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    python使用AI实现识别暹罗与英

    那种猫是英? 第一张暹罗 第二张英 你以后是不是可以识别了暹罗和英短了?大概能,好像又不能。这是因为素材太少了,我们看这两张图能分别提取出来特征太少了。...那如果我们暹罗放100张图,英放100张图给大家参考,再给一张暹罗或者英短短照片是不是就能识别出来是那种猫了,即使不能完全认出来,是不是也有90%可能是可以猜猜对。...我们是怎么识别暹罗和英的呢?当然是先归纳两种猫的特征如面部颜色分布、眼睛的颜色等等,当再有一张要识别图片时,我们就看看面部颜色分布、眼睛颜色是不是可暹罗的特征一致。...同样把识别暹罗和英的方法教给计算机后,是不是计算机也可以识别这两种猫? 那么计算机是怎么识别图像的呢?先来看一下计算机是怎么存储图像的。...让计算机识别图片,就要先让计算机了解它要识别图片有那些特征。提取图片中的特征就是识别图片要做的主要工作。

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    php中删除html标签标签内内容的方法

    src="" alt="这里是 img 标签">这里是 a 标签'; 1:删除全部或者保留指定 html 标签 php 自带的函数 strip_tags...,''); //输出:这里是 p 标签这里是 a 标签 此函数的优点是简单粗暴,但是缺点也很明显,如果有一大堆标签,而我只是想删除指定的某一个,...那要写很多需要保留的标签,所以有了第二个方法 2:删除指定的 html 标签 使用方法:strip_html_tags($tags,$str); $tags:需要删除的标签(数组格式) $str:...这里是 a 标签; 3:删除标签标签的内容 使用方法:strip_html_tags($tags,$str); $tags:需要删除的标签(数组格式...原创文章采用CC BY-NC-SA 4.0协议进行许可,转载请注明:转载自:php中删除html标签标签内内容的方法

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    php生成短网址链接原理和用法实例分析

    本文实例讲述了php生成短网址/链接原理和用法。...分享给大家供大家参考,具体如下: 需求 在我们的项目当中,如果需要更好传播我们的活动链接,但是链接太长1来是不美观,2来是太过于“笨重”,例如拼多多,淘宝联盟,他们的推广链接都是有链接的,还有新浪微博...但是,这些始终都是别人的,我们调用别人的API进行生成,不稳定,所以可以自己做一个,注册一个稍微一些的域名就行。 生成源码api.php <?...url=长链接,即可生成链接,例如返回JSON {"code":"0","url":"http://xxx.cn/Hp8R"} 2、新建.htaccess,把上面规则复制进去,保存 3、新建index.php...PHP相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《php curl用法总结》、《PHP网络编程技巧总结》、《PHP数组(Array)操作技巧大全》、《php字符串(string)用法总结》、《PHP数据结构与算法教程

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    PHP验证码识别实例

    PHP验证码识别实例 PHP验证码识别实例,识别的过程包括对图像的二值化、降噪、补偿、切割、倾斜矫正、建库、匹配,最后会提供实例代码,能够直接运行识别。 简述 ?...要识别的验证码相对比较简单,没有粘连字符,但是会有几种不同程度的字体加粗,以及大约0-30度的倾斜,还有字符的个数会在4-5个之间变化,相对来说还是使用Python进行验证码识别比较简单,如果有需要可以参考文章...强智教务系统验证码识别 OpenCV 强智教务系统验证码识别 Tensorflow CNN 二值化 图像都是由各个像素点组成,每个像素点可以量化成为rgb三种颜色值,根据验证码的颜色,调整三种颜色的阈值...中有PHP-ML这样的机器学习库,其中就有矩阵运算方面的方法,当然也可以直接使用PHP-ML进行神经网络的训练。...php Build.php即可开始提取特征码。

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    标签图像识别发展历程(2015~2020)

    什么是多标签图像识别?...其中细粒度识别主要针对类间相似度高、粒度细的问题,而多标签识别主要针对图像内多个共存标签有依赖性、输出标签范围广的问题,简单来说就是,细粒度识别是更精细的通用识别,而多标签识别是更广泛的通用识别。...从输出标签的数量来看,通用识别和细粒度识别都是单标签识别,然而在大多数场景下,图像中都不会只有一个孤零零的类别,只是我们在标注数据集时会故意忽略非图像主体的其他类别从而作为单标签识别问题来建模,但是随着对内容理解要求的不断提高...早期方法 N个独立二分类 将多标签识别看作是N个独立的二分类,分别去预测每个类别是多标签识别最简单的实现方法,但这种方法的问题在于,并没有考虑多标签识别这个任务本身的特性,也就是共现依赖,因此分类效果较差...2015 TPAMI HCP [1] 本文的主要思路也是将多标签识别拆解成单标签识别,首先提取出图像中的所有候选区域,然后对每个候选区域做单标签识别,所有结果经过max-pooling后得到最终的多标签预测结果

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