识别

简介: 【7月更文挑战第29天】识别

在目录下新建文件,命名为predict_camera.py,完成识别。
首先导入需要的类,包括OpenCV、NumPy和TensorFlow。
import os
import cv2
import sys
import time
import numpy as np
import tensorflow as tf
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
接下来需要封装一个函数,作用是将输入的RGB图像转换为二值化图像,并将转换后的二值化图像返回。

将输入的彩色图像转换为二值化图

def color_input(endimg):
img_gray = cv2.cvtColor(endimg, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, img_threshold = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
return img_threshold

目录
相关文章
|
4月前
|
TensorFlow 算法框架/工具 Python
识别图像
【7月更文挑战第29天】识别图像。
93 8
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据库
简单的面部识别分类
【7月更文挑战第31天】简单的面部识别分类。
50 4
|
6月前
|
文字识别 API 开发者
OCR识别技术
本文详细探讨了OCR(光学字符识别)技术,首先解释了OCR技术的基本原理,然后深入讨论了它在多个领域的实际应用,例如身份证件和银行卡的自动识别。文章中还包含了一个实用的Java代码示例,演示了如何通过调用OCR API来实现银行卡信息的识别。此外,文中强调了云服务供应商提供的多样化OCR服务,允许开发者基于特定需求挑选合适的OCR API
OCR识别技术
|
5月前
|
机器学习/深度学习 XML 算法
第5章 人脸检测和识别
第5章 人脸检测和识别
|
6月前
|
算法 开发工具 计算机视觉
条形码识别研究
条形码识别研究
160 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 文字识别
基于PP-OCRv3的车牌检测和识别
本项目基于百度飞桨[AI Studio平台](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectoverview/public/1)进行实现,百度出品的深度学习平台飞桨(PaddlePaddle)是主流深度学习框架中一款完全国产化的产品,与Google TensorFlow、Facebook Pytorch齐名。2016 年飞桨正式开源,是国内首个全面开源开放、技术领先、功能完备的产业级深度学习平台。相比国内其他平台,飞桨是一个功能完整的深度学习平台,也是唯一成熟稳定、具备大规模推广条件的深度学习平台。
404 0
|
机器学习/深度学习 算法 计算机视觉
计算机视觉 文本检测与文本识别 (一)
计算机视觉 文本检测与文本识别 (一)
143 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
了解面部识别的不同算法
任何面部检测和识别程序或系统都必须以人脸识别算法为核心。这些算法由专家分为两大类。几何方法专注于识别特征。为了从图像中提取值,应用了光度统计方法。然后,为了删除变体,将这些值与模板进行比较。此外,算法可以分为两组:基于特征的模型和整体模型。虽然整体方法将人脸视为一个整体,但前者侧重于面部特征并评估其空间特征并与其他特征的联系。
195 0
|
机器学习/深度学习
FOTS:自然场景的文本检测与识别(上)
FOTS:自然场景的文本检测与识别
172 0
FOTS:自然场景的文本检测与识别(上)