回答:前幾年我做過一個(gè)鋼廠眾多監(jiān)測設(shè)備的數(shù)據(jù)釆集系統(tǒng),用戶界面是瀏覽器。數(shù)據(jù)庫是postgresql,后臺中間件是python寫。因?yàn)獒娂瘮?shù)據(jù)是海量的,所以所有數(shù)據(jù)通過多線程或multiprocessing,數(shù)據(jù)在存入數(shù)據(jù)庫時(shí),也傳遞給一個(gè)python字典,里面存放最新的數(shù)據(jù)。遠(yuǎn)程網(wǎng)頁自動刷新時(shí),通過CGI和socket,對于authorized的session ID,就可以直接從后臺內(nèi)存里的這個(gè)字典獲...
回答:最早聽到人臉識別概念還是從科幻電影中,通過一個(gè)人的面部特征,機(jī)器可以知道你是誰。隨著技術(shù)的進(jìn)步,人臉識別已經(jīng)走入了人們的生活,iPhone手機(jī)上的Face ID就是其中的代表產(chǎn)品,第一次讓這項(xiàng)技術(shù)與消費(fèi)者有了近距離的接觸。Face ID于2017年在iPhone X上推出,該技術(shù)取代了蘋果的Touch ID指紋掃描系統(tǒng)。Face ID使用True Depth攝像頭系統(tǒng),該系統(tǒng)由傳感器、攝像頭和位于...
...代碼,print 茍.... 言歸正傳,驗(yàn)證碼識別主要分兩部分:圖像分割和識別。其中,分割驗(yàn)證碼是最麻煩的,因?yàn)榛緵]有一勞永逸的分割方法。 本文基于opencv2.4,有興趣的可以去了解一下。 圖像分割 我們先來看看教務(wù)的驗(yàn)證...
...文件。 3.3 psm的參數(shù) psm 的參數(shù)很重要,表示 tesseract 識別圖像的方式,比如說是一行一行識別還是逐字識別。希望逐字識別可以使用 -psm 10,希望逐行識別可以使用 -psm 6,其他沒怎么用以后有機(jī)會補(bǔ)充??傊?,希望有更好的識別...
...局損失函數(shù)過程包括特征提取,識別器,環(huán)境后處理器(圖像模型)問題:通過圖像模型進(jìn)行梯度后向傳播。淺層結(jié)構(gòu)化預(yù)測方法:有NLL損失的條件隨機(jī)域,有Hinge Loss的較大邊緣馬爾可夫網(wǎng)絡(luò)和隱支持向量機(jī)(Latent SVM),有感...
...是主要的識別庫,主程序負(fù)責(zé)字模生成,其中包括了眾多圖像學(xué)的算法,如下圖,簡要的介紹下常見的方法。 1.色彩通道噪點(diǎn)處理 在清除背景和保留前景的tab中有保留和去除指定顏色的操作(包括HSV RGB 色彩域),以及指定色...
...段做初步清理。比較簡單的一種處理方法是采用33矩陣對圖像進(jìn)行平滑處理,即對每個(gè)像素取他所在33矩陣所有點(diǎn)的RGB均值,分別作為新的RGB值。稍微做點(diǎn)優(yōu)化,取3*3矩陣中RGB三維歐式距離最接近均值的點(diǎn)作為新值。 1.2 灰度化在...
...采用光學(xué)的方式將紙質(zhì)文檔中的文字轉(zhuǎn)換成為黑白點(diǎn)陣的圖像文件,并通過識別軟件將圖像中的文字轉(zhuǎn)換成文本格式,供文字處理軟件進(jìn)一步編輯加工的技術(shù)。一般來說,OCR分為分割和識別兩個(gè)部分。此文將探討分割問題。通常...
...絡(luò)的強(qiáng)大功能。 機(jī)器學(xué)習(xí)能夠生成令人驚嘆的高分辨率圖像,就好像它像我們一樣理解世界。 但是,就像其他統(tǒng)計(jì)模型一樣,他們較大的缺陷就是缺乏可解釋性。 這項(xiàng)研究向理解GAN邁出了非常重要的一步。 它允許我們在生成...
...習(xí)模型。使用這個(gè)模型我們可以檢測和定位的邊界框坐標(biāo)圖像中包含的文本。下一步是把這些區(qū)域包含文本和實(shí)際識別和OCR文字使用OpenCV和Tesseract。 Tesseract 進(jìn)行 OpenCV OCR 和文本識別 為了執(zhí)行 OpenCV OCR 和文本識別任務(wù),我們首先...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...