- LDA大小:2MB包含若干文件,用LDA,PCA进行图像识别,很有用。适合初学PCA,LDA用户包含若干文件,用LDA,PCA进行图像识别,很有用。适合初学PCA,LDA用户4 127浏览会员免费
- 图像识别,物体检测,图像分类大小:2GBCaltech-UCSD Birds 200 是一个鸟类图片数据集,包含 200 不同种鸟类,共计 11788 张图片。Caltech-UCSD Birds 200 是一个鸟类图片数据集,包含 200 不同种鸟类,共计 11788 张图片。0 1161浏览会员免费
- tmp图像大小:18MB帮助你讲tmp文件中的文字取出来,可以方便的将图像压制的pdf中的文字搞定帮助你讲tmp文件中的文字取出来,可以方便的将图像压制的pdf中的文字搞定3 103浏览会员免费
- python,语言,编程语言,Python,脸部识别,语音识别,摄像头,输入法大小:5MB课程主要学习树莓派的一些基础知识和一些常规的操作和安装软件出现的常见问题以及学习基于树莓派的一些项目,避免新手入坑。例如:从安装系统——远程桌面控制——中文界面的设置——密码的设置—— 安装输入法 ——Linux基础命令——文件操作——树莓派摄像头的使用 ——基于树莓派人脸识别——语音识别——图像识别——语音播报——OpenCV2的安装——无论是新手还是树莓派爱好者希望能在里边共同学习到一些树莓派知识和使用方法。课程主要学习树莓派的一些基础知识和一些常规的操作和安装软件出现的常见问题以及学习基于树莓派的一些项目,避免新手入坑。例如:从安装系统——远程桌面控制——中文界面的设置——密码的设置—— 安装输入法 ——Linux基础命令——文件操作——树莓派摄像头的使用 ——基于树莓派人脸识别——语音识别——图像识别——语音播报——OpenCV2的安装——无论是新手还是树莓派爱好者希望能在里边共同学习到一些树莓派知识和使用方法。0 516浏览会员免费
- 基于Unity3D的建筑图纸三维户型重建,曹大元,孙博文,以图像识别的方法,从二维户型图纸重建三维建筑模型,通过Unity3D渲染出来,这大大增加了用户体验,具有一定视觉冲击力和吸引力。��0 460浏览会员免费
- yolo大小:469MBYOLO挖掘机目标检测模型,附带python flask项目对前端模型展示 环境配置文档不在本压缩包里,另附。YOLO挖掘机目标检测模型,附带python flask项目对前端模型展示 环境配置文档不在本压缩包里,另附。5 1724浏览¥ 11.90
- 本文基于2020 年 提出的 DDPM [ Denoising diffusion probabilisticmodels 模型 ,对扩散模型的原理进行 详细 的 介绍 。对于扩散过程,在满足马尔科夫链的条件下,我们应用了重参数技巧证明了基于原始数据我们 可以 对任意步进行采样 ,并且可以使用数学表达式 进行 表示;对于逆扩散过程, 我们应用了贝叶斯公式和高斯分布的性质进行数学推导得到了逆扩散过程的后验 分布 ,并且应用于目标 优化;对于目标优化, 在已知真实数据的条件下,我们应用了极大似然估计将模型参数估计转换为对数似然估计,结合了 变分推断 和 KL 散度将极大化对数似然转换为最小化变分下界的问题,通过数学推导 将原来 预测均值 转换成预测噪声 从而简化了模型的目标 优化 在 得到目标函数之后,我们完成了模型设计的算法流程介绍,并给出了训练模型;最后,我们基于扩散模型对于非条件生成图像和有条件生成图像进行了代码实现并且分析了结果 。0 519浏览免费
- 一、卷积神经网络 卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比如音频信号和文本数据等。CNN作为一个深度学习架构被提出的最初诉求是降低对图像数据预处理的要求,避免复杂的特征工程。在卷积神经网络中,第一个卷积层会直接接受图像像素级的输入,每一层卷积(滤波器)都会提取数据中最有效的特征,这种方法可以提取到图像中最基础的特征,而后再进行组合和抽象形成更高阶的特征,因此CNN在理论上具有对图像缩放、平移和旋转的不变性。 卷积神经网络CNN的要点就是局部连接(LocalConn5 2215浏览¥ 9.90
- 图像识别,图像分类,图像检测,物体识别,物体分类,物体检测大小:1GBCIFAR-100 是一个图像数据集,包含 60000 张 32x32 分辨率的彩色图像,根据图像内容被分为 100 个小类别,包括:airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship、truck,10个大类下的10个小类,类别之间的交集为空。CIFAR-100 是一个图像数据集,包含 60000 张 32x32 分辨率的彩色图像,根据图像内容被分为 100 个小类别,包括:airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship、truck,10个大类下的10个小类,类别之间的交集为空。5 1329浏览会员免费
- 图像识别大小:7MB边肇祺模式识别 PDF格式 目录 正文边肇祺模式识别 PDF格式 目录 正文4 225浏览会员免费
- ocr图像识别大小:794KB利用office 控件,识别图像中的文字、数字...利用office 控件,识别图像中的文字、数字...4 181浏览会员免费
- svm大小:1KB基于svm的手写数字图像识别以及数字图像的特征提取基于svm的手写数字图像识别以及数字图像的特征提取0 275浏览会员免费
- mediapipe大小:93MB备注: 1、安装时。如果遇到not support。可以自己pip debug --verbose 查看支持的格式。修改文件名即可备注: 1、安装时。如果遇到not support。可以自己pip debug --verbose 查看支持的格式。修改文件名即可0 603浏览会员免费
- 深度学习大小:246B深度学习视频讲座:2017年最新深度学习视频讲座(全套百度网盘资源链接).rar 第01课 跌宕起伏70年:神经网络发展概述 第02课 线性神经网络 第03课 BP神经网络应用 第04课 能联想和记忆的Hopfield神经网络 第05课 模拟退火算法与Boltzmann机 第06课 受限Boltzmann机RBM与应用RBM进行协同过滤 第07课 深度置信网络:利用堆叠的RBM进行权值预训练,应用于图像编码与解码,图像识别 第08课 万能逼近器:径向基神经网络 PCA与SVM神经网络 第09课 卷积神经网络;经典应用:MNIST手写体数字识别,Imagenet图像识别 第10课 计算机博弈原理,蒙特卡洛树搜索,深度学与AlphaGo,价值网络与策略网络的设计,构成和训练 第11课 堆叠150层的超深度网络:深度残差网络 第12课 递归神经网络深度学习视频讲座:2017年最新深度学习视频讲座(全套百度网盘资源链接).rar 第01课 跌宕起伏70年:神经网络发展概述 第02课 线性神经网络 第03课 BP神经网络应用 第04课 能联想和记忆的Hopfield神经网络 第05课 模拟退火算法与Boltzmann机 第06课 受限Boltzmann机RBM与应用RBM进行协同过滤 第07课 深度置信网络:利用堆叠的RBM进行权值预训练,应用于图像编码与解码,图像识别 第08课 万能逼近器:径向基神经网络 PCA与SVM神经网络 第09课 卷积神经网络;经典应用:MNIST手写体数字识别,Imagenet图像识别 第10课 计算机博弈原理,蒙特卡洛树搜索,深度学与AlphaGo,价值网络与策略网络的设计,构成和训练 第11课 堆叠150层的超深度网络:深度残差网络 第12课 递归神经网络0 294浏览会员免费
- LoRa大小:3MB利用AI驱动的HuskyLens模块,使诸如图像识别和对象检测之类的复杂任务变得简单,并在LoRa上传输该数据。 硬件部件: Arduino 101和Genuino 101×1个 NodeMCU ESP8266分支板×1个 DFHuskyLens机器人×1个 RYLR907×1个 软件应用程序和在线服务: Arduino IDE 在这个项目中,我们将看看DFRobot的HuskyLens。它是一款由AI驱动的相机模块,能够执行多种人工智能操作,例如人脸识别,对象识别和线条识别等。 它有点类似于我们在这个项目中讨论过的MatchX模块。由于MatchX模块有点贵,因此我决定自己做类似的事情,为此,我发现HuskyLens是一个不错的选择,因为与MatchX模块相比,它更便宜,并且可以完成MatchX可以做的所有事情,除了数据传输,为此,我们将把Huskylens模块与Reyax的RYLR907 LoRa模块连接起来,我们会做的很好。连接之后,我们将使用此HuskyLens检测对象,并使用LoRa模块将检测到的数据发送到接收方的另一个LoRa模块。利用AI驱动的HuskyLens模块,使诸如图像识别和对象检测之类的复杂任务变得简单,并在LoRa上传输该数据。 硬件部件: Arduino 101和Genuino 101×1个 NodeMCU ESP8266分支板×1个 DFHuskyLens机器人×1个 RYLR907×1个 软件应用程序和在线服务: Arduino IDE 在这个项目中,我们将看看DFRobot的HuskyLens。它是一款由AI驱动的相机模块,能够执行多种人工智能操作,例如人脸识别,对象识别和线条识别等。 它有点类似于我们在这个项目中讨论过的MatchX模块。由于MatchX模块有点贵,因此我决定自己做类似的事情,为此,我发现HuskyLens是一个不错的选择,因为与MatchX模块相比,它更便宜,并且可以完成MatchX可以做的所有事情,除了数据传输,为此,我们将把Huskylens模块与Reyax的RYLR907 LoRa模块连接起来,我们会做的很好。连接之后,我们将使用此HuskyLens检测对象,并使用LoRa模块将检测到的数据发送到接收方的另一个LoRa模块。0 1069浏览会员免费
- 图形图像源码大小:13MB可以用于开发机器人视觉系统。用于桌面上图像识别也不错。由于是C++代码,所以只能封装成DLL供易语言调用。功能很多,但时间有限,只封装了两个功能。有兴趣可以自行封装。可以用于开发机器人视觉系统。用于桌面上图像识别也不错。由于是C++代码,所以只能封装成DLL供易语言调用。功能很多,但时间有限,只封装了两个功能。有兴趣可以自行封装。0 881浏览会员免费
- 基于图像识别的候梯人数检测系统 :候梯人数检测是提高电梯群控系统运送效率的关键,本文提出并设计了基于图像识别 的候梯人数检测系统。首先考虑候梯乘客的感受以及覆盖范围,摄像机安装高度约为3.5m 至5.5m。由于受光线,摄像机的安装角度、遮挡等因素影响,若选取人脸、肩膀等人体特 征作为识别目标,识别结果不能够正确的代表候梯人数的数量。本文提出以人体头部作为人 10 体目标设计图像识别算法、从而最终达到检测候梯乘客数量的目的。由于图像质量受光线、 遮挡等因素影响,本文采用基于Mean Shift 的图像分割以及支持向量机 (SVM) 决策分类器 相结合的图像识别算法。上述方法在电梯群控的实际环境下采集的图像进行验证,实验结果 证明,针对电梯候梯人数图像采集的特殊性,该系统具有速度快,准确率高的特点,使电梯 群控系统能够获得一个稳定可靠的输入参数,从而提高电梯群的运送效率。 关键词:候梯人数检测;图像识别;Mean Shift图像分割;SVM 决策分类0 436浏览会员免费
- 图像识别,图像分类,物体识别,物体检测大小:2GBCaltech-256 是一个图像物体识别数据集,包含 30608 张图片,256个物体类别,每类图片最少80张,最多827张。Caltech-256 是一个图像物体识别数据集,包含 30608 张图片,256个物体类别,每类图片最少80张,最多827张。0 613浏览会员免费
- 遥感数据大小:21MBUrban数据通常被用于高光谱图像混合像元分解。它由Hydice传感器获取,图像大小为307*307。原始数据有210个波段,在去除噪音和水吸收波段后,一般留下162个波段做后续处理与分析。地物类别包含道路,屋顶,草地和树木。Urban数据通常被用于高光谱图像混合像元分解。它由Hydice传感器获取,图像大小为307*307。原始数据有210个波段,在去除噪音和水吸收波段后,一般留下162个波段做后续处理与分析。地物类别包含道路,屋顶,草地和树木。0 484浏览会员免费
- Python大小:16KBMajsoulAI MajsoulAI项目旨在实现在《雀魂》中用AI代替玩家打麻将。MajsoulAI前端使用通过监听《雀魂》websocket对局信息作为输入,以基于图像识别的模拟鼠标点击作为输出。MajsoulAI后端桥接至一个开源的天凤麻将AI()。 使用说明 运行环境 运行时环境推荐使用,以Win10系统python 3.7.7版本为例,首先建立一个venv环境并激活: $python -m venv ./venv $cmd $.\venv\Scripts\activate.bat 然后安装必要的依赖: $python -m pip install --upgrade pip $pip install -r requirements.txt 一个特殊的依赖是pytorch,由于其版本与安装方式经常变化,建议参考选择合适的版本的安装命令,例如当前最新的Windows-Pip-CudaMajsoulAI MajsoulAI项目旨在实现在《雀魂》中用AI代替玩家打麻将。MajsoulAI前端使用通过监听《雀魂》websocket对局信息作为输入,以基于图像识别的模拟鼠标点击作为输出。MajsoulAI后端桥接至一个开源的天凤麻将AI()。 使用说明 运行环境 运行时环境推荐使用,以Win10系统python 3.7.7版本为例,首先建立一个venv环境并激活: $python -m venv ./venv $cmd $.\venv\Scripts\activate.bat 然后安装必要的依赖: $python -m pip install --upgrade pip $pip install -r requirements.txt 一个特殊的依赖是pytorch,由于其版本与安装方式经常变化,建议参考选择合适的版本的安装命令,例如当前最新的Windows-Pip-Cuda1 4083浏览会员免费
- 网络图大小:29MB头像资源打包集合下载 海边风景头像500张打包, 可以用来随机生成头像使用。 也可以满足个人微信QQ微博等社交渠道作为头像头像资源打包集合下载 海边风景头像500张打包, 可以用来随机生成头像使用。 也可以满足个人微信QQ微博等社交渠道作为头像0 928浏览会员免费
- 图像识别大小:75KB焊缝边缘检测算法对比分析与MATLAB实现.zip焊缝边缘检测算法对比分析与MATLAB实现.zip5 691浏览¥ 9.90
- OCR大小:13MB星空OCR汉字识别软件,可用于识别图片上的文字,识别快可批量识别,功能有高精度识别、信息识别、网络图片识别、二维码识别、手写识别、票局识别、表格识别提取汉字或导出表格、车牌车型识别、动物植物识别、识别图像返回百科数据等功能,最新版软件下载群236250273星空OCR汉字识别软件,可用于识别图片上的文字,识别快可批量识别,功能有高精度识别、信息识别、网络图片识别、二维码识别、手写识别、票局识别、表格识别提取汉字或导出表格、车牌车型识别、动物植物识别、识别图像返回百科数据等功能,最新版软件下载群2362502730 230浏览会员免费
- DSP图像识别大小:137KB通用的图像识别系统主要通过图像采集卡将图像传送到 PC 上,然后在 PC 上通过软件运行各种图像识别程序,这种方案存在一定的局限性:通用的图像识别系统主要通过图像采集卡将图像传送到 PC 上,然后在 PC 上通过软件运行各种图像识别程序,这种方案存在一定的局限性:0 161浏览会员免费
- 图像识别与分类的算法系统应用的论文集 This book presents important recent advances in sensors, image processing algorithms, and systems for image recognition and classification with diverse applications in military, aerospace, security, image tracking, radar, biomedical, and intelligent transportation. The book includes contributions by some of the leading researchers in the field to present an overview of advances in image recognition and classification over the past decade. It provides both theoretical and practical information on advances in the field.5 161浏览会员免费
- 本文研制出一种基j:嵌入式DM642图像/视频硬件平台的人民币图像快速识别系 统。分别研究了图像预处理算法、图像分割算法、人民币币种识别算法和号码图像U{别 算法。 研究了数字图像处理的获取和预处理算法。包括数字图像处理理论、数字图像处理 系统组成结构、通过CCD摄像头获取图像技术、人民币图像的扶度化以及人民币图像 的平滑和滤波等。 研究厂人民币图像分割算法和实现方法。包括人民币图像的二值化和边缘检测算 法。分析了几种二值化和边缘检测方法,给出改进的二值化算法,选用并证明了_次样 条小波在边缘检测中的优越性,丌发了基于小波变换的号码图像边缘检测算法。 研究了人民币币种、摆放方向的识别以及人民币图像中号码的定位和号码识别算 法。包括人民币币种及摆放方向的识别、人民币号码的定位、宁荷分割、细化以及单个 号码的识别。在DM642图像/视频处理平台上丌发了基于树分类器的单个号码U{别算 法。 研究了rI的DM642图像/视频处理J|发平台的组成结构,DSP的集成环境CCS软 件编程原理,嵌入式操作系统DsP/BIOs的原理。给出了基于DSP/BIOS操作系统的程 序丌发流程,并对整个系统的算法分别从算法的原理级、代码级和系统级进行了优化, 充分地利用r高性能的DM642平台资源。 提出了今后研究中有待于进一步解决的问题,包括人民币图像预处理、分割、识别 二个阶段的评测结果与分析,以及整个系统的不足与展望。0 86浏览会员免费
- 猫狗分类大小:13MB猫狗识别猫狗识别5 1260浏览¥ 9.90
- 简言之: 预处理: (边缘检测-降噪-灰度图) -- OCR 识别 -- 对结果进行模式匹配。 Google搜索:”身份证识别 OCR ”; 根据检索结果得出商用API,列表如下: 产品名称 单次价格 参考地址0 315浏览会员免费
- 数字图像识别技术典型案例及代码大小:2MB数字图像识别技术典型案例及代码 经典资料,多年项目积累数字图像识别技术典型案例及代码 经典资料,多年项目积累0 147浏览会员免费
- 附件源码大小:133MBImageProcessing-Python 该资源为作者在CSDN的撰写Python图像处理文章的支撑,主要是Python实现图像处理、图像识别、图像分类等算法代码实现。该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望该资源对您有所帮助,一起加油! 前文参考: 希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~ 原博客参考地址: 后续会尝试结合深度学习进行更深入的研究。 CSDN Eastmount 杨秀璋 2021-05-09 效果图:ImageProcessing-Python 该资源为作者在CSDN的撰写Python图像处理文章的支撑,主要是Python实现图像处理、图像识别、图像分类等算法代码实现。该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望该资源对您有所帮助,一起加油! 前文参考: 希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~ 原博客参考地址: 后续会尝试结合深度学习进行更深入的研究。 CSDN Eastmount 杨秀璋 2021-05-09 效果图:0 1200浏览会员免费
- 深度学习大小:152B深度学习视频讲座:2017年最新深度学习视频讲座(全套百度网盘资源链接) 【课程内容】 第01课 跌宕起伏70年:神经网络发展概述 第02课 线性神经网络 第03课 BP神经网络应用 第04课 能联想和记忆的Hopfield神经网络 第05课 模拟退火算法与Boltzmann机 第06课 受限Boltzmann机RBM与应用RBM进行协同过滤 第07课 深度置信网络:利用堆叠的RBM进行权值预训练,应用于图像编码与解码,图像识别 第08课 万能逼近器:径向基神经网络 PCA与SVM神经网络 第09课 卷积神经网络;经典应用:MNIST手写体数字识别,Imagenet图像识别 第10课 计算机博弈原理,蒙特卡洛树搜索,深度学与AlphaGo,价值网络与策略网络的设计,构成和训练 第11课 堆叠150层的超深度网络:深度残差网络 第12课 递归神经网络深度学习视频讲座:2017年最新深度学习视频讲座(全套百度网盘资源链接) 【课程内容】 第01课 跌宕起伏70年:神经网络发展概述 第02课 线性神经网络 第03课 BP神经网络应用 第04课 能联想和记忆的Hopfield神经网络 第05课 模拟退火算法与Boltzmann机 第06课 受限Boltzmann机RBM与应用RBM进行协同过滤 第07课 深度置信网络:利用堆叠的RBM进行权值预训练,应用于图像编码与解码,图像识别 第08课 万能逼近器:径向基神经网络 PCA与SVM神经网络 第09课 卷积神经网络;经典应用:MNIST手写体数字识别,Imagenet图像识别 第10课 计算机博弈原理,蒙特卡洛树搜索,深度学与AlphaGo,价值网络与策略网络的设计,构成和训练 第11课 堆叠150层的超深度网络:深度残差网络 第12课 递归神经网络1 131浏览会员免费
- # 源码如下: #!/usr/bin/env python #coding=utf-8 import os from PIL import Image, ImageDraw import cv def detect_object(image): '''检测图片,获取人脸在图片中的坐标''' grayscale = cv.CreateImage((image.width, image.height), 8, 1) cv.CvtColor(image, grayscale, cv.CV_BGR2GRAY) cascade = cv.Load("/opt/local/share/Open0 1485浏览会员免费
- 随着深度学习在图像识别领域的巨大成功,深度学习被应用到越来越多的领 域,包括视频处理领域,文本处理领域以及音频处理领域。卷积神经网络是深度学习中非常重要的一类网络模型,它和传统神经网络的区别在于引入了卷积层、池化层。卷积神经网络在图像识别领域取得成功之后,研究人员开始逐步将其应用于视频分类任务中,并取得了分类效果上的提高,这充分说明了卷积神经网络在视频分类任务中起到的重要作用。 本文的研究内容在于实现一个通用且有效的分类检索模型。在图像研究领域 有研究人员提出在卷积神经网络中引入哈希层来得到图像对应的O一1向量哈希 码,使用这个哈希码来进行相似图片的查找,取得了不错的效果。本文的一个创 新点在于将这种思路引入到了视频处理领域,验证了哈希层在这个应用场景中的有效性,继而提出通用且效果更好的分类检索模型;另外一个创新点在于采用了更为高效的检索算法来提高模型的可用性。0 714浏览会员免费
- 迁移学习大小:18MBUSPS数据集包含0-9十个数字的28*28的图片,通道数为1,可以用于迁移学习,图像识别等。USPS数据集包含0-9十个数字的28*28的图片,通道数为1,可以用于迁移学习,图像识别等。0 1104浏览会员免费
- 今天,在我们的世界里充满了数据,图像成为构成这些数据的重要组成部分。但无论是用于何种用途,这些图像都需要进行处理。图像处理就是分析和处理数字图像的过程,主要旨在提高其质量或从中提取一些信息,然后可以将其用于某种用途。 图像处理中的常见任务包括显示图像,基本操作如裁剪、翻转、旋转等,图像分割,分类和特征提取,图像恢复和图像识别。可使用Python提供的图像处理工具。 1.图像表示 已知单通道的灰度图像在计算机中的表示是一个8位无符号整形的矩阵。numpy作为python中强大的工具之一,该矩阵就用numpy的array表示,多通道就是红绿蓝(RGB)三通道。5 2146浏览会员免费
- android大小:310MB安卓opencv4.5.0 完整demo、sdk及说明,可用于安卓图像视频处理,Android studio导入直接使用安卓opencv4.5.0 完整demo、sdk及说明,可用于安卓图像视频处理,Android studio导入直接使用0 394浏览会员免费
- 数字图像识别技术小型课件 讲述了数字图像识别技术的发展,方法,成就,方向,现在存在的问题等。非常有用的论文参考资料3 69浏览会员免费
- TMS320C6678大小:4MB互联网信息化社会迅猛发展的如今,数字信号处理技术中的各种算法复杂度 是日渐提高,通信的速率也是快速的在提升,这样就对应用各领域的嵌入式信号 处理系统实时性和可靠性提出了挑战。目前单个处理器构成的系统已经很难满足 各种应用场合数据实时可靠处理的挑战,而 TMS320C6678 这款八核 DSP 的问世 让高速、海量数据的实时可靠处理不再是嵌入式信号处理系统的难题! TMS320C6678 是美国德州仪器公司(TI)最新推出的高性能八核 DSP 处理器。 采用 TI 多年的研发成果 KeyStone 多内核架构,其具有高性能的协处理器,丰富的 片内片外高速接口,各核都拥有独立的内存以及高达 4MB 的核间共享内存;另外 还包含有多核导航器、包加速器、安全加速引擎等 C66X 多核特有的组件。。 TMS320C6678 非常适合各种需要性能卓越、功耗较低、多种高速通信接口的 数字信号处理应用场合,例如:通信基站、高清图像识别、国防电子装备以及航 空航天等等。TI 提供免费的接口驱动 CSL 库,以及针对芯片优化的数据库、图像 处理库,支持标准 C 语言编程,以及针对 TI DSP 的优化汇编语言,因此开发人员 可便捷地移植应用,快速设计出自己的软件,缩短产品上市时间。 本课题以 XXX 研究所与本人所在单位合作的在研项目为依托。根据用户需求 以及当前 DSP 发展趋势,采用 TI 最新推出的八核 DSP 芯片 TMS320C6678 作为本 系统的核心处理芯片,并辅以高端 FPGA 芯片、以及各种必要的外围器件来共同 完成实现高速信号的采集与处理。 本课题着重研究分析 TMS320C6678DSP 的嵌入式软件设计开发。课题研究设 计覆盖了项目整个软件生命周期:计划、开发和保证软件正确性、可控制性以及 可信度的完整过程。整个过程包括硬件设计与软件设计。 当今电子信息高速发展的社会,多核处理器已经成为电子行业的必然趋势, 我们想要走在时代的前沿,引领技术发展,就必须在多核 DSP 技术方心未艾之时, 对其技术研究掌握,C66X 多核技术研究与应用有助于提升中国产业的整体技术含 量与水平。 本课题通过开发高速信号采集系统来掌握 TMS320C6678DSP 的开发应用技 术,对推动 TMS320C66xx 系列 DSP 的成熟开发应用具有极高的意义。互联网信息化社会迅猛发展的如今,数字信号处理技术中的各种算法复杂度 是日渐提高,通信的速率也是快速的在提升,这样就对应用各领域的嵌入式信号 处理系统实时性和可靠性提出了挑战。目前单个处理器构成的系统已经很难满足 各种应用场合数据实时可靠处理的挑战,而 TMS320C6678 这款八核 DSP 的问世 让高速、海量数据的实时可靠处理不再是嵌入式信号处理系统的难题! TMS320C6678 是美国德州仪器公司(TI)最新推出的高性能八核 DSP 处理器。 采用 TI 多年的研发成果 KeyStone 多内核架构,其具有高性能的协处理器,丰富的 片内片外高速接口,各核都拥有独立的内存以及高达 4MB 的核间共享内存;另外 还包含有多核导航器、包加速器、安全加速引擎等 C66X 多核特有的组件。。 TMS320C6678 非常适合各种需要性能卓越、功耗较低、多种高速通信接口的 数字信号处理应用场合,例如:通信基站、高清图像识别、国防电子装备以及航 空航天等等。TI 提供免费的接口驱动 CSL 库,以及针对芯片优化的数据库、图像 处理库,支持标准 C 语言编程,以及针对 TI DSP 的优化汇编语言,因此开发人员 可便捷地移植应用,快速设计出自己的软件,缩短产品上市时间。 本课题以 XXX 研究所与本人所在单位合作的在研项目为依托。根据用户需求 以及当前 DSP 发展趋势,采用 TI 最新推出的八核 DSP 芯片 TMS320C6678 作为本 系统的核心处理芯片,并辅以高端 FPGA 芯片、以及各种必要的外围器件来共同 完成实现高速信号的采集与处理。 本课题着重研究分析 TMS320C6678DSP 的嵌入式软件设计开发。课题研究设 计覆盖了项目整个软件生命周期:计划、开发和保证软件正确性、可控制性以及 可信度的完整过程。整个过程包括硬件设计与软件设计。 当今电子信息高速发展的社会,多核处理器已经成为电子行业的必然趋势, 我们想要走在时代的前沿,引领技术发展,就必须在多核 DSP 技术方心未艾之时, 对其技术研究掌握,C66X 多核技术研究与应用有助于提升中国产业的整体技术含 量与水平。 本课题通过开发高速信号采集系统来掌握 TMS320C6678DSP 的开发应用技 术,对推动 TMS320C66xx 系列 DSP 的成熟开发应用具有极高的意义。1 323浏览会员免费
- 主要介绍了浅谈Python3识别判断图片主要颜色并和颜色库进行对比的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧5 1633浏览会员免费
- 图片,切割,处理技术大小:1MB图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来,其有意义的特征有图像中的边缘、区域等,这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法,但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此,对图像分割的研究还在不断深入之中,是目前图像处理中研究的热点之一。图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来,其有意义的特征有图像中的边缘、区域等,这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法,但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此,对图像分割的研究还在不断深入之中,是目前图像处理中研究的热点之一。4 134浏览会员免费
- 在精密测量、自动化装配和机器人等诸多领域, 往往需要对圆形器件或图标进行识别和定位, 而目前传统的检测方法是H ough变换, 计算复杂, 对资源需求大, 且不利于实时控制. 本文利用圆形几何对称的性质, 采用基于颜色分类方法, 提出一种非Hough变换的圆的检测方法, 从而达到对彩色图像中圆形目标进行快速识别的目的. 设计了算法的流程,编制了相应的圆识别程序, 通过对足球机器人定位的验证, 表明该算法具有运算速度快及对畸变的圆形目标适应性好等优点, 为图像处理中圆目标的快速识别与定位提供了一种借鉴.4 88浏览会员免费
- 图像识别,图像分类,物体识别,物体检测大小:1GBCaltech101 是一个图像物体识别数据集,包含 101 类物体的图像,每个类别中最小包含 31 张图片。Caltech101 是一个图像物体识别数据集,包含 101 类物体的图像,每个类别中最小包含 31 张图片。0 945浏览会员免费
- 今天小编就为大家分享一篇Python图像处理之识别图像中的文字(实例讲解),具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧5 1333浏览会员免费
- machine-learning大小:71MB部署深度学习 欢迎使用我们的NVIDIA 推理和实时库指导手册。 此使用NVIDIA 将神经网络有效地部署到嵌入式Jetson平台上,通过图形优化,内核融合和FP16 / INT8精度提高了性能和能效。 视力原语,如图像识别, 物体检测,并用于语义分割,继承从共享对象。 提供了一些示例,用于从实时摄影机供稿进行流式处理并处理图像。 有关C ++和Python库的详细参考文档,请参见部分。 遵循教程,在Jetson上运行推理和转移学习,包括收集自己的数据集和训练自己的模型。 它涵盖了图像分类,对象检测和分割。 目录 >回购中现在支持Jetson 和JetPack 4.4.1。 >试试新的对象检测教程! >有关最新更新和新功能,请参阅。 你好AI世界 Hello AI World可以在Jetson上完全运行,包括使用TensorRT进行推理和使用PyTorch进行学习。 Hello AI World的推理部分-包括为Python或C ++编写自己的图像分类和对象检测应用程序代码,以及实时相机演示-可以在您的Jetson上运行大约两小时或更短的时间,而迁移学习最好离开过夜。 系统设置部署深度学习 欢迎使用我们的NVIDIA 推理和实时库指导手册。 此使用NVIDIA 将神经网络有效地部署到嵌入式Jetson平台上,通过图形优化,内核融合和FP16 / INT8精度提高了性能和能效。 视力原语,如图像识别, 物体检测,并用于语义分割,继承从共享对象。 提供了一些示例,用于从实时摄影机供稿进行流式处理并处理图像。 有关C ++和Python库的详细参考文档,请参见部分。 遵循教程,在Jetson上运行推理和转移学习,包括收集自己的数据集和训练自己的模型。 它涵盖了图像分类,对象检测和分割。 目录 >回购中现在支持Jetson 和JetPack 4.4.1。 >试试新的对象检测教程! >有关最新更新和新功能,请参阅。 你好AI世界 Hello AI World可以在Jetson上完全运行,包括使用TensorRT进行推理和使用PyTorch进行学习。 Hello AI World的推理部分-包括为Python或C ++编写自己的图像分类和对象检测应用程序代码,以及实时相机演示-可以在您的Jetson上运行大约两小时或更短的时间,而迁移学习最好离开过夜。 系统设置1 945浏览会员免费
- .net大小:692MBLuxand_FaceSDK8.0是目前最新版本离线开发人脸识别开发包,集成了人脸检测、活体检测、年龄、眼睛开合、笑容等检测功能,支持C,C ++,C#, VB.NET,Java和Delphi,可以开发跨平台的Web,Windows,Linux,macOS,iOS和Android32位和64位应用程序,支持本机摄像头和网络摄像头。可在本地库或数据库查找匹配的面孔,自动检测图形编辑器中的面部特征以及实时检测静止图像和视频流中的面孔。开发包里含开发文档和多种语言的演示代码DEMO,是开发人员快速开发人脸应用的利器。Luxand_FaceSDK8.0是目前最新版本离线开发人脸识别开发包,集成了人脸检测、活体检测、年龄、眼睛开合、笑容等检测功能,支持C,C ++,C#, VB.NET,Java和Delphi,可以开发跨平台的Web,Windows,Linux,macOS,iOS和Android32位和64位应用程序,支持本机摄像头和网络摄像头。可在本地库或数据库查找匹配的面孔,自动检测图形编辑器中的面部特征以及实时检测静止图像和视频流中的面孔。开发包里含开发文档和多种语言的演示代码DEMO,是开发人员快速开发人脸应用的利器。0 121浏览会员免费
- VS2015大小:29MB使用VS2015+OpenCV3.4.16实现基于颜色模型的火焰识别,有需要可自行进行下载使用VS2015+OpenCV3.4.16实现基于颜色模型的火焰识别,有需要可自行进行下载0 322浏览会员免费
- 图像识别大小:4MB神经网络图像识别技术是随着当代计算机技术!图像处理!人工智能!模式 识别理论等发展起来的一种新型图像识别技术,是在传统的图像识别方法的基础 上融合神经网络算法的一种图像识别方法"本文简要介绍了图像识别原理和几种 模式识别常用的神经网络模型,重点介绍了目前在目标识别中用的最多的前馈神 经网络模型及其采用的BP算法"讨论了BP算法的优缺点,针对BP算法存在的 缺点,介绍了几种改进的BP算法"提出了BP网络分类器的设计方法!样本的选 择及组织方法"本文采用了不做图像特征提取的神经网络图像识别方法,克服了 在复杂背景下目标特征提取的难点"实验仿真结果表明不做特征提取的神经网络 图像识别方法是可行的"本文最后提出了一种可动态重构的BP网络的FPGA实现 模型"尽管还没有将该系统应用于实际的图像识别,但为下面的工作打下了基础"神经网络图像识别技术是随着当代计算机技术!图像处理!人工智能!模式 识别理论等发展起来的一种新型图像识别技术,是在传统的图像识别方法的基础 上融合神经网络算法的一种图像识别方法"本文简要介绍了图像识别原理和几种 模式识别常用的神经网络模型,重点介绍了目前在目标识别中用的最多的前馈神 经网络模型及其采用的BP算法"讨论了BP算法的优缺点,针对BP算法存在的 缺点,介绍了几种改进的BP算法"提出了BP网络分类器的设计方法!样本的选 择及组织方法"本文采用了不做图像特征提取的神经网络图像识别方法,克服了 在复杂背景下目标特征提取的难点"实验仿真结果表明不做特征提取的神经网络 图像识别方法是可行的"本文最后提出了一种可动态重构的BP网络的FPGA实现 模型"尽管还没有将该系统应用于实际的图像识别,但为下面的工作打下了基础"4 132浏览会员免费
- 研究了激光视觉搭接焊缝的图像识别方法。针对原始焊接坡口激光图像中的噪声,比较了均值滤波和中值滤波去噪方法,提出了一种改进的滤波方法,采用自适应阈值调整的最大方差法计算滤波图像的二值化阈值,从而实现对图像的分割。针对搭接坡口激光图像提出了三种坡口中心位置的识别和提取方法,并通过图像处理实验比较了三种识别方法的坐标误差、识别正确率。试验证明,最大方差法的图像处理过程和快速Hough变换识别法有效,能满足焊缝实时跟踪的要求。0 666浏览会员免费
- python深度学习大小:7MB用于深度学习图像识别,使用python语言写的用于深度学习图像识别,使用python语言写的5 874浏览会员免费
- 图像识别大小:2MB全国电子设计竞赛F题智能送药小车全国电子设计竞赛F题智能送药小车0 920浏览会员免费
- 为了满足图像识别较高的识别率和较低的时间消耗两方面的要求, 提出了一种不变矩和禁忌搜索结合算法, 即以不变矩作为特征参数, 以禁忌搜索算法加快图像数据检测。在最佳的迭代步长下, 不变矩和禁忌搜索结合算法在平均识别率、消耗时间、平均重复个数等参数方面, 要明显优于一般不变矩算法。不变矩和禁忌搜索结合算法兼顾了识别率和时间消耗两个方面的因素, 可以应用于一些高速的图像识别场合。0 80浏览会员免费
- 扫地机器人大小:4MB这两年来,AI技术的迅猛发展,无人驾驶汽车热度疯狂,智能产品的不断涌现,图像识别、语音识别、神经网络感知等人工智能正处于难得的发展机遇期,人工智能和实体经济融合进一步深化,智能化产品也源源不断地涌现。产品智能化就需要大脑主控芯片和各种各样的sensor,ST现有推出一款TOF激光测距sensoor VL53L0,高精度测距,可以用于机器人、无人机、扫地机、手机等。目前ST推出VL53L0+ STM32F401RE智能机器人扫地方案。 核心技术优势1、 前、后、左、右各装一个VL53L0激光测距sensor, 每个sensor发射940nm波长非可见光,通过TOF测出各方向的距离, 通过软件计算,得出房子环境空间的布局情况。 2、 可以设定多种清扫模式。包括沿边清扫、集中清扫、随机清扫、直线清扫等工作模式。 3、 设定好清扫模式后,可以开始清扫操作,如遇难到障碍物,会自动避让,自动选择最佳的行进路线。 4、 清扫完成后,机器会自动停机 方案规格1.STM32F401RE和VL53L0都是ST自产芯片,ST MCU具有极高的性价比,市面普及度也高。 2.VL53L0功耗低、体积小,正常工作模式下功耗仅20mW,待机功耗只有5µA。封装尺寸为2.4mm x 4.4mm x 1mm,业界目前体积最小的同类产品,同时支持手势识别。 3.距离测量精度高,可以达毫米级。 4.测量距离最长可达2米。 5.ST可以提供基于STM32F401RE和VL53L0软件开发包。 6.可以外扩一块蓝牙模块和重力、陀螺sensor,进行更精确的运动轨迹操控和手机APP操作。 7.VL53L0可以同时挂载多颗。 8.VL53L0采用快速响应的FlightSenseTM技术。 方案来源于大大通。这两年来,AI技术的迅猛发展,无人驾驶汽车热度疯狂,智能产品的不断涌现,图像识别、语音识别、神经网络感知等人工智能正处于难得的发展机遇期,人工智能和实体经济融合进一步深化,智能化产品也源源不断地涌现。产品智能化就需要大脑主控芯片和各种各样的sensor,ST现有推出一款TOF激光测距sensoor VL53L0,高精度测距,可以用于机器人、无人机、扫地机、手机等。目前ST推出VL53L0+ STM32F401RE智能机器人扫地方案。 核心技术优势1、 前、后、左、右各装一个VL53L0激光测距sensor, 每个sensor发射940nm波长非可见光,通过TOF测出各方向的距离, 通过软件计算,得出房子环境空间的布局情况。 2、 可以设定多种清扫模式。包括沿边清扫、集中清扫、随机清扫、直线清扫等工作模式。 3、 设定好清扫模式后,可以开始清扫操作,如遇难到障碍物,会自动避让,自动选择最佳的行进路线。 4、 清扫完成后,机器会自动停机 方案规格1.STM32F401RE和VL53L0都是ST自产芯片,ST MCU具有极高的性价比,市面普及度也高。 2.VL53L0功耗低、体积小,正常工作模式下功耗仅20mW,待机功耗只有5µA。封装尺寸为2.4mm x 4.4mm x 1mm,业界目前体积最小的同类产品,同时支持手势识别。 3.距离测量精度高,可以达毫米级。 4.测量距离最长可达2米。 5.ST可以提供基于STM32F401RE和VL53L0软件开发包。 6.可以外扩一块蓝牙模块和重力、陀螺sensor,进行更精确的运动轨迹操控和手机APP操作。 7.VL53L0可以同时挂载多颗。 8.VL53L0采用快速响应的FlightSenseTM技术。 方案来源于大大通。0 563浏览会员免费
- 最近项目要用到文字识别功能,所以花了几天时间整理了一下。今天就记录一下用C#实现文字识别的过程。 一、登录百度云进入控制台界面,创建应用获取秘钥 1、在百度云的产品里找到文字识别 2、找到通用文字识别点击立即使用。然后进入控制台。(这里可能会进入购买页面,可以直接购买免费版) 3、在控制台点击创建应用。然后填写相关内容就可以获得应用秘钥。 二、获得C#SDK 1、百度云C#SDK下载:下载地址 2、可以到官网直接下载:下载链接 三、将C#SDK导入VS 找到解决方案里的引用目录,右键,选择第一个添加引用。然后找到COM项目下的类型库。选择Microsoft Word 12.0 Ob0 623浏览会员免费
- 深度学习大小:2MB通过Keras和tesorflow简单的几行代码,训练自己需要的模型,实现图像识别。包含数据集处理、模型训练、模型测试、模型查看、模型转换、模型迁移等等。Android实现智能识别,把Keras或Tensorflow训练的深度学习模型移植到Android上进行使用。 具体请参考发表的博客文章。通过Keras和tesorflow简单的几行代码,训练自己需要的模型,实现图像识别。包含数据集处理、模型训练、模型测试、模型查看、模型转换、模型迁移等等。Android实现智能识别,把Keras或Tensorflow训练的深度学习模型移植到Android上进行使用。 具体请参考发表的博客文章。0 637浏览会员免费
- 图灵奖的算法哦,SIFT算法在图像识别上应用日趋成熟,大家快来看看这个优秀而神秘的算法吧4 149浏览会员免费
- bp,人工智能,图像识别大小:36KB基于bp人工智能的图像识别的技术,配套源代码-bp artificial intelligence-based image recognition technology and supporting source code基于bp人工智能的图像识别的技术,配套源代码-bp artificial intelligence-based image recognition technology and supporting source code5 139浏览会员免费
- 主要介绍了图像识别 python+opencv的简单人脸识别,具有一定参考价值,需要的朋友可以参考下。0 1111浏览会员免费
- 小车设计大小:1MB电子专业的智能小车设计 智能搬运小车采用AVR系列的Atmega128作为控制核心,利用数字摄像头进行图像数据采集,准确鉴别四种不同图形的立方体;采用光电管循迹走道,确定小车往返搬运物件的行进路线;使用电磁铁吸附立方体,便捷的完成搬运作业;选用12864液晶显示屏,实时显示小车运行时间和检测到的图像;沿用二值化优化算法,使图像识别快速而简捷。小车结构紧奏,界面美观大方。电子专业的智能小车设计 智能搬运小车采用AVR系列的Atmega128作为控制核心,利用数字摄像头进行图像数据采集,准确鉴别四种不同图形的立方体;采用光电管循迹走道,确定小车往返搬运物件的行进路线;使用电磁铁吸附立方体,便捷的完成搬运作业;选用12864液晶显示屏,实时显示小车运行时间和检测到的图像;沿用二值化优化算法,使图像识别快速而简捷。小车结构紧奏,界面美观大方。4 123浏览会员免费
- 针对传统无人机巡线指挥系统中GPS定位误差较大,导致指挥效果不佳的问题,提出基于图像识别技术的无人机巡线指挥系统设计。对无人机自动巡航线路系统硬件进行设计,包括无人机系统、导航系统、航点跟踪系统、云台检测系统以及地面站系统。采用GPS/INS组合导航系统,充分考虑输电线路周围电磁环境干扰问题,获取无人机具体位置信息。针对绝缘子识别,采用云台检测系统,以此控制无人机发送命令。利用Windows系统同时处理多个任务,设计获取和处理图像数据流程,依据灰度分割阈值公式,采用图像识别技术确定目标位置,设计无人机巡线指挥流程。实验结果表明,该系统GPS定位误差与实际值基本一致,具有良好的指挥效果。0 1311浏览会员免费
- 手势识别大小:22KB使用stm32摄像头进行识别手势动作,下载后需要自己查看端口号,并进行连接,效果比较稳定。使用stm32摄像头进行识别手势动作,下载后需要自己查看端口号,并进行连接,效果比较稳定。0 1365浏览会员免费