智能作物 |中文 目前优化了一套更高识别率的模型和算法，有意向合作的请联系邮箱： 简单易用的智能图片裁剪库，适用于身份证，名片，文档等照片的裁剪。 您也可以关注我的另一个库 ：SmartCamera是一个Android相机扩展库，能够实时采集和识别相机内部物体是否对准吻合指定区域。 支持特性 使用智能算法（基于opencv）识别图片中的边框 支持先进锚点，手动调节选区，放大镜效果提升定位体验 使用透视变换裁剪并矫正正选区，还原正面图片 支持丰富的UI设置，如辅助线，蒙版，锚点，放大镜等 例子（） 1.选择图片后智能选区，使用透视变换裁剪和矫正正选区： 2.预先锚点，手动调节选区，右上角放大镜

用python写的一个图片批量处理工具，对于有大量图片需要修改像素大小和图片占用空间压缩，还是比较实用的。 功能介绍： 1、将本工具放入图片同一级目录，直接运行就可以自动的批量处理了，同时会自动的覆盖原有图片，建议使用前先提前做好图片备份； 2、可以修改图片格式包含：.jpg .gif .webp .png（需要增加格式请留言，下一次更新发布。） 3、可以自定义宽度，高度是通过算法自适应的，图片不会变形； 4、图片压缩功能；

Blazor.Cropper blazor 库提供了裁剪图像的组件=> 这是： 几乎完整的c# 快速地 移动兼容 轻量级 支持比例 GIF 裁剪支持（仅适用于小于 1mb 的文件） 在开源 如果你发现 Blazor.Cropper 有帮助，你可以为这个 repo加注星标，这对我来说真的很重要。 很长一段时间以来，blazor 中的裁剪图像一直困扰着我。 这就是我尝试在 blazor 中实现裁剪器的原因。 快速开始 只需 4 个步骤即可使用 Blazor.Cropper 步骤 0。 添加nuget包 在安装我们的 nuget pkg。 将命名空间添加到_import.razor ： @ using Blazor . Cropper 第1步。 添加脚本引用 然后，您应该将以下代码粘贴到您的 index.html 中： < script src =" _content/Ch

带板检测的车辆速度估算 该项目的主要目标是使用深度学习和机器学习算法来识别超速车辆。 从视频中获取一系列图像后，使用Haar Cascade分类器检测卡车。 使用大量正负图像训练分类器模型，以制作XML文件。 接下来是跟踪车辆并借助其各自的位置，ppm（每米像素）和fps（每秒帧）来估计车辆的速度。 现在，已识别卡车的裁剪图像将被发送以进行车牌检测。 CCA（连接组件分析）有助于进行车牌检测和字符分割。 使用字符图像（20X20）对SVC模型进行训练，并且为了提高准确性，还完成了4次交叉折叠验证（机器学习）。 该模型有助于识别分段字符。 识别后，将卡车的计算出的速度及其车牌号一起输入到excel表中。 还为这些卡车分配了一些ID，以生成系统化的数据库。 要运行Speed_Detection _＆_ License_Plate_Detection.py，请按照以下步骤操作： 从此站点下载

简易IDL代码，用于遥感图像的批量裁剪