图像识别

海洋生物识别系统+图像识别+Python+人工智能课设+深度学习+卷积神经网络算法+TensorFlow海洋生物识别系统。以Python作为主要编程语言，通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法，通过对22种常见的海洋生物（‘蛤蜊’, ‘珊瑚’, ‘螃蟹’, ‘海豚’, ‘鳗鱼’, ‘水母’, ‘龙虾’, ‘海蛞蝓’, ‘章鱼’, ‘水獭’, ‘企鹅’, ‘河豚’, ‘魔鬼鱼’, ‘海胆’, ‘海马’, ‘海豹’, ‘鲨鱼’, ‘虾’, ‘鱿鱼’, ‘海星’, ‘海龟’, ‘鲸鱼’）数据集进行训练，得到一个识别精度较高的模型文件，然后使用Django开发一个Web网页平台操作界面，实现用

极验图标点选图像识别极验的图标点选验证码有很多种，今天我们就来讲其中一种的识别方法。如上图所示，这种图标的是特点是，中间是数字、字母。外圈有一种装饰作为干扰。由于外圈的装饰占了很大一部分，所以对识别的干扰比较大。

基于Openmv的追小球的云台在这篇文章，我会先介绍需要用到且需要注意的函数，之后再给出整体代码在追小球的云台中，比较重要的部分就是云台（实质上就是舵机）的控制以及对识别的色块位置进行处理得到相应信息后控制云台进行运动

海洋生物识别系统+图像识别+Python+人工智能课设+深度学习+卷积神经网络算法+TensorFlow海洋生物识别系统。以Python作为主要编程语言，通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法，通过对22种常见的海洋生物（'蛤蜊', '珊瑚', '螃蟹', '海豚', '鳗鱼', '水母', '龙虾', '海蛞蝓', '章鱼', '水獭', '企鹅', '河豚', '魔鬼鱼', '海胆', '海马', '海豹', '鲨鱼', '虾', '鱿鱼', '海星', '海龟', '鲸鱼'）数据集进行训练，得到一个识别精度较高的模型文件，然后使用Django开发一个Web网页平台操作界面，实现用

【猫狗识别系统】图像识别Python+TensorFlow+卷积神经网络算法+人工智能深度学习猫狗识别系统。通过TensorFlow搭建MobileNetV2轻量级卷积神经算法网络模型，通过对猫狗的图片数据集进行训练，得到一个进度较高的H5格式的模型文件。然后使用Django框架搭建了一个Web网页端可视化操作界面。实现用户上传一张图片识别其名称。

Yolov8和Yolov10的差异以及后处理实现Yolov（2015年华盛顿大学的 Joseph Redmon 和 Ali Farhadi 发布） Yolov2（2016年Joseph Redmon发布） Yolov3（2018年Joseph Redmon发布） Yolov4（2020年Alexey Bochkovskiy发布） Yolov5（2018年Glen Jocher发布） Yolov6（2022年美团团队发布） Yolov7（2022年WongKinYiu发布） Yolov8（2023年Ultralytics发布） Yolov9（2023年发

【计算机毕业设计】谷物识别系统Python+人工智能深度学习+TensorFlow+卷积算法网络模型+图像识别谷物识别系统，本系统使用Python作为主要编程语言，通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经算法网络模型，通过对11种谷物图片数据集（‘大米’, ‘小米’, ‘燕麦’, ‘玉米渣’, ‘红豆’, ‘绿豆’, ‘花生仁’, ‘荞麦’, ‘黄豆’, ‘黑米’, ‘黑豆’）进行训练，得到一个进度较高的H5格式的模型文件。然后使用Django框架搭建了一个Web网页端可视化操作界面。实现用户上传一张图片识别其名称。

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图像水印和压缩的前端实现在现代网络应用中，图像处理是一项重要的任务，尤其是在需要展示用户上传的图片时。但是，经常会面临两个主要问题：图像大小和图像安全。一方面，大尺寸的图片会增加加载时间，降低用户体验，另一方面，保护图片免受盗用或篡改是至关重要的。

python实现——分类类型数据挖掘任务（图形识别分类任务）基于卷积神经网络（CNN）的岩石图像分类。有一岩石图片数据集，共300张岩石图片，图片尺寸224x224。岩石种类有砾岩（Conglomerate）、安山岩（Andesite）、花岗岩（Granite）、石灰岩（Limestone）、石英岩（Quartzite）和5种，每种岩石图片各50张，共250张。请选择合适模型对该数据集进行建模，训练优化模型并给出模型评估指标，再利用GUI框架开发岩石图片分类界面。

python 使用OCR 识别woff字体文件做数据获取安**时发现请求返回的数据跟woff字体有关，这里写一个使用OCR识别方法，1、重要部分的原理是解析woff文件，并将woff字体转为图片，并将字体编码与字体图片相对应，便于之后的数据解密解析。

如何使用JavaScript控制摄像头变焦使用getUserMedia API ，我们可以使用JavaScript在Web应用中调用摄像头。从Chrome 87开始，我们还可以控制摄像头的平移、倾斜和变焦（PTZ），从而为摄像头Web应用提供更多可能性。

食物识别系统Python+深度学习人工智能+TensorFlow+卷积神经网络算法模型一个基于Python的食物识别系统开发项目。该项目通过构建包含11种常见食物类别（包括'Bread', 'Dairy product', 'Dessert', 'Egg', 'Fried food', 'Meat', 'Noodles-Pasta', 'Rice', 'Seafood', 'Soup', 'Vegetable-Fruit'）的图片数据集，并利用TensorFlow框架下的ResNet50神经网络模型进行开发。项目流程包括数据预处理和模型训练，最终生成一个高精度的H5模型文件用于识别。此外，

基于高斯函数图像去噪实战图像去噪是一个重要的图像预处理步骤，目的是从图像中移除噪声，同时尽可能保留图像的重要特征，如边缘和纹理。

合合信息：TextIn文档解析技术与高精度文本向量化模型再加速随着人工智能技术的持续演进，大语言模型在我们日常生活中正逐渐占据举足轻重的地位。大模型语言通常需要庞大的知识库来支持其生成和理解自然语言的能力。文档解析技术可以帮助从各种来源（如学术论文、技术文档、新闻报道等）中提取和整合信息，构建出全面且准确的知识库。这些知识库是模型进行语言理解和生成的基础。

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使用 Python 进行图像验证码识别训练及调用博主介绍：计算机科班人，全栈工程师，掌握C、C#、Java、Python、Android等主流编程语言，同时也熟练掌握mysql、oracle、sqlserver等主流数据库，能够为大家提供全方位的技术支持和交流。目前工作五年，具有丰富的项目经验和开发技能。提供相关的学习资料、程序开发、技术解答、代码讲解、文档报告等专业服务。 🍅文末获取源码🍅 👇🏻 精彩专栏推荐订阅👇🏻 不然下次找不到我哟《精品项目实战》

从零开始详解OpenCV车道线检测车道线检测是智能驾驶和智能交通系统中的重要组成部分，对于提高道路安全、交通效率和驾驶舒适性具有重要意义。在本篇文章中将介绍使用OpenCV进行车道线的检测

OpenCV 入门（七）—— 身份证识别OpenCV 入门系列：OpenCV 入门（一）—— OpenCV 基础 OpenCV 入门（二）—— 车牌定位 OpenCV 入门（三）—— 车牌筛选 OpenCV 入门（四）—— 车牌号识别 OpenCV 入门（五）—— 人脸识别模型训练与 Windows 下的人脸识别 OpenCV 入门（六）—— Android 下的人脸识别 OpenCV 入门（七）—— 身份证识别

OpenCV（二）—— 车牌定位从本篇文章开始我们进入 OpenCV 的 Demo 实战。首先，我们会用接下来的三篇文章介绍车牌识别 Demo。

FPGA高端项目：FPGA帧差算法多目标图像识别+目标跟踪，提供11套工程源码和技术支持本设计使用Xilinx系列FPGA实现帧差算法的多目标运动物体图像识别+目标跟踪，可实时识别多个目标的运动物体，并将其在画面中框出来实时锁定，可模拟无人机空中侦查，发现目标并实时锁定跟踪，然后可操作发射导弹将其摧毁，也可在地面实时搜索空中目标，如搜索无人机，一单发现即锁定，然后可将其画面回传控制室，然后驱离或击落，也可作为公路车流、广场人流实时统计监控，甚至可以作为家里监控老鼠报警器，一单鼠洞有老鼠移动，则实时识别并报警。。。