝试使用模式识别算法和卷积神经网络的有趣构想，以便预测可能与外层装饰图片中的人物最相似的名人。 名人照片被很好地捕获，并裁剪出了无可挑剔的正面图片，因此请确保在相同条件下上传您的图片。 我们将使用极少数的无监督学习算法（例如KMeansand主成分分析）来深入数据的核心，并提取适合我们的数据和不适合我们的数据。 此外，我们将尝试使数据适合标准的深度神经网络模型，以证明其针对CNN的失败。 同样，我们将进行漫长的调整和微调超参数以推断出最佳

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：weixin_42125826

  1. 使用Python和OpenCV检测图像中的物体并将物体裁剪下来

  2. 介绍 硕士阶段的毕设是关于昆虫图像分类的，代码写到一半，上周五导师又给我新的昆虫图片数据集了，新图片中很多图片很大，但是图片中的昆虫却很小，所以我就想着先处理一下图片，把图片中的昆虫裁剪下来，这样除去大部分无关背景，应该可以提高识别率。 原图片举例（将红色矩形框部分裁剪出来））： step1：加载图片，转成灰度图 image = cv2.imread(353.jpg) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) step2:用Sobe

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：619520
    • 提供者：weixin_38526823

  1. 利用Python提取视频中的字幕（文字识别）

  2. 学了好久机器学习的内容有些许枯燥，今天我们来做一个Python的小项目来玩耍吧！ 文字识别项目背景需求阐述思路首先导包代码详情裁剪视频创建文本判断中文截取字幕访问百度API读取图片&字幕操作主方法控制台输出运行 项目背景 通过获取百度API实现视频文字识别。 需求阐述 将.MP4格式视频裁剪成一帧一帧的图片再将图片中的字幕摘取出来，保存成一个文档。 进入正题喽！！！ 思路 1.将视频按帧截取成图片 2.将上一步截取的图片再进行裁剪,只保留字幕部分，然后在进行灰度处理 3.调用百度api识别文字

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38613681

  1. facial_recognition_opencv-源码

  2. 使用OpenCV和VGGFace进行面部识别 -项目状态：[已完成] 项目介绍/目标 该项目的目的是使用OpenCV来识别图片中的面部和眼睛。然后将OpenCV与VGGFace神经网络结合起来，以便在网络摄像头摘要中进行一次镜头学习和识别脸部。 使用方法 深度学习 数据可视化 使用预训练的模型 面部和眼睛检测 面部识别 技术领域 Python 朱皮特 Matplotlib Javascr ipt OpenCV VGG人脸神经网络 项目描述 OpenCV是主要针对实时计算机视觉的编程功能库。它

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：44040192
    • 提供者：weixin_42149145