java SpringBoot项目，基于tess4j的ocr图片识别技术的示例 demo，windos系统，智能识别图片文字，适合新手小白，通俗易懂
2024-04-27 20:28:15
94.16MB
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基于Django框架，涉及停车费计算，用户管理，车牌识别（百度云）
功能:
[1]用户管理，可增加月卡，季卡，半年卡，年卡，临时停车等
[2]可配置停车场停车位数据，可在线看数据
[3]图像识别车牌号
2. 修改数据库配置
修改：`Park/settings.py` 这个文件里面的 `DATABASES`
```python
DATABASES = {
'default': {
'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
'NAME': 'park', # 修改为自己的数据库
'HOST': '127.0.0.1', # 自己的数据库地址
'POST': '3306',
'USER': 'root',
'PASSWORD': '123456',
}
}
```
4. 配置停车位
```bash
# 这是初始化100个停车位
python manage.py configure_park 100
# 这是增加100个停车位
2024-04-23 10:43:16
8.46MB
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基于MATLAB编程，图像缺陷检测，代码完整，包含数据，有注释，方便扩展应用
1，如有疑问，不会运行，可以私信,
2，需要创新，或者修改可以扫描二维码联系博主,
3，本科及本科以上可以下载应用或者扩展，
4，内容不完全匹配要求或需求，可以联系博主扩展。
2024-04-19 14:23:53
3.8MB
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1.本项目专注于解决出国自驾游特定场景下的交通标志识别问题。借助Kaggle上的丰富交通标志数据集，我们采用了VGG和GoogLeNet等卷积神经网络模型进行训练。通过对网络架构和参数的巧妙调整，致力于提升模型在不同类型交通标志识别方面的准确率。
2.项目运行环境包括：Python 环境、Anaconda环境。
3.项目包括3个模块：数据预处理、模型构建、模型训练及保存。项目使用德国交通标志识别基准数据集(GTSRB)，此数据集包含50000张在各种环境下拍摄的交通标志图像；模型构建包括VGG模型和GoogLeNet模型简化版深度学习模型，MiniGoogLeNet由Inception模块、Downsample模块和卷积模块组成，卷积模块包括卷积层、激活函数和批量归一化；通过随机旋转等方法进行数据增强，选用Adam算法作为优化算法，随着迭代的次数增加降低学习速率，经过尝试，速率设为0.001时效果最好。
4.项目博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/135080491
2024-04-11 12:51:19
32.13MB
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1.本项目以Python语言和OpenCV图像处理库为基础，在Windows平台下开发答题卡识别系统，建立精确的计算机视觉算法，实现对答题卡批量识别、信息导出至Excel表格等功能，使判卷轻量化、准确化、高效化。
2.项目运行环境：Python环境、OpenCV环境、图像处理工具包、requests、 base64和xlwt模块。
3.项目包括4个模块：信息识别、Excel导出、图形用户界面和手写识别。其中基于OpenCV算法，实现对图片中选项信息、学生身份信息的检测；利用Python标准GUI库Tkinter实现图形用户界面功能；针对个人信息部分，调用智能识别API对学院、姓名进行手写文字识别，对班级、学号进行数字识别。
4.项目博客：
https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/132598680
2024-02-23 15:18:35
38.51MB
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