基于人脸识别的门禁管理系统 (Python+Django+RESTframework+JsonWebToken+Redis+Dlib) 该项目为宿舍门禁系统管理，并额外加入宿舍管理、水电费管理、在线充值、报修管理、系统日志等多项功能，详细见下方截图等。 Django为后端、H5/CSS/JS为前端、MySQL为后端数据库、Redis为缓存、Dlib为人脸识别程序库。 该项目可作为个人学校毕业设计使用，未考虑生产环境，后续开发随心。

图片文件批量OCR识别 是一个免费图片批量OCR识别程序，可以同时对各种图片文件进行OCR识别。 可以把识别后的图片批量导出文件双层PDF，文本文件等。系统可以对图片进行放大、缩小、旋转、剪切等操作，可以调整图片次序，软件使用非常简单。系统使用Tesseract5 API， 速度快，质量高，支持多线程处理。 本工具可以实现内网环境下本地化部署，不需要把文件上传到互联网，可以保障文件安全，不会导致泄密。 软件完全免费，没有任何时间和功能限制。 1：支持各种图片预览 左侧是图片缩略图，点击一个缩略图可以预览此图片，可以移动查看图片，也可以放到缩小，旋转等等。 2：支持图片的简单编辑功能 支持放大，缩小，旋转，裁剪，灰度变化 。 也可以增加，删除选中图片。 加载某个文件夹下图片文件，一个TIFF图片可以显示每一帧。 导出HOCR。 3：支持多种输出格式，双层PDF，文字文本等 同时可以设置输出页面大小，方向，边距等。 4：系统支持多线程 5：识别速度快，准确率高

1、缺少sun.misc.BASE64Encoder的JAR包的问题 右键项目--》Java Build Path--->Libraries---->点开 JRE System Library[...]---》选中Access rules defined...----》edit----》Add--->选Accessible--->填** 2、 调注册接口 报 {"id":0,"error":{"error_code":1,"line":318,"prev_exception":null,"file":"sofa\/rpc\/http_rpc_request.cpp","function":"process_request","message":"JSON request no method","stack":""}} 这个问题是必选请求参数漏提交 3、'{"id":0,"error":{"error_code":1,"line":284,"prev_exception":null,"file":"sofa\\/rpc\\/http_rpc_request.cpp","function":"process_request","message":"parse JSON request failed","stack":""}} 这个问题是提交的JSON数据格式，不符合接口文档要求，注意JSON层次 4、{"id":58976,"result":{"_ret":{"errmsg":"","errnum":-8}}} 这个问题是无法找到头像，目前我遇到的原因是因为用IPHONE拍照导致的，因为IPHONE拍照后存储时，IPHONE进行了拉伸导致无法识别头像，对于IPHONE拍照的问题，可以用ImageResizerPortable工具批量缩放50%，再 进行注册。

内含两千多张，224x224彩色图像，用于训练一个紧急车辆的识别网络，我会利用该数据集，做一个Pytorch的预训练模型多重CNN实现模型的对比实验。

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随着计算机视觉方向的发展与各种开源库的涌现，目标检测与图像识别的步骤也越来越规范并且趋于简单化。 本次大作业采用Pycharm编辑器，应用Python的OpenCV图像处理库，基于深度学习的卷积神经网络来识别图像中的手写的大写英文字母。具体功能步骤是：对图像进行切片、目标检测、图像识别、图像定位、识别出来的字母重新写入到图片中。

PRML 机器学习 模式识别 中英文两版，哈工大 马春鹏 翻译

模式识别高分课程设计，利用BP神经网络对0-9的手写数字图像数据进行分类。 图像数据存放在Img的文件夹中，0-9每个数字各有55个样本，共550个图像样本数据。文件中的all_data.mat是为了对这些图像数据全部提取到MATLAB的工作区中，以便于MATLAB对数据的处理。载入后是一个4维的900×1200×10×55的阵列，900×1200为每一张图像的尺寸/分辨率，10指的是为0-9的10类图像，55是每一类的样本数目； 代码中有详细注释，整个过程分为：①载入图像数据；②裁剪图像的无效信息；③特征选择和提取；④特征预处理；⑤划分数据集；⑥网络训练；⑦网络测试；⑧用户验证过程 网络经多次测试后对训练样本和测试样本的分类准确率均在95%以上，MATLAB自建BP神经网络，代码每个过程都有注释详解，有利于读者对BP神经网络有更好的把握。 在用户验证过程中，向客户提供验证端口，读者在读懂代码的基础上，可以继续在此做一个UI界面或者接口，作为课程设计的话将会更加完善。

两套自己编写的MATLAB车牌识别源码。第二套较第一套改进了一些。里面带了车牌的图片，在MATLAB下运行main.m文件，选择要识别的图片即可自动识别。

纯gogo中的QR码识别和解码库这是纯go中的QR码识别和解码库。 它可以将大多数图像识别为QR Code字符串。 示例包主要导入（“字节”“ fmt”“ github.com/liyue201/goqr”“图像” _“图像/ jpeg” _“图像/ png”“ io / ioutil”） Printf（“识别文件：％v \ n”，路径）imgdata，错误：= ioutil.ReadFile（path），如果错误！= nil {fmt.Printf（“％v \ n”，err）return} img，_， err：= image.Decode（bytes.NewReader（imgdata））如果err！= ni