训练 1.处理train 数据集 python3 ./utils/make_data.py 2.训练网络 python3 train.py 测试 1.加载模型，将训练好的模型放入./model/中 2.向test_img_list中添加需要测试的图片列表 test_img_list = ['/home/tony/ocr/test_data/00023.jpg'] 3.运行模型 python3 test_crnn.py

用python3开发的，采用opencv，百度OCR技术实现的军棋自动裁判器。将红，黑双方的棋子放在裁判器上，自动识别双方棋子的棋力大小。硬件部分的制作请参见https://blog.csdn.net/littlezhuhui/article/details/100633758

使用yolov3-tiny训练一个人脸检测器-附件资源

YOLOv3树叶识别实践

MVision机器视觉机器视觉 感谢支持 无人驾驶的各个方面知识 1. 感知（Perception）： 主要涉及的技术点包括场景理解、交通状况分析、路面检测、空间检测、 障碍物检测、行人检测、路沿检测、车道检测。还有一个比较新颖有趣的是通过胎压去检测道路质量。 在无人驾驶行业，有一套通用的数据集——KITTI数据集，里面有不同的数据，包括双目视觉的数据、定位导航的数据等。 物体检测（Object Detection）： 传统方法主要是针对固定物体的检测。一般的方法是HOG（ 方向梯度直方图），然后再加一个SVM的分类器。 而对于动

QT Box Editor 是调整tesseract-ocr box 文件的工具。 该项目的目的是提供简单有效的编辑方式，无论文件大小。

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