基于matlab平台的：交通标志识别（选颜色定位，分割，bp神经网络方法识别，可模板，sift，svm等方法识别）

Anaconda 4.10.3 Tensorflow 2.6.0 python3.7.8 1、将图片通过opencv切割识别定位车牌，切割保存 2、识别省份简称、识别城市代号、识别车牌编号 python train-license-province.py train 进行省份简称训练 python train-license-province.py predict 进行省份简称识别 python train-license-letters.py train 进行城市代号训练 python train-license-letters.py predict 进行城市代号识别 python train-license-digits.py train 进行车牌编号训练 python train-license-digits.py predict 进行车牌编号识别

在本文中，使用 Matlab 神经工具箱识别和控制假设的非线性设备的过程详细解释了足够的细节，以帮助对该问题感兴趣的任何人知道该做什么以及如何使用这些工具进行完整的模拟Matlab 7.1及更高版本提供给我们的。 包括许多数字以更加明确。

色环 电阻 识别多文件版本 一共4个识别文件 考察眼力的时候

一个可以在python爬虫中用于验证码识别的库

破解滑块验证码的思路主要有2种： 获得一张完整的背景图和一张有缺口的图片，两张图片进行像素上的一一对比，找出不一样的坐标。 获得一张有缺口的图片和需要验证的小图，两张图片进行二极化以及归一化，确定小图在图片中间的坐标。 之后就要使用初中物理知识了，使用直线加速度模仿人手动操作 本次就使用第2种，第一种比较简单。废话不多说，直接上代码： 以下均利用无头浏览器进行获取 获得滑块验证的小图片 def get_image1(self,driver): 获取滑块验证缺口小图片 :param driver:chrome对象 :return:缺口小图片

简介：该垃圾分类项目主要在于对各种垃圾进行所属归类，本次项目采用keras深度学习框架搭建卷积神经网络模型实现图像分类，最终移植在树莓派上进行实时视频流的垃圾识别。 前期：主要考虑PC端性能，并尽可能优化模型大小，训练可采用GPU，但调用模型测试的时候用CPU运行，测试帧率和准确性（测试10张左右图像的运行时间取平均值或实时视频流的帧率）。 后期：部署在树莓派端，在本地进行USB摄像头实时视频流的垃圾分类（归类）。 框架语言： keras+python。 PC端： Keras: 2.2.0 Opencv: 3.4 Python: 3.6 Numpy:1.16

手写数字识别 使用Tensorflow.js，Mnist数据集，React，Redux，Redux-Saga，Babel，Webpack，样式化组件，Eslint，Prettier和Ant Design构建的数字识别。 可以在以下位置获得演示： : 。 影片 手机（iOS和Android）版本： 桌面版： 设定环境 该项目基于JavaScript环境，您需要使用Yarn或NPM安装依赖项： $ yarn install 在本地启动 $ yarn start $ Open https://localhost:9000 with your favorite browser 量产 $ yarn build 作者

TensorFlow2.X结合OpenCV 实现手势识别 使用Tensorflow 构建卷积神经网络，训练手势识别模型，使用opencv DNN 模块加载模型实时手势识别 效果如下： 先显示下部分数据集图片（0到9的表示，感觉很怪） 构建模型进行训练 数据集地址 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import datasets,layers,optimizers,Sequential,metrics from tensorflow.python.framework.conv

人脸识别喀拉拉邦 该存储库的过程包括face detection ， affine transformation ， extract face features ， find a threshold to spilt faces 。 然后在数据集上评估结果。 要求： dlib（19.10.0） keras（2.1.6） tensorflow（1.7.0） opencv-python的（3.4.0.12） 待办事项清单 InceptionV3后端 MobileNet后端 VGG16后端 ResNet50后端 Xception后端 DenseNet后端 人脸检测和仿射变换 我将Dlib和opencv用于此预处理过程 。 Dlib进行快速人脸检测，而opencv进行裁剪和仿射变换。 深度学习功能提取 我使用几种基本的深度学习模型从预处理的图像中提取128个特征。 损失就是tr