源码用的图像识别库OpenCV，据说可以用于开发机器人视觉系统。用于桌面上图像识别也不错。由于是C++代码，所以只能封装成DLL供易语言调用。功能很多，但时间有限，只封装了两个功能。有兴趣可以自行封装。

解压密码：www.sanye.cx 源码用的图像识别库OpenCV，据说可以用于开发机器人视觉系统。用于桌面上图像识别也不错。由于是C 代码，所以只能封装成DLL供易语言调用。功能很多，但时间有限，只封装了两个功能。有兴趣可以自行封装。

该课题为基于Matlab的指纹识别系统。带有一个人机交互界面。可以利用它来做指纹门禁。或者是犯罪稽查系统。

delphi图像识别源码

使用python，基于darknet模型，对昆虫进行识别的深度学习代码

CLUENER细粒度命名实体识别 更多细节请参考我们的： : 数据类别： 数据分为10个标签类别，分别为: 地址（address），书名（book），公司（company），游戏（game），政府（government），电影（movie），姓名（name），组织机构（organization），职位（position），景点（scene） 标签类别定义和注释规则： 地址（address）: **省**市**区**街**号，**路，**街道，**村等（如单独出现也标记）。地址是标记尽量完全的, 标记到最细。 书名（book）: 小说，杂志，习题集，教科书，教辅，地图册，食谱，书店里能买到的一类书籍，包含电子书。 公司（company）: **公司，**集团，**银行（央行，中国人民银行除外，二者属于政府机构）, 如：新东方，包含新华网/中国军网等。 游戏（game）: 常见的游戏，注意

Speech Emotion Recognition 用 LSTM、CNN、SVM、MLP 进行语音情感识别，Keras 实现。 改进了特征提取方式，识别准确率提高到了 80% 左右。原来的版本的存档在 。 | 中文文档   Environments Python 3.6.7 Keras 2.2.4   Structure ├── models/ // 模型实现 │   ├── common.py // 所有模型的基类 │   ├── dnn // 神经网络模型 │   │ ├── dnn.py // 所有神经网络模型的基类 │   │ ├── cnn.py // CNN │   │ └── lstm.py // LSTM │   └── ml.py

自动车牌识别 :India: 表中的内容 演示版 总览 这是一个分为四个阶段的对象检测项目，主要致力于检测车辆的车牌，从而读取车牌号并将其保存在文本文件中，以供有关当局使用。该深度学习项目使用YOLOv4（您只看一次）作为神经在名为Darknet的框架之上构建的网络架构，然后使用Tensorflow Lite进行部署准备就绪，使其兼容在各种边缘设备中使用，例如android，iOS，树莓派等。 动机 由于许多实际应用，例如自动收费，交通执法，私人空间出入控制和道路交通监控，自动车牌识别（ALPR）一直是研究的一个频繁主题。 ALPR系统通常分为三个阶段：车牌（LP）检测，字符分割和字符识别。 较早的阶

基于CRNN的OCR源码，达到实时识别效果。深度学习框架是主流的Tensorflow引擎，支持英特尔CPU和英伟达GPU硬件平台

一个可以在python爬虫中用于验证码识别的库, pypi上没了