图像识别

一个人的博客@你

C# 通用OCR识别通过查看网络资料以及书籍资料，发现大多数OCR识别功能都是基于Python语言开发的，对于习惯使用C# 开发语言的程序猿们，岂不是一件很苦恼的事！当然想学习Python，掌握多一项技能也并不是坏事！为了方便使用，想使用C# 的往下看（或需要使用当作工作辅助也行，资源下载在最后有链接）。

OpenCV图像矩与形状匹配完全指南总结：本文系统讲解了图像矩与形状匹配的核心技术：下期预告：《模板匹配算法》将深入讲解基于相关性和机器学习的模板匹配技术。

OpenCV图像轮廓分析完全指南总结：本文系统讲解了轮廓分析的核心技术：下期预告：《图像矩与形状匹配》将深入讲解Hu矩、Zernike矩等高级形状特征。

深度学习-python猫狗识别tensorflow2.0猫狗识别的数据集依旧可以从Kaggle上下载，数据集下载链接： https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats

Arthas watch （方法执行数据观测）@[toc]提示函数执行数据观测让你能方便的观察到指定函数的调用情况。能观察到的范围为：返回值、抛出异常、入参，通过编写 OGNL 表达式进行对应变量的查看。

Canny边缘检测优化实战总结：本文深入讲解了Canny边缘检测的优化策略：下期预告：《霍夫变换》将深入讲解直线/圆环检测原理与优化方法。

边缘检测基础（Sobel/Laplacian）总结：本文系统讲解了边缘检测的基础技术：下期预告：《Canny边缘检测》将深入讲解最优边缘检测算法的原理与实现。

Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据机器学习模型在图像识别中的迁移学习与模型优化（173）💖亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！💖

形态学操作（腐蚀/膨胀/开闭运算）总结：本文系统讲解了形态学操作的核心技术：下期预告：《边缘检测基础》将深入讲解Sobel、Prewitt等经典边缘检测算子。

合合技术团队

实测对比｜法国 AI 独角兽公司发布的“最强 OCR”，实测效果如何？3月上旬，法国一家AI独角兽公司进军OCR（光学字符识别）领域，发布了一个号称“全世界最好的OCR”产品，根据其技术团队的说明，这款OCR产品具备优秀的准确度和认知能力，能够理解文档的每个元素（包括文本、表格、公式等），从图像和PDF中提取内容信息。与当前市场或学术界其他文档解析工具一样，这款产品（下文中简称为“A产品”）旨在对AI难以直接识别的复杂文档进行解析处理，提升类似RAG等文档场景下的AI应用性能。

Retinex 算法 + MATLAB 软件，高效率完成图像去雾处理在计算机视觉领域，图像去雾是一项重要的预处理任务，尤其是在自动驾驶、遥感图像分析以及监控系统中，去雾能够有效提升图像质量，使目标更加清晰可见。本项目采用 Retinex 算法进行图像去雾，并结合 GPU 加速以提高计算效率。 Retinex 算法原理： Retinex (Retina + Cortex) 是 Land 和 McCann 提出的图像增强算法，主要基于人眼视觉系统对亮度变化的适应性。Retinex 算法的核心思想是：

图像插值算法（最近邻/双线性/立方卷积）总结：本文系统讲解了图像插值核心算法：下期预告：《图像滤波基础》将深入讲解均值滤波、高斯滤波等线性滤波技术。

OpenCV图像算术运算完全指南总结：本文系统讲解了OpenCV算术运算的核心技术，关键要点：下期预告：《图像阈值化》将深入讲解全局/自适应阈值、Otsu算法等二值化技术。

图像几何变换（平移/旋转/缩放/仿射）总结：本文系统讲解了OpenCV几何变换的核心技术，关键要点：下期预告：《图像阈值化》将深入讲解全局/自适应阈值、Otsu算法等二值化技术。

OpenCV像素级操作核心技术解析总结：本文深入解析了像素级操作的三大核心技术，建议开发时：下期预告：《色彩空间转换原理与实战》，将深入讲解HSV/YUV等色彩空间的转换原理与应用场景。

OpenCV色彩空间转换深度解析总结：本文系统讲解了OpenCV色彩空间转换的核心技术，关键要点：下期预告：《图像几何变换》将深入讲解仿射变换、透视变换等高级几何变换技术。

图像分类：CIFAR10/ImageNet实战L=−∑i=1Nyilog⁡(pi)L = -\sum_{i=1}^N y_i \log(p_i)L=−∑i=1Nyilog(pi)

在手机浏览器上扫描文档并打印使用手机扫描文档并打印方便快捷。在本文中，我们将编写一个支持在手机浏览器中扫描和打印文档的网页应用。使用Dynamsoft的以下SDK：

SpringBoot使用Kafka生产者、消费者@[TOC]==说明： ① Topic主题用来区分不同类型的消息 ② GroupId用来解决同一个Topic主题下重复消费问题，比如一条消费需要多个消费者接收到，就可以通过设置不同的GroupId实现，实际消息是存一份的，只是通过逻辑上设置标识来区分，系统会记录Topic主题下--》GroupId分组下--》partition分区下的offsert，来标识是否消费过。==

vCard名片二维码在前端的生成与扫描vCard又名VCF（“虚拟联系人文件”），是电子名片的文件格式标准。以下是vCard文件内容的一个示例：