OpenCV-Python实现简单的道路检测与交通标志识别代码

【Python多线程图片自动识别】是Python编程领域中一种高效处理图像识别任务的技术。在0807版本的代码中，重点优化了"water stain数据导出"这一环节，这意味着该版本着重提升了处理含有水渍图像的数据导出效率。 在Python中，多线程（Multiple Threads）是一种并发执行任务的方式，它可以同时处理多个任务，提高程序的运行效率。特别是在处理大量图片识别任务时，多线程能充分利用多核CPU的优势，每个线程负责一部分图像的处理，从而大大缩短整体处理时间。 图片自动识别通常涉及计算机视觉（Computer Vision）技术，包括图像预处理、特征提取、分类器训练与应用等步骤。在这个项目中，可能使用了诸如OpenCV、PIL等库进行图像处理，以及TensorFlow、PyTorch等深度学习框架来构建识别模型。"water stain"可能是指特定的图像识别目标，如检测图片中的水渍，这可能涉及到图像分割、目标检测等算法。 "water stain数据导出优化"意味着在之前的版本中，处理含水渍图像的数据导出可能存在性能瓶颈或效率问题。优化可能包括以下方面： 1. **并行处理**：通过多线程技术，将数据导出任务分解为多个子任务，同时处理，减少整体耗时。 2. **数据结构优化**：改善数据存储和检索的方式，例如使用更高效的数据结构，如哈希表，以加速查找和导出。 3. **I/O操作优化**：优化文件读写操作，如使用缓冲区、批量写入等方式减少磁盘I/O的次数。 4. **算法优化**：改进处理水渍图像的算法，降低计算复杂度，提升处理速度。 5. **资源分配**：智能地分配线程资源，避免过多线程导致的上下文切换开销。 在实际应用中，"MY101 detect auto classify system mutilple threadhold"可能是一个模块或者系统的名字，其中“Mutilple Threadhold”可能指的是多阈值处理，即在识别过程中可能会使用不同的阈值策略，以适应不同条件下的图像识别需求。 综合来看，这个0807版本的代码着重于提高处理水渍图像的自动识别系统的性能，尤其是数据导出部分，利用多线程技术，配合深度学习和计算机视觉方法，以达到高效、准确的目标检测和导出。对于开发者来说，理解并掌握这样的代码可以提升处理类似问题的能力，对于进一步优化图像识别应用有着重要的实践价值。

垃圾识别代码数据集

主要是现在linux下进行调试的，基于c语言的车票识别源代码

matlab实现标准印刷体数字的识别代码

GUI数字识别系统代码

在MATLAB2020以上平台，利用Alexnet模型训练交警手势，训练后的模型可以检测交警手势图像，准确率可达98%以上。

----------------- # DFace • [](https://opensource.org/licenses/Apache-2.0) | **`Linux CPU`** | **`Linux GPU`** | **`Mac OS CPU`** | **`Windows CPU`** | |-----------------|---------------------|------------------|-------------------| | [](http://pic.dface.io/pass.svg) | [](http://pic.dface.io/pass.svg) | [](http://pic.dface.io/pass.svg) | [](http://pic.dface.io/pass.svg) | **基于多任务卷积网络(MTCNN)和Center-Loss的多人实时人脸检测和人脸识别系统。** [Github项目地址](https://github.com/kuaikuaikim/DFace) [Slack 聊天组](https://dfaceio.slack.com/) **DFace** 是个开源的深度学习人脸检测和人脸识别系统。所有功能都采用　**[pytorch](https://github.com/pytorch/pytorch)**　框架开发。pytorch是一个由facebook开发的深度学习框架，它包含了一些比较有趣的高级特性，例如自动求导，动态构图等。DFace天然的继承了这些优点，使得它的训练过程可以更加简单方便，并且实现的代码可以更加清晰易懂。 DFace可以利用CUDA来支持GPU加速模式。我们建议尝试linux GPU这种模式，它几乎可以实现实时的效果。 所有的灵感都来源于学术界最近的一些研究成果，例如　[Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks](https://arxiv.org/abs/1604.02878) 和 [FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering](https://arxiv.org/abs/1503.03832) **MTCNN 结构**　　  ** 如果你对DFace感兴趣并且想参与到这个项目中, 以下TODO是一些需要实现的功能，我定期会更新，它会实时展示一些需要开发的清单。提交你的fork request,我会用issues来跟踪和反馈所有的问题。也可以加DFace的官方Q群 681403076 也可以加本人微信 jinkuaikuai005 ** ### TODO(需要开发的功能) - 基于center loss 或者triplet loss原理开发人脸对比功能，模型采用ResNet inception v2. 该功能能够比较两张人脸图片的相似性。具体可以参考 [Paper](https://arxiv.org/abs/1503.03832)和[FaceNet](https://github.com/davidsandberg/facenet) - 反欺诈功能，根据光线，质地等人脸特性来防止照片攻击，视频攻击，回放攻击等。具体可参考LBP算法和SVM训练模型。 - 3D人脸反欺诈。 - mobile移植，根据ONNX标准把pytorch训练好的模型迁移到caffe2,一些numpy算法改用c++实现。 - Tensor RT移植，高并发。 - Docker支持，gpu版 ## 安装 DFace主要有两大模块，人脸检测和人脸识别。我会提供所有模型训练和运行的详细步骤。你首先需要构建一个pytorch和cv2的python环境，我推荐使用Anaconda来设置一个独立的虚拟环境。目前作者倾向于Linux Ubuntu安装环境。感谢山东一位网友提供windows DFace安装体验，windos安装教程具体 可参考他的[博客](http://www.alearner.top/index.php/2017/12/23/dface-pytorch-win64-gpu) ### 依赖 * cuda 8.0 * anaconda * pytorch * torchvision * cv2 * matplotlib ```shell git clone https://gitee.com/kuaikuaikim/dface.git ``` 在这里我提供了一个anaconda的环境依赖文件environment.yml （windows请用environment-win64.yml），它能方便你构建自己的虚拟环境。 ```shell cd dface conda env create -f environment.yml ``` 添加python搜索模块路径 ```shell export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:{your local DFace root path} ``` ### 人脸识别和检测 如果你对mtcnn模型感兴趣，以下过程可能会帮助到你。 #### 训练mtcnn模型 MTCNN主要有三个网络，叫做**PNet**, **RNet** 和 **ONet**。因此我们的训练过程也需要分三步先后进行。为了更好的实现效果，当前被训练的网络都将依赖于上一个训练好的网络来生成数据。所有的人脸数据集都来自　**[WIDER FACE](http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/WIDERFace/)** 和 **[CelebA](http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html)**。WIDER FACE仅提供了大量的人脸边框定位数据，而CelebA包含了人脸关键点定位数据。以下训练除了　生成ONet的人脸关键点训练数据和标注文件　该步骤使用CelebA数据集，其他一律使用WIDER FACE。如果使用wider face的 wider_face_train.mat 注解文件需要转换成txt格式的，我这里用h5py写了个 [转换脚本](https://gitee.com/kuaikuaikim/dface/blob/master/dface/prepare_data/widerface_annotation_gen/transform.py). 这里我提供一个已经转换好的wider face注解文件 [anno_store/wider_origin_anno.txt](https://gitee.com/kuaikuaikim/dface/blob/master/anno_store/wider_origin_anno.txt), 以下训练过程参数名--anno_file默认就是使用该转换好的注解文件。 * 创建 dface 训练数据临时目录，对应于以下所有的参数名　--dface_traindata_store ```shell mkdir {your dface traindata folder} ``` * 生成PNet训练数据和标注文件 ```shell python dface/prepare_data/gen_Pnet_train_data.py --prefix_path {注解文件中图片的目录前缀,就是wider face图片所在目录} --dface_traindata_store {之前创建的dface训练数据临时目录}　--anno_file {wider face 注解文件,可以不填，默认使用anno_store/wider_origin_anno.txt} ``` * 乱序合并标注文件 ```shell python dface/prepare_data/assemble_pnet_imglist.py ``` * 训练PNet模型 ```shell python dface/train_net/train_p_net.py ``` * 生成ＲNet训练数据和标注文件 ```shell python dface/prepare_data/gen_Rnet_train_data.py --prefix_path {注解文件中图片的目录前缀，就是wider face图片所在目录} --dface_traindata_store {之前创建的dface训练数据临时目录} --anno_file {wider face 注解文件,可以不填，默认使用anno_store/wider_origin_anno.txt} --pmodel_file {之前训练的Pnet模型文件} ``` * 乱序合并标注文件 ```shell python dface/prepare_data/assemble_rnet_imglist.py ``` * 训练RNet模型 ```shell python dface/train_net/train_r_net.py ``` * 生成ONet训练数据和标注文件 ```shell python dface/prepare_data/gen_Onet_train_data.py --prefix_path {注解文件中图片的目录前缀，就是wider face图片所在目录} --dface_traindata_store {之前创建的dface训练数据临时目录} --anno_file {wider face 注解文件,可以不填，默认使用anno_store/wider_origin_anno.txt} --pmodel_file {之前训练的Pnet模型文件} --rmodel_file {之前训练的Rnet模型文件} ``` * 生成ONet的人脸五官关键点训练数据和标注文件 ```shell python dface/prepare_data/gen_landmark_48.py ``` * 乱序合并标注文件(包括人脸五官关键点) ```shell python dface/prepare_data/assemble_onet_imglist.py ``` * 训练ONet模型 ```shell python dface/train_net/train_o_net.py ``` #### 测试人脸检测 ```shell python test_image.py ``` ### 人脸对比 @TODO 根据center loss实现人脸识别 ##　测试效果  ### QQ交流群(模型获取请加群) #### 681403076  #### 本人微信 ##### jinkuaikuai005  ## License [Apache License 2.0](LICENSE)

随着计算机视觉方向的发展与各种开源库的涌现，目标检测与图像识别的步骤也越来越规范并且趋于简单化。 本次大作业采用Pycharm编辑器，应用Python的OpenCV图像处理库，基于深度学习的卷积神经网络来识别图像中的手写的大写英文字母。具体功能步骤是：对图像进行切片、目标检测、图像识别、图像定位、识别出来的字母重新写入到图片中。

1.环境 python3.7 selenium webdriver PIL Image 2.下面demo是截取“去哪儿”官网的验证码 # -*- coding=utf-8 -*- # CodeDemo.py # PyCharm Slade 2019/7/20 # import selenium,os from selenium import webdriver from PIL import Image def aucthcode(coderddr): """ 传参验证码的Xpath 页面全图为'code.png' 命名这个你们开心就好 验证