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像处理与识别技术系统以数字图像处理理论为基础,基于Matlab工具工作环境设计,能很好、快速的应用于识别本专业以后将要经常使用的电子元器件。主要作用为识别相同元器件的个数,相对于传统的机械识别具有安全
Pattern Recognition project(开放模式识别项目),致力于开发出一套包含图像处理、计算机视觉、自然语言处理、模式识别、机器学习和相关领域算法的函数库。 项目主页: http://www
Github 使用 Ruby 开发的语言识别库,可以轻松根据文件内容识别上百种编程语言。 Github 采用该库实现其上项目编程语言类型识别,linguist不仅仅可以识别变成语言,还支持很多标记语言、配
VoicePrint 是一款基于高斯混合模型的文本无关的声纹识别算法验证程序 VoicePrint的特点是: 语音特征向量:采用MFCC系数(梅尔倒谱系数) 模式匹配模型:采用GMM模型(高斯混合模型)
我测试使用的是来自Mike_Wong的应用,参考了文章 《浅析android OCR文字识别》 ,文章中包含了 源码的下载地址 。解压源码并导入到Eclipse之后,删除目录中的"gen"目
Face Detection是一个很强悍的jQuery插件,它所实现的是图像面部识别功能。它可以检测待测图片中的面部信息,匹配到面部信息后将会返回图片中面部的座标位置等信息,你可以用它来实现一些图片分析的功能。
iOS开发中手势识别有六种: 轻击手势(TapGestureRecognizer), 轻扫手势 (SwipeGestureRecognizer), 长按手势(LongPressGestureRecognizer)
fingerprintjs2 是一个现代的、灵活的浏览器 fingerprinting 库,继承了原始的 fingerprintjs。
基于PennyPincher算法的快速手势识别,采用Swift编写。该算法非常适合于移动应用,因为它是既快速又准确,优于其他识别器。此外,该框架包含了一个UIGestureRecognizer子类,它很好地集成到iOS的现有手势识别框架。
的pytesser文件夹) 二、验证 (1)原理: 验证码图像处理 验证码图像识别技术主要是操作图片内的像素点,通过对图片的像素点进行一系列的操作,最后输出验证码图像内的每个字符的文本矩阵。
文章简介 在网上看到python做图像识别的相关文章后,真心感觉python的功能实在太强大,因此将这些文章总结一下,建立一下自己的知识体系。 当然了,图像识别这个话题作为计算机科学的一个分支,不可能就在本文简单几句就说清,所以
Google 自带应用验证服务在识别恶意应用方面很糟糕,只能防备 15.32% 的已知恶意软件。 应用验证是 Android 4.2 一个功能选项,Google 能识别你准备安装的应用是否是恶意软件,如果是有害的,Google
近日,微软在官方网站推出了一款测试工具,据说通过识别人脸可以猜测用户的情绪。目前可以识别的情绪包括愤怒、厌恶、轻视、担心、高兴、中性、沮丧和惊讶。 近日,微软在官方网站推出了一款测试工具,据说通过识别人脸可以猜测用户的情绪
在其中起到关键作用的是 Google 的图片识别 AI 。它通过学习大量的图片、调整算法来提高识别的精确度。 但是工程师们要如何知道 AI 对图片识别的准确性呢? 通过一个被称为 Inceptionism
怎样使用OpenCV进行人脸识别 本文大部分来自OpenCV官网上的Face Reconition with OpenCV这节内容(http://docs.opencv.org/modules/co
this.findViewById(R.id.viewFlipper1); //注册一个用于手势识别的类 mGestureDetector = new GestureDetector(this);
Zinnia 是一个简单、可定制和可移植的手写识别系统,基于 Support Vector Machines (SVM) 算法。 SVM算法简介 。 功能特性: Practical accuracy with
pytesser是一个用于图片文本识别的python模块,即从文本的截图中还原出文本信息 示例代码: >>> from pytesser import * >>> image = Image.open('fnord