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搜索[图像感知]，共10000篇文章

使用Python+OpenCV进行图像模板匹配(Match Template)

#导入所需库文件 importcv2 importnumpyasnp 然后加载原始图像和要搜索的图像模板。OpenCV对原始图像进行处理，创建一个灰度版本，在灰度图像里进行处理和查找匹配。

2017-10-31

android ocr 图像识别之tess-two试用

不需要任何so库，也兼容6.0以上版本把tess-two添加到项目里，在app 的build.gradle里添加下面 dependencies { compile 'com.rmtheis:tess-two:7.0.0' } 1 2 3 然后从https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/tree/3.04.00下载项目需要的训练语言数据，下载后复制，到assets/tessdata目录下，之后把它复制到SD卡。 /** * 初始化ocr识别需要用到的训练数据 */ private void initOcr() { datapath = getFilesDir() + "/tesseract/"; checkFile(new File(datapath + "tessdata/"), "chi_sim"); } 1 2 3 4 5 6 7 /** * @param dir * @param language chi_sim eng */ private void checkFile(File dir, String language) { //如果目前不存在则创建方面，然后在判断训练数据文件是否存在 if (!dir.exists() && dir.mkdirs()) { copyFiles(lag); } if (dir.exists()) { String datafilepath = datapath + "/tessdata/" + language + ".traineddata"; File datafile = new File(datafilepath); if (!datafile.exists()) { copyFiles(lag); } } } 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 /** 把训练数据放到手机内存 * @param language "chi_sim" ,"eng" */ private void copyFiles(String language) { try { String filepath = datapath + "/tessdata/" + language + ".traineddata"; AssetManager assetManager = getAssets(); InputStream instream = assetManager.open("tessdata/" + language + ".traineddata"); OutputStream outstream = new FileOutputStream(filepath); byte[] buffer = new byte[1024]; int read; while ((read = instream.read(buffer)) != -1) { outstream.write(buffer, 0, read); } outstream.flush(); outstream.close(); instream.close(); } catch (FileNotFoundException e) { e.printStackTrace(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 做完准备工作之后，待相机取到图片之后，调用doOcr方法即可获得识别结果，需要注意的是，该方法需要再子线程进行。 public void doOcr(Bitmap bitmap, String language) { TessBaseAPI baseApi = new TessBaseAPI(); baseApi.init(datapath, language); bitmap = bitmap.copy(Bitmap.Config.ARGB_8888, true); baseApi.setImage(bitmap); String resultTxt = baseApi.getUTF8Text(); baseApi.clear(); baseApi.end(); //get resultTxt to do something }

2017-10-30

图像技术在直播中的应用（上）——美颜技术

抛开政策、内容问题不说，单就技术层面，基于图像技术的创新成为解决这些难题最为可行的办法。作为Tu料的首个分享，我们首先就选择了直播这个热门话题，就图像技术在直播中的应用做一个入门的介绍。

2017-08-02

《精通Matlab数字图像处理与识别》一导读

前言精通Matlab数字图像处理与识别图像处理与识别是当今计算机科学中一个热门研究方向，其应用广泛，发展前景乐观。Matlab是MathWorks公司开发的一款工程数学计算软件。

2017-05-01

【干货】张长水：图像识别与机器学习

演讲全文：图像识别是人工智能领域非常核心的一个课题。同时从研究的角度来看，机器学习也是人工智能下的一个研究方向。因此，这个题目会更容易引起大家的共鸣。一、什么是图像识别？图像识别是什么？

2017-04-02

在python3下用PIL做图像处理

Python Imaging Library (PIL)是python下的图像处理模块，支持多种格式，并提供强大的图形与图像处理功能。

2012-02-20

《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现（第2版）》——1.2 数字图像处理与机器视觉

1.2 数字图像处理与机器视觉数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现（第2版） 1.2.1 从图像处理到图像识别图像处理、图像分析和图像识别是认知科学与计算机科学中的一个令人兴奋的活跃分支

2017-05-01

《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现（第2版）》一一0.2 数字图像处理与机器视觉

0.2 数字图像处理与机器视觉 **数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现（第2版）0.2.1 从图像处理到图像识别**图像处理、图像分析和图像识别是认知科学与计算机科学中的一个令人兴奋的活跃分支

2017-05-01

智慧档案十二防建设：温湿度监测作为基础感知层的架构方案

档案防护体系从八防、十防逐步走向覆盖更全面的十二防，防护维度越多，越需要一套统一、可靠的感知底座来支撑各项判定与联动。

2026-09-29

从八防升级到十防：档案库房环境感知系统扩容改造实践

档案库房防护从八防走向十防，不只是增加一两个防护项，更重要的是让防护体系具备更强的感知与联动能力。在十防框架下，防水、防雷等新维度要真正落地，需要更全面、更精细的环境感知作为支撑。

2026-09-29

■ 【TargetMol 明星分子】- RU.521: 靶向cGAS，精准调控先天免疫DNA感知通路的利器

■1.背景介绍▲RU.521(T5486)，CAS:2262452-06-0的化学结构式RU.521(T5486)，CA

2026-09-24

智慧档案环境感知实战：温湿度监控与恒温恒湿设备协同控制指南

恒温恒湿机组本身有 PID 闭环控制器，能按回风温湿度自动调节。那为什么还需要额外部署分散式温湿度变送器做协同控制？

2026-09-23

多模型推理GPU利用率优化：队列感知路由与动态批处理实战指南

部署多种模型共享 GPU 集群时，运维团队常看到的不是算力不足，而是算力浪费——一部分 GPU 持续跑在 80% 以上利用率，另一部分却在 30%-50% 之间徘徊。这类“忙闲不均”会直接拉高推理延迟的 P99，甚至迫使业务侧提前扩容。多模型推理GPU利用率优化要解决的不是单纯提吞吐，而是在模型异构且请求分布剧烈波动的前提下，让每一块 GPU 在延迟 SLO 内尽可能发挥作用。下文从三个角度拆解利用率不均的根因。

2026-07-28

视频理解RAG：从视觉感知到时序多模态检索系统的架构设计

根据 IDC 发布的数据预测，到2025年全球数据总量将超过 180 ZB，其中大量增长来自：

2026-07-23

. | 面向复合材料设计的序关系感知多模态表示学习

复合材料性能不仅取决于纤维体积分数等宏观组成，还受到纤维空间分布、取向和局部微观结构的共同影响，因此需要同时整合显微图像和材料描述符等多种异构信息。

2026-07-21

AI客流统计系统技术架构：从视觉感知到云端数据处理的实现流程

AI客流统计系统是一种基于计算机视觉、深度学习算法、边缘计算和物联网通信技术的人流数据采集系统。该系统通过摄像设备或3D传感器获取空间数据，利用AI模型完成目标检测、目标跟踪和人数统计，并通过网络接口将结构化数据上传至管理平台。

2026-07-21

借以物联网感知消费者，才能称得上是真正的“零售银行”

“因此，无论对于银行业还是整个金融业的来说，未来的发展必定要继续利用好自身的优势，由数据驱动，通过数据来分析并感知客户的需求，从业务预约、电子化表单、信息发布到移动办公等，通过智慧金融系统对上述业务进行管控

2017-08-31

“态势感知”引领信息安全锐捷网络RG-BDS大数据安全平台正式问世

作为中国数据通信解决方案领导品牌，锐捷网络近年来在深入扎根行业的基础上，陆续推出了大量贴近用户应用场景的解决方案，以及可支撑国内等级保护应用的相关安全产品，而最新问世的RG-BDS就是结合大数据分析应用“网络威胁态势感知

2017-08-31

视觉避障为何难：图像到障碍的链路

简介：移动机器人避障不是"看图避物"一句话的事，而是摄像头、传输、算力、决策到制动的整条硬件链路：相机在看清，画质与弱光影响远近；图像与深度数据经带宽有限的接口传到算力盒；边缘算力必须在几十毫秒内完成障碍检测与测距

2026-09-02

文本、图像、音频、视频，你的算法属于哪种"模态"？

无论你是要给自己训练的大模型做算法备案，还是刚接触”多模态”这个概念，这篇文章从概念起源、判定逻辑、备案实操、真实案例、技术成本五个维度，帮你把”模态”和”多模态”这层窗户纸彻底捅破，全程干货、可直接对照填报。

2026-08-19

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更多资源

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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使用Python+OpenCV进行图像模板匹配(Match Template)

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图像技术在直播中的应用（上）——美颜技术

《精通Matlab数字图像处理与识别》一导读

【干货】张长水：图像识别与机器学习

在python3下用PIL做图像处理

《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现（第2版）》——1.2 数字图像处理与机器视觉

《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现（第2版）》一一0.2 数字图像处理与机器视觉

智慧档案十二防建设：温湿度监测作为基础感知层的架构方案

从八防升级到十防：档案库房环境感知系统扩容改造实践

■ 【TargetMol 明星分子】- RU.521: 靶向cGAS，精准调控先天免疫DNA感知通路的利器

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