XDA大佬整的 magisk包 adbfastbootInstaller 貌似这个也是 https://github.com/Magisk-Modules-Repo/adb-ndk termux 仓库里面的android-tools一直连不上设备... 甲壳虫ADB助手 总是连不上...功能丰富 Bugjaeger 识别率炒鸡高，还不错 如果命令行可以解决的话 用magisk包+t
指纹提高识别率诀窍，在账户登陆选项中，使用指纹的“继续添加”，比如已经添加了食指指纹，如果window说已经有该指纹，可以先用其他手指按下，接着再继续扫描食指，为提升识别率可以多添加几次。我的X280添加了4次，从之前每次指纹要按4-5下，到现在1次就成功。
人脸识别发展到现在已经基本落地并实现了场景化的应用，现在的人脸考勤、打卡、门禁、人员跟踪、人员识别等也都相继发展成熟，青犀视频团员研发的人脸识别也已经投入使用，比如某景区人脸检测、智慧工地场景等。在研发的同时，我们也发现了一些问题和难点，本文就来汇总一下我们在研发当中
本文将具体介绍如何利用Python的图像处理模块pillow和OCR模块pytesseract来识别上述验证码（数字加字母）。 我们识别上述验证码的算法过程如下： 将原图像进行灰度处理，转化为灰度图像； 获取图片中像素点数量最多的像素（此为图片背景），将该像素作为阈值进行二值化处理，将灰度图像转化
最近尝试了OCR文字识别,发现了一个特点 如果单个文字小区域识别,即一个图片刚好就是一个字,在正中间,准确率会很高, 但是一张大图里面很多文字,七零八落,识别率会很低, 所以OCR的首要工作应该是排版问题 即将一张图片中的文字全部切割,组成单个文字的一长串序列, 对这个结果再逐一
一、BP神经网络简介 1 BP神经网络概述 1.1 BP神经网络的内涵 BP神经网络是神经网络的一种经典结构，其结构简单、训练简单，是学习神经网络的一种输入算法，包含一个特定的模型(神经网络)和一个特定的训练算法[1，2，3]。神经网络被描述为多层神经元的叠加。外部输入首先通过连接传递给
一、简介 1 概述 BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科研小组提出，参见他们发表在Nature上的论文 Learning representations by back-propagating errors 。 BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一
一、简介 1 概述 BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科研小组提出，参见他们发表在Nature上的论文 Learning representations by back-propagating errors 。 BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型
一、简介 1 PCA PCA（Principal Component Analysis）是常用的数据分析方法。PCA是通过线性变换，将原始数据变换为一组各维度线性无关的数据表示方法，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。 1.1 降维问题 数据挖掘和机器学习中，数据以向量表示。例如某个淘宝店2012年全
这玩意儿就只有一个Tesseract.dll 就算有其它的加上x64目录下的另外两个dll leptonica-1.80.0.dll tesseract41.dll也不过几兆而已，但是 但是 但是 加上字库文件可就大了 几十兆 。也充分说明了这玩意儿跟我原先说的一样的主要在于字库的匹配。如果只识别数字英文这种 那你调用
做的一个项目需要对发票图片做识别，理想情况下当然是能做到对手机拍摄的发票图片做识别，难度比较大，主要是发票套印套打严重，字体打印质量不高，全国发票格式多样不统一。开这个话题跟感兴趣的朋友交流。 我觉得有两个难点：第一拍的照片是否对齐，没对齐怎么判断, 还有就是折叠影响，如
国税局验证码识别 | 97.5%识别率 凡尔赛模式 = True 以下内容是否全部属实 = True 国税发票查验的验证码识别率垄断了2年，目前识别率97.5%，从未被超越，不过近日来差距缩小了，原本市面上除了我这里，平均在70-80左右的识别率。 无意中看到Github有人回复了一个很早的issues， https://git
一、认识布隆过滤器 场景：如果遇到网页黑名单系统、垃圾邮件过滤系统、爬虫的网站判重系统等题目，又看到系统容忍一定程度的失误率，但是对空间要求比较严格，那么大概率考布隆过滤器的知识。 一个布隆过滤器精确地代表一个集合，并可以精确判断一个元素是否在集合中。 到底有多精确取决于
由于工作的原因，经常会使用到文字识别工具，说真的，一款好用的文字识别工具能省不少事，前不久碰到一位职场新人，他的工作内容也离不开文字识别工具，他还问我有什么好用的软件推荐，说到好用，还是ABBYY FineReader 的识别功能最得我心。 一、识别清晰度 识别清晰度是我使用文字识别工具最在
北京市东北义园座落在海淀区颐和园路17号，东临圆明园，西望颐和园，地理位置历史悠久，是民国以来北京的知名公墓，始建于上世纪30年代，专为埋葬“九·一八”事变后客死他乡的东北籍人士，张学良将军曾亲任公墓管理委员会主任。2012年9月，东北义园正式成为北京市爱国主义教育基地。 原停车场出
本文的模型使用了C++工具箱dlib基于深度学习的最新人脸识别方法，基于户外脸部数据测试库Labeled Faces in the Wild 的基准水平来说，达到了99.38%的准确率。 dlib：http://dlib.net/ 数据测试库Labeled Faces in the Wild：http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/ 模型提供了一个简
当今，车牌识别相机广泛地应用在智能交通管理系统中，对车辆管理发挥了巨大的作用。众所周知，车牌识别(LPR)系统是以图像处理、模式识别等技术为基础的智能识别系统，通过摄像机拍摄道路上行驶的车辆，形成图像，再进行车牌号码的识别。 技术支持 车牌识别在智能交通系统、出入口管理系统、公
书接前文：小编今天接着给大家讲解车牌识别技术判别指标和车牌识别技术的应用 车牌识别技术判断指标 1稳定性 车牌识别只有硬件和软件同时都满足稳定性，即不会出现卡死、崩溃、输出乱码等现象，车牌识别系统才能够正常地工作。 测试方法和标准基本覆盖了国标内容，其中包括：LED灯光衰试验、
这里采用循环resize的方式，对二维码图像进行放缩。 识别到name(二维码结果)不为空，则立即退出循环 //循环识别 for (int i = 1;name.empty(); i++){ resize(mat, mat, Size(mat.cols*1.5, mat.rows*1.5)); name = QRCodeScanner::scanQRCode(0, mat); if (i >= 5 &
朋友扔过来一张图片,说在整理试题答案,但是试题是图片,想从网上搜索答案一个一个敲太累了,能不能将图片里的文字提取出来?我一看这是典型的OCR识别啊,直接祭出神器Tesseract. tesseract -l chi_sim 4.png stdout 目 二 画 口 “ 口 出 再对比原图一看哦,不,是不是差的有点儿多?怎
截止笔者发文（2019.12.25），tesseract-ocr 最新发布的稳定版本是4.1.0. 而tesseract-ocr需要依赖leptonica，截止笔者发文，最新稳定版本是1.78.0 经过测试得出如下结论： 对于宋体，白色背景，非倾斜等，像素大于等于300dpi—识别率%100 英文和数字，识别率超过90% 特殊字符识别率不高
截止笔者发文（2019.12.25），tesseract-ocr 最新发布的稳定版本是4.1.0. 而tesseract-ocr需要依赖leptonica，截止笔者发文，最新稳定版本是1.78.0 经过测试得出如下结论： 对于宋体，白色背景，非倾斜等，像素大于等于300dpi—识别率%100 英文和数字，识别率超过90% 特殊字符识别率不高
我的工程实践是《基于深度学习的手写汉字识别》，接下来我会基于这个课题，来详细阐述一下整个领域建模的过程。 1.收集应用领域的信息 （1）课题背景 在上个世纪60年代，美国IBM公司开始进行了对印刷体汉字的模式识别研究工作，1996年Casey和Nag用模板匹配法成功的识别
神经网络在设置的神经网络足够复杂的情况下，可以无限逼近一段非线性连续函数，但是如果神经网络设置的足够复杂，将会导致过拟合(overfitting)的出现，就好像下图这样。 看到这个蓝色曲线，我就知道： 很明显蓝色曲线是overfitting的结果，尽管它很好的拟合了每一个点的位置，但是曲线是
背景 客户要求可以直接识别标签二维码对某些仪器设备进行管理，类似于淘宝搜索框可以直接拍照搜索商品一样。前面已经做了一个网页调用摄像头识别二维码的功能，此功能有两个缺陷： 识别需要先拍照，不能直接识别 识别率低，尤其是拍照抖动，二维码内容稍微多一点或二维码小一点就识别不了。 以
