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关于python人工智能识别视频水印的信息

本文目录一览:1、Python如何图像识别?2

本文目录一览:


  • 1、Python如何图像识别?


  • 2、python 怎么实现人工智能


  • 3、有含人工智能功能的水印相机吗?

Python如何图像识别?

Python图片文本识别使用的工具是PIL和pytesser。因为他们使用到很多的python库文件,为了避免一个个工具的安装,建议使用pythonxy

pytesser是OCR开源项目的一个模块,在Python中导入这个模块即可将图片中的文字转换成文本。pytesser调用了tesseract。当在Python中调用pytesser模块时,pytesser又用tesseract识别图片中的文字。pytesser的使用步骤如下:

首先,安装Python2.7版本,这个版本比较稳定,建议使用这个版本。

其次,安装pythoncv。

然后,安装PIL工具,pytesser的使用需要PIL库的支持。

接着下载pytesser

最后,将pytesser解压,这个是免安装的,可以将解压后的文件cut到Python安装目录的Lib\site-packages下直接使用,比如我的安装目录是:C:\Python27\Lib\site-packages,同时把这个目录添加到环境变量之中。

完成以上步骤之后,就可以编写图片文本识别的Python脚本了。参考脚本如下:

from pytesser import *

import ImageEnhance

image = Image.open('D:\\workspace\\python\\5.png')

#使用ImageEnhance可以增强图片的识别率

enhancer = ImageEnhance.Contrast(image)

image_enhancer = enhancer.enhance(4)

print image_to_string(image_enhancer)

tesseract是谷歌的一个对图片进行识别的开源框架,免费使用,现在已经支持中文,而且识别率非常高,这里简要来个helloworld级别的认识

下载之后进行安装,不再演示。

在tesseract目录下,有个tesseract.exe文件,主要调用这个执行文件,用cmd运行到这个目录下,在这个目录下同时放置一张需要识别的图片,这里是123.jpg

然后运行:tesseract 123.jpg result

会把123.jpg自动识别并转换为txt文件到result.txt

但是此时中文识别不好

然后找到tessdata目录,把eng.traineddata替换为chi_sim.traineddata,并且把chi_sim.traineddata重命名为eng.traineddata

ok,现在中文识别基本达到90%以上了

python 怎么实现人工智能

一、Python是解释语言,程序写起来非常方便

写程序方便对做机器学习的人很重要。 因为经常需要对模型进行各种各样的修改,这在编译语言里很可能是牵一发而动全身的事情,Python里通常可以用很少的时间实现。举例来说,在C等编译语言里写一个矩阵乘法,需要自己分配操作数(矩阵)的内存、分配结果的内存、手动对BLAS接口调用gemm、最后如果没用smart pointer还得手动回收内存空间。Python几乎就是import numpy; numpy.dot两句话的事。

当然现在很多面向C/C++库已经支持托管的内存管理了,这也让开发过程容易了很多,但解释语言仍然有天生的优势——不需要编译时间。这对机器学习这种需要大量prototyping和迭代的研究方向是非常有益工作效率的。

二、Python的开发生态成熟,有很多有用的库可以用

Python灵活的语法还使得包括文本操作、list/dict comprehension等非常实用的功能非常容易高效实现(编写和运行效率都高),配合lambda等使用更是方便。这也是Python良性生态背后的一大原因。相比而言,Lua虽然也是解释语言,甚至有LuaJIT这种神器加持,但其本身很难做到Python这样,一是因为有Python这个前辈占领着市场份额,另一个也因为它本身种种反常识的设计(比如全局变量)。不过借着Lua-Python bridge和Torch的东风,Lua似乎也在寄生兴起。

三、Python效率超高

解释语言的发展已经大大超过许多人的想象。很多比如list comprehension的语法糖都是贴近内核实现的。除了JIT之外,还有Cython可以大幅增加运行效率。最后,得益于Python对C的接口,很多像gnumpy, theano这样高效、Python接口友好的库可以加速程序的运行,在强大团队的支撑下,这些库的效率可能比一个不熟练的程序员用C写一个月调优的效率还要高。

未来十年Python语言的发展前景形势一片大好,毫无疑问使用Python语言的企业将会越来越多,Python程序猿的人才缺口也将越来越大,认准时机,把握机遇,Python全栈开发工程师、Python开发工程师、自动化开发工程师、Linux运维工程师、Python爬虫开发工程师、前端开发工程师、大数据分析和数据挖掘等热门职位等你来选。

有含人工智能功能的水印相机吗?

马克水印相机有很多AI功能,AI数钢筋、AI数人头、AI车牌识别水印,都是高科技功能呀,体验感超好


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这个家伙很懒,什么也没留下!
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