檢測(cè)到您已登錄華為云國(guó)際站賬號(hào)，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問國(guó)際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
中國(guó)站
中國(guó)站
International
Europe
檢測(cè)到您已登錄華為云國(guó)際站賬號(hào)，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問國(guó)際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
"event_set":[] } } JSON格式說明 字段 類型 說明 event_type Uint64 快速標(biāo)識(shí)藍(lán)藻識(shí)別算法的輸出消息類型。 藍(lán)藻識(shí)別事件其值固定為34078721，對(duì)應(yīng)16進(jìn)制為 0x 0000 0000 0208 0001. task_id String
提交錄音文件識(shí)別任務(wù) 錄音文件識(shí)別接口，用于識(shí)別長(zhǎng)錄音文件，支持中文普通話、四川話識(shí)別。錄音文件放在OBS（對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)）或公網(wǎng)可訪問的服務(wù)器上。 由于錄音文件識(shí)別通常會(huì)需要較長(zhǎng)的時(shí)間，因此識(shí)別是異步的，即接口分為創(chuàng)建識(shí)別任務(wù)和查詢?nèi)蝿?wù)狀態(tài)兩個(gè)接口。創(chuàng)建識(shí)別任務(wù)接口創(chuàng)建任務(wù)完成后
出租車發(fā)票識(shí)別 功能介紹 識(shí)別出租車發(fā)票中的文字信息，并以JSON格式返回識(shí)別的結(jié)構(gòu)化結(jié)果。該接口的使用限制請(qǐng)參見約束與限制，詳細(xì)使用指導(dǎo)請(qǐng)參見OCR服務(wù)使用簡(jiǎn)介章節(jié)。 圖1 出租車發(fā)票示例圖 如果圖片中包含多張卡證票據(jù)，請(qǐng)調(diào)用智能分類識(shí)別服務(wù)。 約束與限制 只支持識(shí)別PNG、J
基于華為云圖像識(shí)別服務(wù)，對(duì)圖像含有的內(nèi)容和場(chǎng)景進(jìn)行識(shí)別，以標(biāo)簽的形式返回
基于華為云圖像識(shí)別服務(wù)，對(duì)圖像含有的內(nèi)容和場(chǎng)景進(jìn)行識(shí)別，以標(biāo)簽的形式返回
啟動(dòng)一句話識(shí)別 您可以根據(jù)自己的業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行優(yōu)化、修改sasr_http.xml前端界面和SasrHttpActivity.class代碼，執(zhí)行SasrHttpActivity.class代碼效果如下。 父主題： Android端調(diào)用語(yǔ)音交互服務(wù)
區(qū)域：華東-上海一 計(jì)費(fèi)模式：按需計(jì)費(fèi) 服務(wù)類型： 網(wǎng)絡(luò)圖片識(shí)別 0.05元/次 電子面單識(shí)別 0.08元/次 50+80 = 130元 總計(jì)： - 130.1490元
如何在含有多張人臉的圖片中實(shí)現(xiàn)多人臉識(shí)別 當(dāng)前人臉識(shí)別服務(wù)中，如果傳入的圖片中包含多個(gè)人臉，則只能選取最大的一個(gè)人臉進(jìn)行識(shí)別。但是可以使用如下方法，實(shí)現(xiàn)一張圖片中多張人臉的識(shí)別（比對(duì)/搜索）： 調(diào)用人臉檢測(cè)接口，可以得到多張人臉在圖片中的像素位置。 通過獲取到的人臉位置信息，從原
文檔識(shí)別」?！冈泼}文檔識(shí)別」是一款文字識(shí)別工具，通過光學(xué)設(shè)備（攝像機(jī)、照相機(jī)、掃描儀等）和OCR技術(shù)將紙質(zhì)文檔、筆記、名片、發(fā)票、圖片等文件一鍵轉(zhuǎn)換為可編輯的電子文檔。①下載并打開云脈文檔識(shí)別」工具，點(diǎn)擊綠色“+”號(hào)，選擇圖片識(shí)別/圖像拍攝；②導(dǎo)入圖像/攝像頭捕捉到畫面后，點(diǎn)擊右
口需要具備一定的編程開發(fā)基礎(chǔ)，圖像識(shí)別后返回的結(jié)果為JSON格式，用戶需要通過編程來處理識(shí)別結(jié)果。 您可以根據(jù)以下介紹選擇合適的使用方式： 通過華為云API Explorer在線調(diào)用圖像識(shí)別服務(wù)API。 如果您是開發(fā)初學(xué)者，有代碼編寫基礎(chǔ)，對(duì)HTTP請(qǐng)求與API調(diào)用有一定的了解，
哥倫比亞身份證識(shí)別 功能介紹 識(shí)別哥倫比亞身份證中的文字信息，并將識(shí)別的結(jié)構(gòu)化結(jié)果返回給用戶。 約束與限制 支持哥倫比亞身份證的識(shí)別。 只支持識(shí)別PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式圖片。 圖像各邊的像素大小在15px到8192px之間。單個(gè)圖片對(duì)應(yīng)的Base64編碼不超過10MB。
為什么實(shí)際調(diào)用次數(shù)與界面記錄次數(shù)不一致 OCR控制臺(tái)只記錄服務(wù)調(diào)用成功的次數(shù)，調(diào)用失敗的次數(shù)不計(jì)算在使用量?jī)?nèi)。 請(qǐng)參照如下操作查看調(diào)用失敗的次數(shù)： 登錄管理控制臺(tái)。 在控制臺(tái)首頁(yè)選擇“文字識(shí)別”，進(jìn)入“文字識(shí)別”界面。 選擇對(duì)應(yīng)的服務(wù)（如：“智能分類識(shí)別”），單擊“查看監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)”，進(jìn)
一、概述在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)，語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域最常用的模型是GMM-HMM。但近年來隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，出現(xiàn)了越來越多基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音識(shí)別模型。在各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型中，RNN因其能捕捉序列數(shù)據(jù)的前后依賴信息而在聲學(xué)模型中被廣泛采用。用得最多的RNN模型包括LSTM、GRU等。但RNN在每
可以通過一些圖像處理的技術(shù)幫他盡可能的還原，進(jìn)而提高識(shí)別率?？偟膩碚f，單純的印刷體識(shí)別在業(yè)界已經(jīng)能做到很不錯(cuò)了，但說100%識(shí)別是肯定不可能的，但是說識(shí)別得不錯(cuò)那是沒毛病。 (2)手寫體識(shí)別一直是OCR界一直想攻克的難關(guān)，但是時(shí)至今天，識(shí)別難度還是很大。為什么手寫體識(shí)別這么難識(shí)
） KNN 手寫數(shù)字識(shí)別 實(shí)現(xiàn)思路： 將測(cè)試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成只有一列的0-1矩陣形式 將所有（L個(gè)）訓(xùn)練數(shù)據(jù)也都用上方法轉(zhuǎn)換成只有一列的0-1矩陣形式 把L個(gè)單列數(shù)據(jù)存入新矩陣A中——矩陣A每一列存儲(chǔ)一個(gè)字的所有信息 用測(cè)試數(shù)據(jù)與矩陣A中的每一列求距離，求得的L個(gè)距離存入距離數(shù)組中
車輛通行費(fèi)發(fā)票識(shí)別 功能介紹 識(shí)別車輛通行費(fèi)發(fā)票中的關(guān)鍵文字信息，并以JSON格式返回識(shí)別的結(jié)構(gòu)化結(jié)果。該接口的使用限制請(qǐng)參見約束與限制，詳細(xì)使用指導(dǎo)請(qǐng)參見OCR服務(wù)使用簡(jiǎn)介章節(jié)。 圖1 車輛通行費(fèi)發(fā)票示例圖 如果圖片中包含多張卡證票據(jù)，請(qǐng)調(diào)用智能分類識(shí)別服務(wù)。 約束與限制 支持
那么就需要利用SVM這個(gè)二分類器去實(shí)現(xiàn)一個(gè)多類問題的分類。本文人臉識(shí)別程序中， 采用的是一對(duì)一的投票策略， 即在任意兩類樣本之間設(shè)計(jì)一個(gè)SVM分類器，分類為得票最多的類。 2 MATLAB工具軟件 本文通過MATLAB工具軟件， 對(duì)PC A-SVM人臉識(shí)別方法進(jìn)行仿真計(jì)算。MATLAB人臉識(shí)別程序的使用界
局部二值化：按照一定的規(guī)則將整幅圖像劃分為N個(gè)窗口，對(duì)這N個(gè)窗口中的每一個(gè)窗口再按照一個(gè)統(tǒng)一的閾值T將該窗口內(nèi)的像素劃分為兩部分，進(jìn)行二值化處理。局部二值化也有一個(gè)缺陷。這個(gè)缺陷存在于那個(gè)統(tǒng)一閾值的選定。這個(gè)閾值是沒有經(jīng)過合理的運(yùn)算得來，一般是取該窗口的平局值。這就導(dǎo)致在每一個(gè)窗口內(nèi)仍
結(jié)束識(shí)別請(qǐng)求響應(yīng) 服務(wù)器端收到“結(jié)束識(shí)別”請(qǐng)求時(shí)或語(yǔ)音識(shí)別過程中發(fā)生錯(cuò)誤，服務(wù)端會(huì)向客戶端推送如下響應(yīng)消息，以json字符串形式放置在text message中。 響應(yīng)消息 表1 響應(yīng)參數(shù) 參數(shù)名 參數(shù)類型 說明 resp_type String 響應(yīng)類型。參數(shù)值為END，表示結(jié)束識(shí)別響應(yīng)。
分類和識(shí)別具有非常重要的意義。一方面，人們能夠通過植物識(shí)別系統(tǒng)毫不費(fèi)力的查詢到植物的種類以及其他相關(guān)信息，能夠更好的保護(hù)瀕危物種，幫助維持生態(tài)平衡，另一方面，通過植物葉片圖像也可以鑒別出植物是否受到病蟲害。因此我們希望建立植物葉片識(shí)別系統(tǒng)來對(duì)農(nóng)作物以及各種稀有植物進(jìn)行識(shí)別。采用模
