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智能驾驶 车牌检测
和识别
(三)《CRNN和LPRNet实现车牌识别(含车牌识别数据集和训练代码)》.txt
智能驾驶 车牌检测
和识别
(三)《CRNN和LPRNet实现车牌识别(含车牌识别数据集和训练代码)》:https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704209 更多项目《智能驾驶 车牌检测
和识别
》系列文章请参考: (1)智能驾驶 车牌检测
和识别
(一)《CCPD车牌数据集》:https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704181 (2)智能驾驶 车牌检测
和识别
(二)《YOLOv5实现车牌检测(含车牌检测数据集和训练代码)》:https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704068 (3)智能驾驶 车牌检测
和识别
(三)《CRNN和LPRNet实现车牌识别(含车牌识别数据集和训练代码)》:https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704209 (4)智能驾驶 车牌检测
和识别
(四)《Android实现车牌检测
和识别
(可实时车牌识别)》:https://b
2023-03-13 20:59:41
2KB
CRNN车牌识别
LPRNet车牌识别
车牌识别
1
使用Python,Opencv进行EAST模型进行文本检测
和识别
EAST(Efficient and Accuracy Scene Text) 在使用 GPU 在实时视频流中实现文本检测之前,首先对在 CPU 上运行 EAST 检测模型与 GPU 运行多少加速进行基准测试。 在没有 GPU 的情况下测量 EAST 文本检测 FPS 吞吐率(即在 CPU 上运行): # python text_detection_speed.py --image images/ljcd_.jpg --east frozen_east_text_detection.pb # GPU 下测量 EAST 文本检测 FPS 吞吐率(即在 GPU 上运行): # python text_detection_speed.py --image images/ljcd_.jpg --east frozen_east_text_detection.pb --use-gpu 1
2023-03-01 14:15:01
142.78MB
python
opencv
east模型
文本检测
1
基于图论的乳腺肿瘤超声图像的分割
和识别
方法.pdf
基于图论的乳腺肿瘤超声图像的分割
和识别
方法.pdf
2023-02-20 21:44:14
2.16MB
图论
图像算法
医疗
分割
1
cnn源码matlab-SVHN-deep-digit-detector:自然场景中的深度数字检测器(
和识别
器)。使用带有tensorflow
cnn源码matlab SVHN-deep-cnn-digit-detector 该项目在自然场景中实现了 deep-cnn-detector(
和识别
器)。 我使用 keras 框架和 opencv 库来构建检测器。 该检测器使用 CNN 分类器为 MSER 算法提出的区域确定数字与否。 先决条件 Python 2.7 keras 1.2.2 opencv 2.4.11 张量流-GPU == 1.0.1 等等。 运行这个项目所需的所有包的列表可以在 . Python环境 我建议您创建和使用独立于您的项目的 anaconda 环境。 您可以按照以下简单步骤为该项目创建 anaconda env。 使用以下命令行创建 anaconda env: $ conda env create -f digit_detector.yml 激活环境$ source activate digit_detector 在这个环境中运行项目 用法 数字检测器的构建过程如下: 0. 下载数据集 下载 train.tar.gz 并解压文件。 1.加载训练样本(1_sample_loader.py) Svhn 以 m
2023-01-13 16:54:36
55.27MB
系统开源
1
(MATLAB)水果检测
和识别
(一个图片有多类水果,形状和颜色方法,结果显示到图片上,带界面GUI,详细注释)
(MATLAB)水果检测
和识别
(一个图片有多类水果,形状和颜色方法,结果显示到图片上,带界面GUI,详细注释)
2023-01-09 14:10:55
1.11MB
水果检测
水果识别
1
EasyOCR 中文识别检测
和识别
模型
EasyOCR 中文识别检测
和识别
模型
2022-12-12 11:28:58
590.86MB
EasyOCR
1
YOLOv7算法实现对道路交通标志的检测
和识别
+训练权重+数据集
1、本项目采用YOLOv7算法实现对道路交通标志的检测
和识别
,在道路交通标志检测数据集中训练得到,训练了YOLOv7模型, 2、目标类别数:4 ;类别名:trafficlight’,‘speedlimit’, ‘crosswalk’, ‘stop’; 3、道路标注检测数据集标签格式:VOC和YOLO 参考:https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127642605
2022-12-01 17:27:55
706.61MB
yolov7道路标志检测
YOLOv7交通标志检测
Radar system simulation 雷达系统建模 仿真
和识别
Radar system simulation 雷达系统建模 仿真
和识别
Computer_Simulation_of_Aerial_Target_Radar.rar matlab+simulation+for+radar+systems+design.pdf
2022-11-23 19:06:36
18.61MB
Radar
雷达系统
建模
仿真
1
基于凸包检测和重心距离法的指尖检测
和识别
(含Python源码)
1、实现效果:《基于凸包检测和重心距离法的指尖检测
和识别
》见链接:https://blog.csdn.net/SoaringLee_fighting/article/details/124936620 2、内容介绍:在大学毕业设计的时候,课题要求实现《基于凸包检测和重心距离法的指尖检测
和识别
》,采用Python语言和CV库实现,检测效果还不错。 3、适用人群:适用于计算机,电子信息工程等专业的大学生课程设计和毕业设计。 4、支持答疑:有问题可以订阅博主的《实用毕业设计》专栏(附链接 :https://blog.csdn.net/soaringlee_fighting/category_9288245.html)或者直接购买资源后咨询博主。 5、质量保证:完整代码,可直接运行!里面包含说明文档。
2022-11-18 19:26:44
17.29MB
毕业设计
课题设计
指尖识别
python
Pro/ENGINEER模型特征提取
和识别
的二次开发
(收集的资料,对ProE二次开发有帮助。)论文《Pro/ENGINEER模型特征提取
和识别
的二次开发》黄文权,李开世,石艳(四川理工学院机电工程系),研究了对Pro/ENGINEER三维零件模型进行特征提取
和识别
的Pro/Toolkit二次开发方法,实现了零件模型特征树的重构。文章编号:1673—1549(2006)01-0013-04
2022-10-29 16:47:26
204KB
ProE
二次开发
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