猫狗识别数据集 训练集有12500张猫图片和12500张狗图片 测试集猫狗一共12500张图片

文件内容包含：deploy.prototxt、deploy_lowres.prototxt、opencv_face_detector.pbtxt、solver.prototxt、test.prototxt、train.prototxt、weights.meta4、download_weights

本项目基于C4.5决策树算法实现对莺尾花的分类识别。考虑到，花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度均为连续变量，所以需要进行离散化处理；这里通过Gini Index来进行离散化处理，考虑到此次分三类，且通过上面的可视化，三种花在4个属性上分布均存在较大差异，所以对花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度四个属性均采用两个分界点来分成三类。 max_depth = 2 训练集上的准确率：0.964 测试集上的准确率：0.895 max_depth = 3 训练集上的准确率：0.982 测试集上的准确率：0.974 max_depth = 4 训练集上的准确率：1.000 测试集上的准确率：0.974

C#版OpenCV--EMguCV，实现交通标志识别实例，基本代码，完美注释

文字识别网站极大地提高了工作效率，不再需要费时费力地手工输入大量文字，只需将文件拍照后上传至网站，自动识别并转换即可。这种快速、准确的转换过程不仅节省了宝贵的时间，还大大降低了出错的风险。

《智能停车场车牌识别计费系统》程序使用说明 在PyCharm中运行《智能停车场车牌识别计费系统》即可进入如图1所示的系统主界面。 图1 系统主界面 说明：在运行程序前，先将当前的计算机连接互联网，并且需要先申请百度AI开放平台的图片识别需要的Key，并且复制该Key到项目根目录下的file子目录的key.txt文件中替换相应的内容即可。替换时需要注意不要把原来的单引号删除。 具体的操作步骤如下： （1）识别车牌，并实现车辆入场和出场。当有车辆的车头或车尾对准摄像头后，管理员单击“识别”按钮，系统将识别该车牌，并且根据车牌判断入场或出场，显示不同信息。车辆入场时效果如图2所示，车辆驶出时效果如图3所示。 图2 车辆入场 图3 车辆出场 （2）收入统计。单击“收入统计”按钮，系统会根据车辆进出记录汇总出一个的收入信息，并且通过柱型图显示出来，效果如图4所示。 图4 收入统计 （3）满预警。系统会根据以往的数据自动判断一周中的哪一天会出现车位紧张的情况，从而在前一天给出预警提示，方便管理员提前做好调度，效果如图5所示。 图5 满预警提示

根据网上VBA OneNote2013 OCR图像识别代码改编，非原创，修改部分错误用vb6win7x64下完美运行。

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对百度语音识别sdk的使用demo.应该可以节省大家一些使用时间。

本人整理的百度语音识别接口，包括语音识别成文字、语音转换等功能