注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. delphi OCR 源码

  2. 思路简要说明： 1、图像二值化 将图片中的各点用0或1表示，1为有效点，0为背景。这里使用的是最大类间方差法 （otsu），在资料中有介绍。 2、去除干扰点 3、分割 将整个的图片分为每个单独的字，在下一步中才能一一识别。 4、与样本库进行对比，寻求最近似匹配 这步是比较核心的地方，由于要识别的图形每次都是随机变化的，我们不能进行完 全匹配识别，所以使用的是‘欧氏距离’来进行最近似匹配，资料中的《自由手写体 数字识别》里面有详细说明。 （样本库文件是 按照匹配的特征通过事先编写的程序进行学习得

  3. 所属分类：Delphi

    • 发布日期：2009-07-16
    • 文件大小：855kb
    • 提供者：gongpinke

  1. ocx验证码识别源码

  2. 本程序以动网asp论坛的验证码为例，演示如何识别位置变化、字符变形的验证码图 片，希望大家主要用于研究，不要搞破坏。 1、图像二值化 将图片中的各点用0或1表示，1为有效点，0为背景。这里使用的是最大类间方差法 （otsu），在资料中有介绍。 2、去除干扰点 3、分割 将整个的图片分为每个单独的字，在下一步中才能一一识别。 4、与样本库进行对比，寻求最近似匹配 这步是比较核心的地方，由于要识别的图形每次都是随机变化的，我们不能进行完 全匹配识别，所以使用的是‘欧氏距离’来进行最近似匹配，资料中

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-07-12
    • 文件大小：855kb
    • 提供者：treezhy2

  1. jQuery 教程 源码+实例+注释

  2. jQuery 教程 源码+实例+注释 $的选择器部分: 凡是运用$,其返回值是一个object $选择器主要用于选择标签.基本用法是同css的选择器.但是,很让人兴奋的是,他支持常见的浏览器,而css中很多选择器是IE6所不支持的. 1.基本选择器(3种): $("标签名"),如$("p")是选取了所有的p标签节点 $("#id名"),如$("#test")是选取了id为test的标签节点 $(".class名"),如$(".test")是选取了所有class为test的标签节点 上面的$("

  3. 所属分类：Javascript

    • 发布日期：2010-09-29
    • 文件大小：587kb
    • 提供者：mp3che

  1. delphi ocr源码

  2. 思路简要说明： 1、图像二值化 将图片中的各点用0或1表示，1为有效点，0为背景。这里使用的是最大类间方差法 （otsu），在资料中有介绍。 2、去除干扰点 3、分割 将整个的图片分为每个单独的字，在下一步中才能一一识别。 4、与样本库进行对比，寻求最近似匹配 这步是比较核心的地方，由于要识别的图形每次都是随机变化的，我们不能进行完 全匹配识别，所以使用的是‘欧氏距离’来进行最近似匹配，资料中的《自由手写体 数字识别》里面有详细说明。 （样本库文件是按照匹配的特征通过事先编写的程序进行学习得到

  3. 所属分类：Delphi

    • 发布日期：2011-07-09
    • 文件大小：855kb
    • 提供者：wangfei1812

  1. jQuery Mobile快速入门245页完整版.pdf + 所有源码.7z

  2. jQuery Mobile快速入门245页完整版.pdf + 所有源码.7z 24H内删除，作者写书非常不容易，如觉得好，请购买纸质书籍，易读易懂！藏书不如读书，读书请买好书，这是好书。 第1章　jquery mobile简介 　1.1　通用访问 　1.2　跨所有移动平台的统一 　1.3　简化的标记驱动的开发 　1.4　渐进式增强 　1.5　响应式设计 　1.6　可主题化的设计 　1.7　可访问性 　1.8　总结 第2章　jquery mobile入门 　2.1　jquery mobile页面

  3. 所属分类：Android

    • 发布日期：2014-05-18
    • 文件大小：29mb
    • 提供者：aaa939291641

  1. ImageEN 5.2.0 FullSource〖含全部源码、帮助文档 、安装方法、Demo下载链接，支持D5-XE7〗

  2. 我非常喜欢的一套Delphi图像处理组件，截止到发布时的最新版，支持D5-XE7，功能非常强大，甚至可以做人脸、人眼识别跟踪、视频播放、摄像头控制、图像对比、图像加解密等，常用的图像处理功能更不在话下，处理效率极高，Demo也相当详尽。我一直在DelphiXE2下使用，下载包内包含了全部源码、帮助文档 、安装方法、Demo下载链接（因Demo太大只提供了下载链接，请需要的朋友自行下载）。 强烈推荐给做Delphi开发的同仁！

  3. 所属分类：Delphi

    • 发布日期：2014-11-18
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：dm86128

  1. ImageEN 5.2.0 FullSource〖含全部源码、帮助文档 、安装方法、Demo下载链接，支持D5-XE7〗

  2. 我非常喜欢的一套Delphi图像处理组件，截止到发布时的最新版，支持D5-XE7，功能非常强大，甚至可以做人脸、人眼识别跟踪、视频播放、摄像头控制、图像对比、图像加解密等，常用的图像处理功能更不在话下，处理效率极高，Demo也相当详尽。我一直在DelphiXE2下使用，下载包内包含了全部源码、帮助文档 、安装方法、Demo下载链接（因Demo太大只提供了下载链接，请需要的朋友自行下载）。 强烈推荐给做Delphi开发的同仁！

  3. 所属分类：Delphi

    • 发布日期：2014-11-18
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：seahaiyang2614

  1. VB 图像处理软件 MagicPixels 软件屋源码（阈值分割+边缘检测

  2. VB Halcon 图像对比源码,经过实测完全可以用的源码。可以用于二个图像的对比。（阈值分割+边缘检测

  3. 所属分类：VB

    • 发布日期：2014-12-01
    • 文件大小：173kb
    • 提供者：yang145145

  1. 微信小程序源码(人脸识别 图像识别 换军装)等功能

  2. 小帅一点资讯微信小程序图像识别源码，微信小程序百度AI接口源码，微信小程序图片上传显示缩放缩略图 人脸识别 植物、动物、菜品、车型等识别 换军装 人脸对比等功能

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-05-31
    • 文件大小：194kb
    • 提供者：u010651369

  1. vb6_远程桌面_源码.7z

  2. 远程桌面刚把桌面图像传输 写好控制没写 传输是只传输不一样的部分 所以宽带占用很少360流量防火墙看基本上只有每秒几十KB. 就是对比数据和截图有点费cpu 有人能解决的话可以一起交流下...闲着也是闲着 timer我设置的10ms 调试模式会比较卡 需要生成exe运行 调试的时候最好调大点

  3. 所属分类：VB

    • 发布日期：2020-04-23
    • 文件大小：399kb
    • 提供者：q540760448

  1. 添加高斯噪声，并用高斯滤波、均值滤波、中值滤波、双边滤波四种滤波去噪方式源码.zip

  2. 用高斯滤波、均值滤波、中值滤波，双边滤波滤波进行去噪处理，这四种滤波是在添加高斯噪声的基础上，分别得到信噪比，通过对比信噪比值，最终得到那种方式处理效果最好。并且源码可以在不同的卷积核滤波器大小、添加不同浓度的高斯噪声、不同的滤波去噪方式等条件下，进行滤波处理，得到处理后的图像。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-07-01
    • 文件大小：67kb
    • 提供者：m0_48983233

  1. Contrastive_losses:回购各种对比损失-源码

  2. 回购各种对比损失。没有新的研究。现有代码的一些实现。以下文件的实现： Chechik，Gal等。 “通过排名对图像相似性进行大规模在线学习。”，《机器学习研究杂志》 11（2010）：1109-1135。 使用三胞胎和浅层卷积神经网络学习局部特征描述符Vassileios Balntas，Edgar Riba，Daniel Ponsa和Krystian Mikolajczyk 还有更多...

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：90kb
    • 提供者：weixin_42134051

  1. Multi-Lane-Atrous-Feature-Fusion-Capsule-Network-with-CLAHE:具有MRI图像对比的有限自适应直方图均衡化的多车道Atrous特征融合胶囊网络-源码

  2. 具有CLAHE的多车道功能融合胶囊网络 具有MRI图像对比的有限自适应直方图均衡化的多车道Atrous特征融合胶囊网络 原始码 用于此研究的代码是对 engGuo / CapsNet-Keras上的代码的修改。

  3. 所属分类：其它

  1. HTML_CSS_Weather_Data_Dashboard-源码

  2. 天气分析仪表板（ ） 我创建了一个可视化仪表板网站，该网站可以对比各种纬度和经度的天气数据。 在构建此仪表板时，我为每个图创建了单独的页面，并为用户提供了一种在页面之间导航的方法。这些页面包含可视化效果及其相应的说明。我还提供了一个登陆页面，一个可以查看所有图的比较的页面以及另一个可以查看用于构建它们的数据的页面。 该网站共有7页，其中包括： 包含以下内容的目标网页： 该项目的说明。 链接到每个可视化页面。边栏包含每个图的预览图像，单击图像会将用户带到该可视化文件。 四个可视化页面，每个页面都

  3. 所属分类：其它

  1. Multilingual-CLIP-源码

  2. 多语言CLIP 适用于任何语言的OpenAI CLIP文本编码器 ·· 概述 最近发布了一篇论文，《中 ，其中介绍了CLIP（对比语言-图像预训练）模型。使用对比学习目标，通过匹配文本和图像的相应矢量表示，训练该模型以使其连接文本和图像。 CLIP由两个单独的模型组成，一个视觉编码器和一个文本编码器。这些内容接受了高达4亿张的图像和相应的字幕的培训。此后，OpenAI发布了一组较小的CLIP模型，可以在上找到它们。 我们建议进行微调，以使用任何语言的预训练文本模型替换原始英语文本编码器。这种方

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：175kb
    • 提供者：weixin_42162978

  1. swav:SwAV的PyTorch实施httpsarxiv.orgabs2006.09882-源码

  2. 通过对比群集分配进行视觉特征的无监督学习 该代码提供了PyTorch实施和SwAV预训练的模型（SW apping V IEWS之间的ssignments），如在本文描述的。 SwAV是一种无需使用注释即可预训练卷积网络的有效且简单的方法。 与对比方法类似，SwAV通过比较图像的变换来学习表示，但是与对比方法不同，它不需要计算特征对比较。 由于不需要大型存储库或辅助动量网络，因此它使我们的框架更高效。 具体来说，我们的方法同时对数据进行聚类，同时在为同一张图片的不同增强（或“视图”）生成的聚类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：48kb
    • 提供者：weixin_42160376

  1. contrastive-unpaired-translation:对比性的非配对图像到图像翻译，比cyclegan更快，更轻松的训练（ECCV 2020，在PyTorch中）-源码

  2. 对比非成对翻译（CUT） | | | 我们提供了基于补丁式对比学习和对抗学习的不成对图像到图像翻译的PyTorch实现。 没有使用手工制作的损耗和逆网络。 与相比，我们的模型训练更快，内存占用更少。 另外，我们的方法可以扩展到单个图像训练，其中每个“域”仅是单个图像。 ， ，，加州大学伯克利分校和Adobe Research 在ECCV 2020中 伪代码 import torch cross_entropy_loss = torch . nn . CrossEntropyLoss ()

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：16mb
    • 提供者：weixin_42151772

  1. siamesenetwork-tensorflow：使用siamese网络进行降维和相似图像检索-源码

  2. 暹罗网络Tensorflow 暹罗网络是包含两个或多个相同子网络的神经网络。 该网络的目的是发现两个相似事物之间的相似性或进行比较。 与使用交叉熵作为损失函数的分类任务不同，暹罗网络通常使用对比损失或三重损失。 暹罗网络具有很多功能，该存储库正在尝试使用暹罗网络进行降维和图像检索。 该项目遵循Hadsell-et-al.'06 [1]，方法是计算共享网络输出上的欧几里得距离，并优化对比损失（更多信息请参见论文）。 污染损失定义如下 的 是网络输出之间的距离 与输入 和输入 。 相似度函

  3. 所属分类：其它

  1. 使用图像分类-OpenCV和SVM：使用机器学习进行图像处理和分类：使用Open CV和SVM机器学习模型进行图像分类-源码

  2. 印度古典舞蹈的分类 本文提出的算法旨在在印度古典舞领域实现姿势识别。 姿势分类考虑了三种不同的舞蹈，即巴拉特纳坦舞，卡萨克舞和奥迪西舞，以及全部15种姿势。 将创建一个包含100张图像的初始数据库，并将其分为训练和测试数据集。 选择Hu矩作为特征提取技术来描述图像的形状上下文，因为它们是缩放，平移和旋转不变的。 为了提取Hu矩，将图像的前景和背景分离，然后将所得图像转换为二进制图像。 由于这是一个多类分类问题，因此，SVM是使用“一对一”和“一对一”的方法实现的，并且两种方法的结果均与线性和RB

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：822kb
    • 提供者：weixin_42118423

  1. imgaug：用于机器学习实验的图像增强-源码

  2. ga 这个python库可帮助您为机器学习项目扩充图像。 它将一组输入图像转换为一组稍有变化的新的，更大的图像。 图片 热图 段地图 关键点 边界框多边形 原始输入 高斯噪声+对比+锐化 仿射 作物+垫 Fliplr +观点 一个输入图像的更多（强）示例增强： 目录 许多增强技术 例如仿射变换，透视图变换，对比度变化，高斯噪声，区域丢失，色相/饱和度变化，裁剪/填充，模糊，... 为高性能而优化 易于仅将增强应用于某些图像 易于以随机顺序应用增强 ） 热图（float32），分

  3. 所属分类：其它

« 12 3 4 5 »