Python+Django+Html网页前后端指纹信息识别
前言 这篇博客针对《Python+Django+Html网页前后端指纹信息识别》编写代码，代码整洁，规则，易读。 学习与应用推荐首选。 运行结果 文章目录 一、所需工具软件 二、使用步骤 1. 主要代码 2. 运行结果 三、在线协助 一、所需工具软件 1. Python 2. Django, Html 二、使用步骤 代码如下（示例）： <!DO...
使用 Tesseract 在 C# 中进行光学字符识别（OCR）
使用 Tesseract 在 C# 中进行光学字符识别（OCR）：完整教程 引言一、准备工作步骤 1：安装 Tesseract OCR 引擎步骤 2：安装 Tesseract.NET 包 二、进行光学字符识别步骤 1：创建 Tesseract 实例步骤 2：加载图像并进行识别步骤 3：处理识别结果 三、高级用法和技巧多语言识别自定义配置图像预处理 四、总结 使用 Tesseract 在 C# 中进行...
基于YOLOv5的无人机视角水稻杂草识别检测
💡💡💡本文主要内容:详细介绍了无人机视角水稻杂草识别检测整个过程，从数据集到训练模型到结果可视化分析。 博主简介 AI小怪兽，YOLO骨灰级玩家，1）YOLOv5、v7、v8优化创新，轻松涨点和模型轻量化；2）目标检测、语义分割、OCR、分类等技术孵化，赋能智能制造，工业项目落地经...
课堂行为动作识别数据集
一共8884张图片 xml .txt格式都有 Yolo可直接训练 已跑通 动作类别一共8类。 全部为教室监控真实照片，没有网络爬虫滥竽充数的图片，可直接用来训练。以上图片均一一手工标注，标签格式为VOC格式。适用于YOLO算法、SSD算法等各种目标检测算法。 本人使用此数据集训练的yolov5s模型，准确率在98.6%左右，可准确完成课堂学生检测任务。如有需要可以提供训练好的权重文件...
【花雕动手做】ASRPRO语音识别（73）---语音控制红外发NEC码
常见的红外遥控编码协议，用于家电、电视、空调等遥控器中。它使用脉宽编码表示二进制数据，包括引导码、用户码和数据码三个部分。NEC码的特点包括脉宽编码、异常检测和重复码功能。通过解码NEC码，接收端可以识别遥控器发送的命令或数据，并执行相应的操作。 【花雕动手做】实验七十八：使用板载红外管通过语音命令发射NEC码信号 实验开源代码 #define ASC2_12#define ST7735_CS_PI...
基于SVM的功率识别，基于支持向量机的功率识别,基于SVM的工况识别，svm工具箱详解
目录 支持向量机SVM的详细原理 SVM的定义 SVM理论 Libsvm工具箱详解 简介 参数说明 易错及常见问题 完整代码和数据下载链接：基于SVM的功率识别，基于支持向量机的功率识别资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88862793 SVM应用实例， 基于SVM的功率识别，基于支持向量机的功率识别 代码 结果分析 ...
基于SVM的功率分类，基于支持向量机SVM的功率分类识别，Libsvm工具箱详解
目录 支持向量机SVM的详细原理 SVM的定义 SVM理论 Libsvm工具箱详解 简介 参数说明 易错及常见问题 完整代码和数据下载链接：基于SVM的功率分类，基于支持向量机SVM的功率分类识别资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88862836 SVM应用实例， 基于SVM的功率分类，基于支持向量机SVM的功率分类识...
使用gstreamer和opencv实时识别LED数码管数字的测试demo（QT）
效果演示： 效果1：静态识别 效果2：动态实时识别 可以看到，虽然不太稳定，但是好歹还是识别出来了的，就是需要调参，然鹅我不是专业的，目前还没有调好。。。 T_T 先这样吧。以后再说。 觉得文章质量可以的，请点个赞哦，谢谢。 前言 最近需要完成使用opencv识别摄像头的LED数字，说实话，这个方向之前从来没有搞过，大概就类似这种： ...
win10 环境下Python 3.8按装fastapi paddlepaddle 进行身份证及营业执照的识别2
Side = 4 Signature = 5 Lisense = 6 # 0 宣传照 1合同 3身份证正面 4 身份证反面 5签名 # 初始化PaddleOCR实例，配置使用方向分类器、不使用GPU、识别中文ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, use_gpu=False, lang="ch")# 创建一个FastAPI应用实例app = FastAPI() d...
使用浅层神经网络进行模式识别
目录 定义问题 使用神经网络模式识别进行模式识别 使用命令行函数进行模式识别 选择数据 选择训练算法 创建网络 划分数据 训练网络 测试网络 查看网络 分析结果 后续步骤 除了函数拟合，神经网络也擅长识别模式。 例如，假设要根据细胞大小、肿块厚度、有丝分裂等特征的均匀性将肿瘤分为良性或恶性。有699个样本，相关特征有9项，并且这些案例已正确分类为良性或恶性。 与函数拟合...