开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

OpenALPR训练表生成中的“阿拉伯字母宽度”问题

在OpenALPR训练表生成中，"阿拉伯字母宽度"问题指的是在车牌识别系统中，对于包含阿拉伯字母的车牌，其字母的宽度与其他字符的宽度不同导致的识别问题。

阿拉伯字母宽度问题的存在是因为不同语言和地区对于车牌设计有所差异，有些地区的车牌上包含了阿拉伯字母。由于阿拉伯字母与其他字符的形状和宽度不同，如果在训练表中没有正确标注字母的宽度，识别系统可能会出现误判或错误的识别结果。

为了解决阿拉伯字母宽度问题，可以采取以下方法：

标注准确的字母宽度：在训练表生成过程中，需要对包含阿拉伯字母的车牌样本进行标注，并确保字母的宽度被准确地标记出来。这样，识别系统在处理含有阿拉伯字母的车牌时，可以根据标注信息进行相应的调整和识别，提高准确率。
车牌模板匹配：可以根据不同地区车牌的设计规范，提前定义好车牌模板，并将字母的宽度信息包含在模板中。在识别过程中，可以使用模板匹配的方法，将检测到的车牌与模板进行比对，从而获取字母的宽度信息。

应用场景：阿拉伯字母宽度问题主要存在于车牌识别系统中，特别是那些包含阿拉伯字母的地区。解决这个问题可以提高车牌识别系统的准确率，提升交通管理、车辆监控等相关领域的效率和安全性。

推荐腾讯云相关产品：腾讯云提供了一系列与云计算和人工智能相关的产品，如云服务器、云函数、人工智能计算服务等，可以为车牌识别系统提供稳定的基础设施和强大的计算能力。您可以参考腾讯云的产品文档来了解更多相关信息。

产品介绍链接地址：

腾讯云云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云云函数：https://cloud.tencent.com/product/scf
腾讯云人工智能计算服务：https://cloud.tencent.com/product/tcabs

相关搜索:抓取阿拉伯语网站时获取阿拉伯字母表中的奇怪字母从字母表生成具有特定概率的随机字符串(randsrc问题)如何在Excel中自动生成带字母表的文本？我在一个布尔函数中遇到了问题，在这个函数中，用户输入两个字母，然后输出字母表中最高的字母 python中的字典理解(生成一个字母表字典，其中值是键前面的一个字母表)竖版文字识别站域名怎么买站长之家域名端午节小程序端口二级域名

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

EasyGBS级联通道表在mysql中无法生成的问题排查及调整

用过国标协议平台EasyGBS的朋友们应该都知道，GB28181协议是公安部提出来的，能够对接公安部的网络系统，给安防带来了很大的便利性，EasyGBS就支持集成接入自己的平台，也能够对视频进行录像，同时...，EasyGBS有很多二次开发的可能，因为我们会提供丰富的二次开发接口，是一种十分实用的视频监控网页直播方案。...作为上级平台，EasyGBS可能遇到很多平台或设备同时接入的情况，这时我们可能会遇到EasyGBS级联通道表在mysql中无法生成的问题，查看数据库发现在程序生成通道级联表时卡住了。...经过查验代码后我们发现是编译级联表的struct结构体的编译存在失误，多了一个分号，因此尝试将该符号去除。...添加如下代码，在创建级联表的struct结构体中id字段设置主键和类型之间的type在mysql中不能用分号隔开，去除后在mysql和sqlite中均正常。

1.3K2 0

Facebook的新AI「Rosetta」会识别表情包，还会删帖丨论文

上面两个模型独立训练。而在训练中，Facebook用上了Caffe2支持的、最近开源的Detectron framework。另外他们还用上了LSTM来提高模型准确性。 ?...△ 最终的文本识别模型结构有特殊的训练技巧考虑到低学习率会让模型欠拟合，而高学习率会导致模型发散，Facebook调整了训练程序：一是先只用比较短的单词来训练，最多只有五六个字母，之后从少到多，用更长的单词来训练...△ 图像宽度 ? △ 单词长度 “我们不要手动搞数据集！”...于是，Facebook除了用人类手工标注的数据之外，还找了一些机器生成的数据集，也就是，找一个AI数据民工，强行给一些无辜的图片加字。...只不过，阿拉伯语是从右往左写的，所以Facebook在处理阿拉伯语的时候多加了一道从左往右翻过来的步骤。

1K2 0

用开源软件写的57行代码，PK掉8600万的商业项目

成功的标准在开始做这个设备之前，我列举了如下的一些关于产品设计的几个关键需求。图像必须在本地处理将直播的视频流上传到中央服务器看起来是解决此问题的最差的选择。...举例来说，牌照的处理可以交由一个叫做 openalpr 的程序库，这其实就是所涉及到的识别牌照上的字符全部： openalpr 官网地址如下： http://www.openalpr.com/ ?...虽然解决方案有些瑕疵，即对于特殊字母的处理不够完美。 ? （图片说明：读牌照不够精准，将 M 读成了 H）但是，还是可以接受的，大多数时候能够得出正确结果。 ?...当然，这些都是可通过修改代码来让软件更加的完善，而且还可以使用本地的数据来训练车辆识别软件。 8600 万美元的问题公平地说，我完全不知道不知道 8600 万美元都花在了哪里？...我也不会说训练本地的机器学习开源软件，为了提高准确性，而毋需花费额外的金钱，或者是使用试验性质的 BlueNet 系统。

1.1K5 0

教程 | 如何通过57行代码复制价值8600万澳元的车牌识别项目

除了数据量的巨大开支，你也将把网络延迟引入到已经相当缓慢的过程中。尽管中心化的机器学习算法会随着时间变的更精确，我想知道一个本地的设备上的实现是否足够好。...解决方案从高层次来说，我的解决方法从 dashcam 视频中获取图像，然后将图像传入安装在本地的开源车牌识别系统并请求执行登记检查服务，最后再返回结果。...但该系统如下也会在特定的一些字母上遇到问题。 ? 错误地将 M 识别为 H 但是大多数时间该系统还是能正确地执行识别和检测任务的。 ?...这些都是通用的改进项，即使使用本地数据集训练车牌识别系统同样也适用。...8600 万澳元的问题我并不知道这一笔资金具体包括什么，我也不能对比不在本地训练的开源工具和 pilot BlueNet 系统的性能。

1.1K6 0

利用NVIDIA TRT和Deepstream创建一个实时车牌检测和识别应用程序

使用DeepStream SDK可以轻松部署生成的TLT优化模型。...在NVIDIA的原文blog中，包含：车牌检测 NVIDIA将引导您如何从NGC中获取经过预训练的基于美国的LPD模型，以及如何使用OpenALPR数据集对模型进行微调。...数据集使用OpenALPR基准测试作为实验数据集。您可以从NGC提取LPD预训练模型，并在OpenALPR数据集上进行微调。算法介绍 LPD模型基于TLT的Detectnet_v2网络。...您可以在模型卡中找到这些模型的详细信息。在以下部分中，您将使用在美国牌照上训练的LPRNet作为微调的起点。数据集您还可以在OpenALPR US图像数据集上训练和评估LPRNet。...与正常的图像分类任务不同，在常规的图像分类任务中，模型只为一个图像提供单个类别ID，LPRNet模型会生成一系列的类别ID。图像特征沿水平方向分为多个切片，并且在预测中为每个切片分配了一个字符ID。

3.3K3 1

训练文本识别器，你可能需要这些数据集

2011年删除了包含非字母和数字字符以及少于三个字符的图片，并为每个图片定义了50个字的词典，此外还有一个50k的词汇表，它由Hunspell拼写检查词典中的所有词汇组成。...它包含7,200个训练自然场景图像、1,800个验证自然场景图像和9,000个测试自然场景图像，包含6种不同语言的文本（拉丁语、阿拉伯语、孟加拉语、韩语、平假名、片假名和符号）。...每个单词的字体是从1,400种不同的字体类型中随机选择的，边框/阴影宽度随机选取。基本颜色选自在自然图像上通过K均值聚类获得的颜色样本，从ICDAR 2003训练数据集中随机采样的图像块作为背景。...所有图像具有32像素的固定高度，宽度不定。...下载地址：http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/text SynthText SynthText包含使用合成文本引擎生成的800k个训练图像。

4.4K3 0

ECCV18|这篇论文开源的车牌识别系统打败了目前最先进的商业软件（附Github地址）

很多车牌识别论文中常用的数据库往往是正面拍摄的，但实际应用中，各种可能的情况都有，作者首先给出了一些对车牌识别有挑战的数据示例： ? 该文提出的系统很好的解决了这类有挑战的车牌识别问题。...平面目标的全卷积网络检测，对于系统输出的车牌区域特征图，划分成（m,n）个cell，查找高目标概率的cell,根据这些cell的位置，计算将该区域转换成方形车牌的仿射系数。...为训练WPOD-NET对数据进行了各种常规的数据增广： ? ? 车牌识别OCR部分使用一种改进的YOLO网络，其架构如下： ? 为训练该OCR系统也进行了大量数据增广： ?...实验结果作者将该文系统与目前主流的商业车牌识别系统相比较，包括OpenALPR、Sighthound、Amazon Rekognition。 ?...在整个数据集上取得了远超过其他系统的性能，在OpenALPR数据集上取得了与最好系统相匹敌的性能，尤其在具有挑战的CD-HARD数据集上取得了异常明显的性能优势。一些校正并识别后的车牌示例： ?

1.8K2 0

基于Tacotron汉语语音合成的开源实践

至于模型的技术原理，限于篇幅就不再详细介绍了，有兴趣可以直接阅读论文，本文的宗旨是，对于刚入门的同学能够在自己动手实践中获取及时的结果反馈。...后缀为“trn”文件为文本标注（transcript），不同语言有着不同的标注方法，比如英语就可以直接用26个字母加上标点符号作为标注，也就是直接使用英文内容本身；韩语由它自己一套字母表，每个字母可以使用...，还有1~5个阿拉伯数字，表示声调（四种声调加上轻声）。...训练过程中的输出将会保存在logs-thchs30目录下，可能是这样的： ~/tacotron |- logs-thchs30 |- model.ckpt-92000.data-...可以杀掉后台Python进程，别担心，logs-thchs30目录下已经保存了之前训练过程中产生的模型，你可以从任意时刻生成模型随时恢复继续训练，比如我们需要从92K次迭代生成的模型基础上继续训练，命令行如下

1.2K2 0

react的前端验证码

主要功能: 随机生成4个大 / 小写英文字母 / 阿拉伯数字随机干扰线防止机器轻松破解点击刷新验证码 dom 结构优化第一步随机生成4个大 / 小写英文字母 / 阿拉伯数字 getRandom...i++){ arr.push(this.getRandom(max, min)) } return arr }1234567891011 首先封装了一个函数，主要功能为生成...1 个或者多个随机数，如果为多个则存放在数组中 ~~ 为位操作符取整，类似于 Math.floor() ，需慎用，因为不够精准调用有了这个函数就可以肆意的搞起来了，首先我们要随机出四个字母或者数字在...，使用的 ascii 表的值，抛去其中一些不使用的符号 rotate 为字母旋转的角度，为了用户体验，不用旋转 180° !...在没有后台或者自己的一些小 demo 的时候可以前端自己生成。安全为主

3.3K3 0

基于PaddlePaddle实现的DeepSpeech2端到端中文语音识模型

DeepSpeech2中文语音识别本项目是基于PaddlePaddle的DeepSpeech 项目开发的，做了较大的修改，方便训练中文自定义数据集，同时也方便测试和使用。...有问题欢迎提 issue 交流搭建环境本人用的就是本地环境和使用Anaconda，并创建了Python3.7的虚拟环境，建议读者也本地环境，方便交流，出现安装问题，随时提issue 。...install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 数据准备在download_data目录下是公开数据集的下载和制作训练数据列表和词汇表的...每一行数据包含该语音文件的相对路径和该语音文件对应的中文文本，要注意的是该中文文本只能包含纯中文，不能包含标点符号、阿拉伯数字以及英文字母。...然后建立词汇表，把所有出现的字符都存放子在zh_vocab.txt文件中，一行一个字符。最后计算均值和标准差用于归一化，默认使用全部的语音计算均值和标准差，并将结果保存在mean_std.npz中。

2.6K1 0

教你使用TensorFlow2对阿拉伯语手写字符数据集进行识别

testing_letters_labels = pd.read_csv(letters_testing_labels_file_path, header=None) print("%d个32x32像素的训练阿拉伯字母图像...%training_letters_images.shape[0]) print("%d个32x32像素的测试阿拉伯字母图像。"...%testing_letters_images.shape[0]) training_letters_images.head() 13440个32x32像素的训练阿拉伯字母图像。...3360个32x32像素的测试阿拉伯字母图像。...它还减少了参数的学习次数，减少了训练时间。下一层是使用dropout的正则化层。它被配置为随机排除层中20%的神经元，以减少过度拟合。

4051 0

excel常用操作

5筛选快捷键：ctrl+shift+L在审阅中可以繁简体转化6插入切片器7条件格式数据条8按住ctrl拖拽工作表复制数据合并计算9添加图标元素加坐标轴标签等10插入图片堆叠，按图片比例显示，堆叠单位是一张图表示的长度添加图表元素在设计中折线迷你图要删除只能在上方工具栏中删除...11数据透视表12每一页都显示标题：在页面布局中打印标题选择顶部标题内容13视图页面布局调整页首与页尾页码是第几页，页数是总页数插入浮水印颜色用冲蚀效果用回车键移动位置14sum：总和large：第几大的数是输入...：数据数据验证序列选择内容，公式根据所选内容创建最左端20将单元格中的内容分开：数据分列分隔符号下一步选择符号，注意只能有一列，可以多行还可以手动分割固定宽度ctrl+方向键将光标移动到四个角落...，：千，，：百万_:增加宽度 _)增加一个小括号的宽度前[颜色+编号] 后[绿色]22[DBNUM1]m"月"d"日" aaa 中文代替阿拉伯数字月日周几 aaaa星期几ctrl+；：插入当前年月日...排名，按大小排名（默认0），相同排同一个值 1由小到大rank.avg():针对相同排名取平均值24left（）：从左侧抓取资料right（）：右mid（）：中间，可设置起始位置find（）：找出特定字母在单元格中的位置

931 0

万物皆可编码：聊聊1~10这十个数字

我们可以在表盘上、纪念碑和雕像的日期上、一些书的页码中，或者在条款的概述中看到罗马数字，而令人最烦恼的就是电影的版权声明（必须足够快地破译位于演职人员表末尾的“MCMLIII”才能知道这部影片是哪一年发行的...实际上在早期的数字系统中也有一点是阿拉伯数字系统所没有的，那就是用来表示数字10的专门的符号。而在我们现在使用的数字系统中是没有代表10的专门符号的。...这就是阿拉伯数字的“闪光”之处。任何长度的十进制数相加时，只要根据一种方法将问题分成几步即可，而每个步骤最多只是将两个一位数字相加而已。这就是为什么以前有人会强迫你记住加法表的原因。...同样，当你想将两个十进制数相乘的时候，方法可能稍微复杂些，但是你仍然只需要将问题分解成几步，做加法和一位数的乘法即可。在你的小学时代你一定也被要求必须记住下面的乘法表。...Offer 本书专攻算法刷题，训练算法思维，应对算法笔试。

3011 0

车牌识别综述阅读笔记

Li等人使用[32]感知GAN进行内部提升，从小物体到“超分辨”物体的表现，实现与大型物体相似的特征更具鉴别性的检测，由于GANS训练很困难、Tolstikhin等人[33]研究了cascade的使用生成模型来解决模型缺失的训练问题...生成对抗网络也可以提高小目标识别的准确性，但由于网络的复杂性，训练起来比较困难，因此如何结合生成对抗网络进行端到端识别还需要进一步研究 [32] J. Li, X. Liang, Y....此外，常见的目标检测数据集如PASAL-VOC、ImageNet和COCO也包含了一些车辆类，但由于这些数据集不是专用的车牌数据集，所以在表中没有进行比较。...在表中，BW表示蓝色背景的白色字符车牌，YB表示黄色背景的黑色字符车牌。在阶段列表中，D表示检测，S表示分割，R表示识别。在表中，也列出了各阶段的数据集、精度和处理时间。...与汉字和阿拉伯语相比,数字和字母有着更复杂的结构,他们更敏感,在现实场景中各种因素的影响,这些扭曲的变态和模糊字符也更难被肉眼识别的,所以调整和复原是需要的。

2.2K2 0

用57行代码搞定花8000万美元采购车牌识别项目

然后，我们来说说具体的解决方案：从一个高的层面看，我的解决方案从一个 dashcam 视频中获取图像，通过一个安装在本地设备上的开源车牌识别系统，请求注册检查服务，然后返回结果，进行显示。...例如，图像处理都可以由openalpr库处理。...结果，我的解决方案能够在各种视野中识别车牌。 ? 当然，个别字符识别起来还是有问题。 ? 但是……算法最后还是成功了。 ?...或者，可以调整阈值，在置信度超过90%的情况下才接受验证注册号。这些都是很直接的 code-first 修复，并且不排除使用本地数据集训练车牌识别软件。...关于8000万美元的问题公平起见，我完全不知道8600万美元这个数字都包含了些什么，也不知道本地化训练的开源工具的准确性跟 pilot BlueNet 系统相比会有什么结果。

1.1K6 0

Python破解验证码，只要15分钟就够了！

但是如果你是剩下的100万个用户中的一个，也许你应该切换到其他插件:) 挑战开始为了打造一个进攻计划，让我们先来看看这个插件会生成哪种类型的图片。...简化问题现在我们有了训练数据，我们可以直接用它来训练神经网络：有足够的训练数据，这种粗暴的方法甚至也行得通 - 但我们可以使问题更容易解决。问题越简单，训练数据越少，计算资源消耗就越少。...如果我们能用某种方式把图像分割开来，这样每一个字母都是一个独立的图像，那么我们只需要训练神经网络一次识别一个字母：我没有时间浏览10000个训练图像，并在Photoshop中手动将它们分割成单独的图像...有时候验证码有这样的重叠字母：这意味着我们最终将提取将两个字母拼凑在一起的区域：如果我们不处理这个问题，我们最终会创建糟糕的训练数据。...我们需要解决这个问题，以免我们不小心让机器把这两个相连的字母识别为一个字母。我们将把任何宽度比高度还长的区域对半分开，并把它当作两个字母。这是很粗暴，但这么处理对识别这些验证码依然行得通。

1.5K6 0

一文带你读懂 OCR

你能从这篇文章中得到什么在这篇文章中，我将探索一些策略，方法和逻辑，用于处理不同的OCR任务，并将分享一些有用的方法。在最后一部分中，我们将使用代码解决一个实际问题。...Supervise.ly，一家数据公用事业公司，撰写了关于使用其工具生成的人工数据训练车牌识别器的文章（人工数据也将进一步讨论） CAPTCHA 由于互联网上充满了机器人，通常的做法是将它们与真人分开...COCO text example 合成文本 SynthText不是数据集，也许甚至不是一项任务，但提高训练效率的一个好主意是生成人工数据。...但是，它可能暗示为什么OCR被认为是容易的。另外，在某些方法中，每个字母将被单独检测，然后Mnist（分类）模型变得相关。 ? 策略正如我们所看到和暗示的那样，文本识别主要是两步任务。...从tensorboard训练4X100X60样本总结在这篇文章中，我们讨论了OCR领域的不同挑战和方法。在深度学习/计算机视觉中存在许多问题，它比起初看起来要多得多。

2.9K3 0

Python那些事——15分钟用Python破解验证码系统！

但是如果你是剩下的100万个用户中的一个，也许你应该切换到其他插件:) 挑战开始为了打造一个进攻计划，让我们先来看看这个插件会生成哪种类型的图片。...简化问题现在我们有了训练数据，我们可以直接用它来训练神经网络：有足够的训练数据，这种粗暴的方法甚至也行得通 - 但我们可以使问题更容易解决。问题越简单，训练数据越少，计算资源消耗就越少。...如果我们能用某种方式把图像分割开来，这样每一个字母都是一个独立的图像，那么我们只需要训练神经网络一次识别一个字母：我没有时间浏览10000个训练图像，并在Photoshop中手动将它们分割成单独的图像...有时候验证码有这样的重叠字母：这意味着我们最终将提取将两个字母拼凑在一起的区域：如果我们不处理这个问题，我们最终会创建糟糕的训练数据。...我们需要解决这个问题，以免我们不小心让机器把这两个相连的字母识别为一个字母。我们将把任何宽度比高度还长的区域对半分开，并把它当作两个字母。这是很粗暴，但这么处理对识别这些验证码依然行得通。

1K10 1

通过AI检测和分离古老雕刻中的字母

Graffiti”中，乌克兰国立技术大学和惠州大学信息科学与技术学院的研究人员描述了机器学习模型，检测，隔离和分类雕刻在基辅大教堂的石墙上的古老字母。...不言而喻，历史性的字母数据集并不像阿拉伯字母那样常见，因此团队组装并预处理了34种字母类型的4000多张图像的集合。...他们使用notMINST，第二个数据库包含字母AJ的公共字体和字形，来比较两个输出。...他们接下来开始训练卷积神经网络，通过从notMINST及其新颖数据集中提供数据来识别涂鸦，水平和垂直翻转一些原始数据图像以防止过度拟合。...例如，Safaitic语言仅有的已知来源是叙利亚南部，约旦东部和沙特阿拉伯北部的岩石表面上的涂鸦铭文，计算机视觉和机器学习方法的最新进展允许应用其中一些来改进当前的识别，定位，语义分割和对各种起源的历史涂鸦的解释

4682 0

罗马数字对照表

人们在交谈中，往往就是运用这样的手势来表示数字的。...后来为了表示较大的数，罗马人用符号 C 表示一百。C 是拉丁文“centum”的头一个字母，centum 就是一百的意思（英文“century”就是由此而来）。用符号 M 表示一千。...M 是拉丁文“mille”的头一个字母，mille 就是一千的意思。取字母 C 的一半，成为符号 L，表示五十。用字母 D 表示五百。若在数的上面画一横线，这个数就扩大一千倍。...常见用途最常见的罗马数字就是钟表的表盘符号：Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ、Ⅶ、Ⅷ、Ⅸ、Ⅹ、Ⅺ、Ⅻ…… 元素周期表：IA族，IIA族，IIIA族，IVA族，VA族，VIA族，VIIA族，IB族，IIB族，IIIB...对应阿拉伯数字（就是国际通用的数字）、就是 1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12……（注：阿拉伯数字其实是古代印度人发明的、后来由阿拉伯人传入欧洲、被欧洲人误称为阿拉伯数字。）

1.5K3 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭