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- 圖像字符識別 內(nèi)容精選 換一換
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課程目標(biāo) 掌握圖像處理理論和應(yīng)用，具有圖像處理的相關(guān)編程和云上應(yīng)用能力。 課程大綱 第1章 計算機(jī)視覺概覽 第2章 數(shù)字圖像處理基礎(chǔ) 第3章 圖像預(yù)處理技術(shù) 第4章 圖像處理基本任務(wù) 第5章 特征提取與傳統(tǒng)圖像處理算法 第6章 深度學(xué)習(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第7章 圖像處理實驗 華為云開發(fā)者學(xué)堂來自：百科云知識 使用ModelArts實現(xiàn)花卉圖像分類 使用ModelArts實現(xiàn)花卉圖像分類 時間：2020-12-02 11:24:42 本實驗指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺使用flowers數(shù)據(jù)集對預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建花卉圖像分類應(yīng)用。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 使用戶來自：百科
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華為云計算 云知識 圖像識別服務(wù)獲取訪問密匙 圖像識別服務(wù)獲取訪問密匙 時間：2020-11-27 09:39:02 本視頻主要為您介紹圖像識別服務(wù)獲取訪問密鑰的操作教程指導(dǎo)。 場景描述： 華為圖像識別服務(wù)以Restful API的方式提供給用戶使用，用戶可使用AK/SK認(rèn)證方式。來自：百科華為云計算 云知識 有哪些途徑可以使用圖像搜索的API 有哪些途徑可以使用圖像搜索的API 時間：2020-09-16 11:33:54 圖像搜索（ImageSearch），即以圖搜圖，華為云圖像搜索基于深度學(xué)習(xí)與圖像識別技術(shù)，利用特征向量化與搜索能力，幫助客戶從指定圖庫中搜索相同及相似的圖片。來自：百科
- 圖像字符識別 更多內(nèi)容
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華為云計算 云知識 圖像搜索服務(wù)ImageSearch：精準(zhǔn)定制化搜索 圖像搜索服務(wù)ImageSearch：精準(zhǔn)定制化搜索 時間：2020-12-15 09:24:58 圖像搜索（ Image Search ）：基于領(lǐng)先的深度學(xué)習(xí)與圖像識別技術(shù)，結(jié)合不同應(yīng)用業(yè)務(wù)和行業(yè)場景，利用特征向來自：百科![]()
統(tǒng)的實例上，安裝Tesseract，并部署項目進(jìn)行測試。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 Tesseract （是 OCR 中的一種實現(xiàn)方式）是一個光學(xué)字符識別引擎，支持多種操作系統(tǒng)。本實驗將在華為云鯤鵬 彈性云服務(wù)器 CentOS系統(tǒng)的實例上，安裝Tesseract；體驗通過源碼在鯤鵬云服務(wù)器上安來自：百科![]()
華為云計算 云知識 圖像識別使用SDK操作視頻教程 圖像識別使用SDK操作視頻教程 時間：2020-11-17 09:41:40 本視頻主要為您介紹圖像識別使用SDK操作教程： 場景描述： 華為圖像是被服務(wù)以Restful API的方式提供給用戶使用，用戶可以使用AK/SK認(rèn)證方式。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 使用昇騰AI彈性云服務(wù)器實現(xiàn)圖像分類應(yīng)用 使用昇騰AI彈性云服務(wù)器實現(xiàn)圖像分類應(yīng)用 時間：2020-12-01 15:59:46 實驗指導(dǎo)用戶完成基于華為昇騰彈性云服務(wù)器的圖像分類應(yīng)用。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 1.了解華為昇騰全棧開發(fā)工具M(jìn)ind Studio；來自：百科![]()
華為云計算 云知識 使用昇騰彈性云服務(wù)器實現(xiàn)黑白圖像上色應(yīng)用（C++） 使用昇騰彈性云服務(wù)器實現(xiàn)黑白圖像上色應(yīng)用（C++） 時間：2020-12-01 15:29:16 本實驗主要介紹基于AI1型服務(wù)器的黑白圖像上色項目，并部署在AI1型服務(wù)器上執(zhí)行的方法。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求來自：百科![]()
幫助客戶準(zhǔn)確識別和理解圖像內(nèi)容。它廣泛用于圖像自動打標(biāo)簽、圖像分類、特定物體檢測、基于圖像內(nèi)容的推薦等場景，可以用于素材管理、推薦、搜索、廣告分發(fā)等。這對于游戲、社交資訊、音視頻、媒資、電商等產(chǎn)生大量圖像和視頻的行業(yè)來說，無疑是一種極大的便利。 華為云圖像識別 Image 是一種來自：百科![]()
風(fēng)控、推薦、輿情、防欺詐等具有豐富關(guān)系數(shù)據(jù)的場景。圖像識別（ Image Recognition ），基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準(zhǔn)確識別圖像中的視覺內(nèi)容，提供多種物體、場景和概念標(biāo)簽，具備目標(biāo)檢測和屬性識別等能力，幫助客戶準(zhǔn)確識別和理解圖像內(nèi)容。 圖引擎服務(wù) 主要用于關(guān)系分析，把關(guān)系網(wǎng)絡(luò)抽來自：百科![]()
實戰(zhàn)篇：給機(jī)器一雙“慧眼”，看懂文字、圖像和視頻 實戰(zhàn)篇：給機(jī)器一雙“慧眼”，看懂文字、圖像和視頻 時間：2020-12-16 14:21:14 給機(jī)器一雙“慧眼”，看懂文字、圖像和視頻，讓機(jī)器擁有一雙火眼金睛。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括：OCR技術(shù)識別文字、圖像識別應(yīng)用場景、視頻理解原理及應(yīng)用。來自：百科![]()
文字識別 OCR 識別精準(zhǔn) 服務(wù)穩(wěn)定 簡單易用 文字識別（ Optical Character Recognition ，簡稱OCR）是指將圖片、掃描件或PDF、OFD文檔中的打印字符進(jìn)行檢測識別成可編輯的文本格式，以JSON格式返回識別結(jié)果。 OCR以開放API（Application來自：專題![]()
小企業(yè)可以自動化繁瑣的重復(fù)任務(wù)，提高工作效率，減少人力資源的浪費(fèi)。而AI（人工智能）則可以為企業(yè)提供更智能化的解決方案，例如OCR（光學(xué)字符識別）和NLP（自然語言處理）等。 作為一家專注于RPA+AI的業(yè)務(wù)咨詢及技術(shù)開發(fā)專家，上海德成信息技術(shù)有限公司為中小企業(yè)提供全方位的咨詢與來自：專題![]()
，我們推出了一款名為“銀行卡OCR識別”的Saas產(chǎn)品，旨在幫助中小企業(yè)用戶快速、準(zhǔn)確地識別銀行卡信息。 銀行卡OCR識別是一種基于光學(xué)字符識別技術(shù)的解決方案。通過輸入銀行卡正面照片，我們的產(chǎn)品可以準(zhǔn)確地識別出銀行卡的名稱、卡號、卡類型、發(fā)卡行名稱和發(fā)卡行標(biāo)識等關(guān)鍵信息。這個功能來自：專題![]()
電商評論論壇 對于用戶賣家上傳的圖像評論通過圖像的清晰度進(jìn)行智能化過濾，自動對圖像的清晰度進(jìn)行判斷預(yù)測并量化，禁止上傳模糊圖像。 場景優(yōu)勢如下： 保證評論真實性：對用戶上傳的圖片進(jìn)行審核，保證圖片清晰可見，提升評論真實性。 提升用戶信譽(yù)：禁止用戶上傳模糊圖像，保證真實性，進(jìn)一步提升用戶信譽(yù)。來自：百科![]()
電商評論論壇 對于用戶賣家上傳的圖像評論通過圖像的清晰度進(jìn)行智能化過濾，自動對圖像的清晰度進(jìn)行判斷預(yù)測并量化，禁止上傳模糊圖像。 場景優(yōu)勢如下： 保證評論真實性：對用戶上傳的圖片進(jìn)行審核，保證圖片清晰可見，提升評論真實性。 提升用戶信譽(yù)：禁止用戶上傳模糊圖像，保證真實性，進(jìn)一步提升用戶信譽(yù)。來自：百科![]()
，提升業(yè)務(wù)效率。 目前 內(nèi)容審核 包括內(nèi)容審核-圖像、 內(nèi)容審核-文本 、 內(nèi)容審核-視頻 。提供了清晰度檢測、扭曲校正、文本內(nèi)容檢測、圖像內(nèi)容檢測和 視頻審核 服務(wù)。 內(nèi)容審核-圖像 圖像內(nèi)容審核，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測，準(zhǔn)確識別圖像中的涉政敏感人物、暴恐元素、涉黃內(nèi)容等，幫助業(yè)務(wù)規(guī)避違規(guī)風(fēng)險。來自：百科![]()
TIFF格式的圖片。 Ø 圖像各邊的像素大小在15px到8192px之間。 Ø 圖像中識別區(qū)域有效占比超過80%，保證整張表格及其邊緣包含在圖像內(nèi)。 Ø 支持圖像任意角度的水平旋轉(zhuǎn)。 Ø 目前不支持復(fù)雜背景（如戶外自然場景、防偽水印等）和表格線扭曲圖像的文字識別。 Ø 支持中英文以及部分繁體字。來自：專題![]()
Core強(qiáng)大計算吞吐量的需求。同時DVPP也可以完成圖像的裁剪與縮放。 上圖展示了一種典型改變圖像尺寸的裁剪和補(bǔ)零操作，VPC在原圖像中取出的待處理圖像部分，再將這部分進(jìn)行補(bǔ)零操作，在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算過程中保留邊緣的特征信息。補(bǔ)零操作需要用到上、下、左、右四個填充尺寸，在補(bǔ)零區(qū)域中進(jìn)行圖像邊緣擴(kuò)充，最后得到可以直接計算的補(bǔ)零后圖像。來自：百科
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