檢測到您已登錄華為云國際站賬號，為了您更好的體驗，建議您訪問國際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
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基本概念 賬號 用戶注冊華為云時的賬號，賬號對其所擁有的資源及云服務(wù)具有完全的訪問權(quán)限，可以重置用戶密碼、分配用戶權(quán)限等。由于賬號是付費主體，為了確保賬號安全，建議您不要直接使用賬號進行日常管理工作，而是創(chuàng)建用戶并使用他們進行日常管理工作。 IAM用戶 由賬號在IAM中創(chuàng)建的用戶
驟如下： 注冊并登錄管理控制臺。 鼠標(biāo)移動至用戶名，在下拉列表中單擊“我的憑證”。 在“API憑證”頁面的查看“賬號名”和“賬號ID”。 圖1 獲取賬號名和ID 父主題： 附錄
配置OBS訪問權(quán)限 EI企業(yè)智能服務(wù)對于圖片、語音等多媒體文件支持直接使用OBS服務(wù)的數(shù)據(jù)處理方式，以減少服務(wù)使用成本，降低服務(wù)的響應(yīng)時長，提升服務(wù)使用的體驗。 考慮到數(shù)據(jù)的安全，當(dāng)對服務(wù)進行授權(quán)后，才可以使用授權(quán)方式的URL（https://<bucket-name>.<end
如何調(diào)用API 構(gòu)造請求 認(rèn)證鑒權(quán) 返回結(jié)果
接起來如下所示。 https://iam.cn-north-1.myhuaweicloud.com/v3/auth/tokens 圖1 URI示意圖 為查看方便，在每個具體API的URI部分，只給出resource-path部分，并將請求方法寫在一起。這是因為URI-scheme
信息，用戶調(diào)用API接口時，需要使用Token進行鑒權(quán)。 獲取Token方法請參見認(rèn)證鑒權(quán)。 imagePath 圖片路徑。支持圖片文件路徑或圖片url路徑。其中，圖片的url路徑支持公網(wǎng)http/https url或OBS提供的url。 父主題： 應(yīng)用示例
超分圖像重建主要解決圖像在成像過程中像素過少導(dǎo)致的視覺信息不夠或者由于壓縮導(dǎo)致的圖像信息丟失的場景。超分圖像重建基于深度學(xué)習(xí)算法，對圖像中缺失的視覺信息進行補充，使得圖像視覺效果更好。 服務(wù)正式商用后，服務(wù)將于2018/12/29 00:00:00正式開始收費，支持靈活優(yōu)惠套餐，超分圖像重建費用低至5
}, "scope": { "project": { "name": "cn-north-1" //圖像搜索所屬區(qū)域信息 } } } } 請將以上示例代碼中的斜體字替換為實際所需要的內(nèi)容，詳情請參考《統(tǒng)一身份認(rèn)證服務(wù)API參考》。
信息，用戶調(diào)用API接口時，需要使用Token進行鑒權(quán)。 獲取Token方法請參見認(rèn)證鑒權(quán)。 imagePath 圖片路徑。支持圖片文件路徑或圖片url路徑。其中，圖片的url路徑支持公網(wǎng)http/https url或OBS提供的url。 父主題： 應(yīng)用示例
引言 圖像語義分割和對象檢測是計算機視覺中的兩個重要任務(wù)。語義分割是將圖像中的每個像素分類到特定的類別，而對象檢測是識別圖像中的目標(biāo)并確定其位置。本文將介紹如何使用Python和TensorFlow實現(xiàn)這兩個任務(wù)，并提供詳細的代碼示例。 所需工具 Python 3.x TensorFlow
String 參數(shù)解釋： 圖像文件的base64字符串，圖像入庫時，與image_url二選一。 約束限制： 目前僅支持JPEG/JPG/PNG/BMP/WEBP格式的圖像。 圖片中不能包含旋轉(zhuǎn)信息。 取值范圍： 圖像文件大小要求不超過5M。 默認(rèn)情況下，要求圖像的最短邊大于64px，
可以繼續(xù)參與新用戶優(yōu)惠活動；如您在體驗過程中因升級變更配置或其他原因產(chǎn)生付費或扣費，則會影響您的新用戶權(quán)益 查看更多 學(xué)習(xí)與使用 新手入門 快速入門 最佳實踐 圖說云服務(wù) 視頻教程 開發(fā)工具 API Explorer API Arts CodeArts IDE Huawei Cloud
CV之FD之HOG：圖像檢測之基于HOG算法、簡介、代碼實現(xiàn)(計算圖像相似度)之詳細攻略 圖像檢測之基于HOG算法、簡介、代碼實現(xiàn)(計算圖像相似度)之詳細攻略 相關(guān)文章：CV之FD之HOG：圖像檢測之基于HOG算法、簡介、代碼實現(xiàn)(計算圖像相似度)之詳細攻略 1、手寫Hog特征提取算法
[Python圖像處理] 五.圖像融合、加法運算及圖像類型轉(zhuǎn)換 [Python圖像處理] 六.圖像縮放、圖像旋轉(zhuǎn)、圖像翻轉(zhuǎn)與圖像平移 [Python圖像處理] 七.圖像閾值化處理及算法對比 [Python圖像處理] 八.圖像腐蝕與圖像膨脹 [Python圖像處理] 九.形態(tài)學(xué)之圖像開運算、閉運算、梯度運算
Float 樂器檢測閾值。默認(rèn)值為0.50，取值范圍（0~1），輸入非該范圍內(nèi)值算法即取默認(rèn)值。 響應(yīng)消息 響應(yīng)參數(shù)請參見表2。 表2 響應(yīng)參數(shù)說明 名稱 類型 說明 result JSON 調(diào)用成功時為圖像標(biāo)簽內(nèi)容。 調(diào)用失敗時無此字段。 exist Boolean 樂器檢測結(jié)果： true：檢測到樂器
結(jié)構(gòu)，如圖7所示；基于以上問題，華為云醫(yī)療AI團隊聯(lián)合華中科技大學(xué)提出了一種通過學(xué)習(xí)方向特征圖，強化像素間語義級關(guān)聯(lián)，該方法通過增加類間距，縮小類內(nèi)距，維持物體解剖學(xué)結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)高精度的邊緣分割。具體為1）通過UNET學(xué)習(xí)初始分割效果圖；2）基于UNET主干通過DF模塊學(xué)習(xí)每個像素
FasterRCNN和YOLOV3算法的比較，兩者有和區(qū)別，那個比較好？
獲取認(rèn)證信息 使用服務(wù)API需要進行認(rèn)證，推薦用戶使用AK/SK方式。步驟如下： 登錄華為云管理控制臺。 鼠標(biāo)移動至用戶名處，在下拉列表中單擊“我的憑證”。 選擇“訪問密鑰”頁簽，單擊“新增訪問密鑰”按鈕。 通過郵箱或者手機進行驗證，輸入對應(yīng)的驗證碼。 單擊“確定”，下載認(rèn)證賬號
使用SDK（GO） GO開發(fā)環(huán)境配置 GO語言SDK獲取和安裝 添加數(shù)據(jù)示例 更新數(shù)據(jù)示例 檢查數(shù)據(jù)示例 搜索數(shù)據(jù)示例 刪除數(shù)據(jù)示例
錯誤碼問題 調(diào)用服務(wù)時錯誤碼顯示“ModelArts.4204”怎么處理？ 錯誤碼顯示ModelArts.4603、ModelArts.4704怎么處理？
