深度學習圖片標注軟體

㈠ 尋找一個輔助將照片生成線稿以及上色的手機APP

ai線稿上色軟體是一款人工智慧線稿填色手機軟體客戶端，線稿上色軟體是利用線稿填色成為圖畫的黑科技，通過線稿上色軟體畫師們可批量對線稿直接生成填色圖，線稿上色軟體內針對同一個線稿生成大量各不相同的、合理的色彩構圖，這將大大提高了畫師們的產率。軟體亮點線稿上色軟體是一款專為喜歡繪畫的人製作的專屬的手機繪圖軟體，線稿上色軟體主要利用的是深度學習中的卷積網路，選取了大量的填色前後的圖片作為訓練集，通過監督學習的方式進行訓練，最終達到根據線稿預測填色後圖片的效果，有了這款線稿上色軟體人工智慧自動為線稿填色，人人都是漫畫家！ 軟體優勢人工智慧時代顛覆性的繪畫技術革命驚艷的魔法上色，神奇的繪畫社區省去復雜的上色步驟智能上色一鍵搞定節省您80%的繪畫時間

㈡ PC端有什麼好用的圖片文字識別軟體

QQ、網路智能雲等。

一、QQ

在聊天記錄窗口中雙擊圖片打開，點擊按鈕，即可識別圖片中所有可以識別的文字。

QQ，是騰訊QQ的簡稱，是一款基於互聯網的即時通信軟體。

QQ已經覆蓋了Windows、macOS、iPadOS、Android、iOS、Windows Phone、Linux等多種主流平台。

其標志是一隻戴著紅色圍巾的小企鵝。騰訊QQ支持在線聊天、視頻通話、點對點斷點續傳文件、共享文件、網路硬碟、自定義面板、QQ郵箱等多種功能，並可與多種通訊終端相連。

現今網路每天響應來自100餘個國家和地區的數十億次搜索請求，擁有手機網路、網路地圖等20款用戶過億的產品穩定運行，網路人工智慧也處於全球領先地位。這一切的背後都離不開雲計算的支持。

㈢ 如何選擇機器視覺軟體

目前市場上機器視覺軟體分為以下幾類：
1、以Halcon，VisionPro為代表的傳統機器視覺軟體，通過調用各種演算法因子，針對目標特徵，定製化設置各種參數。其擅長解決以測量為主的定量問題，和判斷有無的簡單問題，但對復雜檢測類的需求，漏檢率/誤檢率較高。雖然軟體價格一降再降，國產軟體售價僅幾千元甚至免費，但前期開發和後期維護成本較高，在使用時面臨很大的局限性。
2、以康耐視的VIDI、Sualab(已被康耐視收購)為代表的深度學習軟體，將深度學習的標注、訓練、測試流程，以PC軟體的方式進行封裝，降低了用戶使用深度學習技術的門檻。主要解決傳統視覺無法解決的復雜缺陷檢測難題，或用深度學習的標注方法，提高開發效率。但從實際應用效果來看，當前的深度學習主要以監督學習為主，針對不同場景，需要大量的模型選擇、調參等工作，無法針對所有場景，通用性的解決，因此，並沒有解決傳統演算法需要定製開發的難題，並且用戶的使用門檻較高，普通工程師對深度學習的調參一般沒有基礎。
3、北京矩視智能創新性的提供了一款雲端的工業視覺深度學習工具，線上實現標注、訓練、測試流程，依靠在雲端積累的大量不同場景的深度學習模型庫，用戶上傳、標注圖片後，將由雲端自動匹配最優的深度學習模型和參數進行訓練，用戶無需任何操作，線上測試效果後，下載SDK即可本地化運行，真正做到通用級的工業視覺深度學習工具。同時在商業上，矩視智能將雲端工具直接免費，下載sdk後，僅需購買Lisence加密狗，即可本地運行，致力於將深度學習技術應用於所有的工業視覺場景中。

㈣ VIDI深度學習圖像處理軟體2.0.9是人功智能的不

1、熟悉圖像處理軟體PS的所有工具。
2、對色彩的識辨准確。可以現實中拿一個顏色，用PS去調準的一樣。
3、訓練出略高於大眾的審美觀、顏色搭配觀
4、多在網上看前輩的調色教程。

㈤ 求推薦一款識別率高的OCR文字識別軟體

比如說常用的「迅捷OCR文字識別軟體」，網路上可以搜索下載到電腦上；

運行軟體，點擊左側的功能極速識別，將圖片拖拽添加進來；然後調整一下識別參數，點擊一鍵識別按鈕即可開始文字；

識別完成後，識別結果可導出為文檔。

㈥ 深度學習ocr識別和傳統ocr的區別

名片識別軟體源於OCR識別發展於深度學習
2016-12-16 17:42
名片識別軟體是指名片經過手機拍照識別，導入手機通訊錄後，利用軟體是、SyncML標准同步至雲端，便可進行WEB/WAP雲端人脈管理，輕松擺脫紙質名片難管理的煩惱。當手機通訊錄同步至網路雲端後，人脈管理便達到質的飛躍。無論是商務辦公人員，還是政企領導，都能在雲端輕松實現便捷價廉的各類網路通訊和人脈便捷管理。為了提高在移動終端上輸入名片信息的速度和准確性，北京中安未來推出匯卡名片識別軟體，以滿足各個行業對名片信息自動錄入的需求，只需在APP中集成匯卡名片識別SDK，用戶便可通過手機拍照，自動錄入識別名片信息。尤其是在crm系統中，引入名片識別軟體後將名片識別開發包嵌入到crm系統後就能把紙質名片上面的欄位自動提取出來，導入到通訊錄中，大大減少錄入名片所花的時間，提升效率。

北京中安未來針為了滿足不同用戶的需求，搭建了自己的雲平台，大家可以在雲平台上體驗名片識別，還可以通過API介面的形式和微信公眾號進行掛接，全面支持微信H5的掛接，北京中安未來推出的名片識別軟體全面打通了移動端Android和iOS，WEB網頁，微信公眾號H5，可謂是全網通。匯卡名片識別源於OCR識別技術，北京中安未來的OCR技術來源於TH-OCR識別核心，經過20多年的OCR識別技術和經驗積累，利用最近特別火爆的人工智慧技術，通過引入深度學習演算法，現在匯卡名片識別識別速度，識別率都處於行業領先位置。
在社交過程中會遇到各種各樣的名片，如果手動錄入的話看著都頭疼，還要手動錄入，煩呀，現在有了中安未來名片識別軟體，只需要用手機對准名片掃一掃或者拍個照就可以把名片上的欄位識別出來省去手動錄入。

㈦ 深度學習python圖像標記工具labeltool 怎麼顯示方框

from__future__importdivision
fromTkinterimport*
importtkMessageBox
fromPILimportImage,ImageTk
importos
importglob
importrandom
w0=1;#圖片原始寬度
h0=1;#圖片原始高度
#colorsforthebboxes
COLORS=['red','blue','yellow','pink','cyan','green','black']
SIZE=256,256
#指定縮放後的圖像大小
DEST_SIZE=500,500
classLabelTool():
def__init__(self,master):
#setupthemainframe
self.parent=master
self.parent.title("LabelTool")
self.frame=Frame(self.parent)
self.frame.pack(fill=BOTH,expand=1)
self.parent.resizable(width=TRUE,height=TRUE)
self.imageDir=''
self.imageList=[]
self.egDir=''
self.egList=[]
self.outDir=''
self.cur=0
self.total=0
self.category=0
self.imagename=''
self.labelfilename=''
self.tkimg=None
self.STATE={}
self.STATE['click']=0
self.STATE['x'],self.STATE['y']=0,0
self.bboxIdList=[]
self.bboxId=None
self.bboxList=[]
self.hl=None
self.vl=None
self.label=Label(self.frame,text="ImageDir:")
self.label.grid(row=0,column=0,sticky=E)
self.entry=Entry(self.frame)
self.entry.grid(row=0,column=1,sticky=W+E)
self.ldBtn=Button(self.frame,text="Load",command=self.loadDir)
self.ldBtn.grid(row=0,column=2,sticky=W+E)
self.mainPanel=Canvas(self.frame,cursor='tcross')
self.mainPanel.bind("<Button-1>",self.mouseClick)
self.mainPanel.bind("<Motion>",self.mouseMove)
self.parent.bind("<Escape>",self.cancelBBox)#press<Espace>tocancelcurrentbbox
self.parent.bind("s",self.cancelBBox)
self.parent.bind("a",self.prevImage)#press'a'togobackforward
self.parent.bind("d",self.nextImage)#press'd'togoforward
self.mainPanel.grid(row=1,column=1,rowspan=4,sticky=W+N)
self.lb1=Label(self.frame,text='Boundingboxes:')
self.lb1.grid(row=1,column=2,sticky=W+N)
self.listbox=Listbox(self.frame,width=28,height=12)
self.listbox.grid(row=2,column=2,sticky=N)
self.btnDel=Button(self.frame,text='Delete',command=self.delBBox)
self.btnDel.grid(row=3,column=2,sticky=W+E+N)
self.btnClear=Button(self.frame,text='ClearAll',command=self.clearBBox)
self.btnClear.grid(row=4,column=2,sticky=W+E+N)
self.ctrPanel=Frame(self.frame)
self.ctrPanel.grid(row=5,column=1,columnspan=2,sticky=W+E)
self.prevBtn=Button(self.ctrPanel,text='<<Prev',width=10,command=self.prevImage)
self.prevBtn.pack(side=LEFT,padx=5,pady=3)
self.nextBtn=Button(self.ctrPanel,text='Next>>',width=10,command=self.nextImage)
self.nextBtn.pack(side=LEFT,padx=5,pady=3)
self.progLabel=Label(self.ctrPanel,text="Progress:/")
self.progLabel.pack(side=LEFT,padx=5)
self.tmpLabel=Label(self.ctrPanel,text="GotoImageNo.")
self.tmpLabel.pack(side=LEFT,padx=5)
self.idxEntry=Entry(self.ctrPanel,width=5)
self.idxEntry.pack(side=LEFT)
self.goBtn=Button(self.ctrPanel,text='Go',command=self.gotoImage)
self.goBtn.pack(side=LEFT)
self.egPanel=Frame(self.frame,border=10)
self.egPanel.grid(row=1,column=0,rowspan=5,sticky=N)
self.tmpLabel2=Label(self.egPanel,text="Examples:")
self.tmpLabel2.pack(side=TOP,pady=5)
self.egLabels=[]
foriinrange(3):
self.egLabels.append(Label(self.egPanel))
self.egLabels[-1].pack(side=TOP)
self.disp=Label(self.ctrPanel,text='')
self.disp.pack(side=RIGHT)
self.frame.columnconfigure(1,weight=1)
self.frame.rowconfigure(4,weight=1)
defloadDir(self,dbg=False):
ifnotdbg:
s=self.entry.get()
self.parent.focus()
self.category=int(s)
else:
s=r'D:workspacepythonlabelGUI'
print'self.category=%d'%(self.category)
self.imageDir=os.path.join(r'./images','%03d'%(self.category))
print(self.imageDir)
self.imageList=glob.glob(os.path.join(self.imageDir,'*.jpg'))
iflen(self.imageList)==0:
print'No.!'
return
else:
print'num=%d'%(len(self.imageList))
self.cur=1
self.total=len(self.imageList)
self.outDir=os.path.join(r'./labels','%03d'%(self.category))
ifnotos.path.exists(self.outDir):
os.mkdir(self.outDir)
self.egDir=os.path.join(r'./Examples','%03d'%(self.category))
filelist=glob.glob(os.path.join(self.egDir,'*.jpg'))
self.tmp=[]
self.egList=[]
random.shuffle(filelist)
for(i,f)inenumerate(filelist):
ifi==3:
break
im=Image.open(f)
r=min(SIZE[0]/im.size[0],SIZE[1]/im.size[1])
new_size=int(r*im.size[0]),int(r*im.size[1])
self.tmp.append(im.resize(new_size,Image.ANTIALIAS))
self.egList.append(ImageTk.PhotoImage(self.tmp[-1]))
self.egLabels[i].config(image=self.egList[-1],width=SIZE[0],height=SIZE[1])
self.loadImage()
print'%dimagesloadedfrom%s'%(self.total,s)
defloadImage(self):

imagepath=self.imageList[self.cur-1]
pil_image=Image.open(imagepath)
#getthesizeoftheimage
#獲取圖像的原始大小
globalw0,h0
w0,h0=pil_image.size
#縮放到指定大小
pil_image=pil_image.resize((DEST_SIZE[0],DEST_SIZE[1]),Image.ANTIALIAS)
#pil_image=imgresize(w,h,w_box,h_box,pil_image)
self.img=pil_image
self.tkimg=ImageTk.PhotoImage(pil_image)
self.mainPanel.config(width=max(self.tkimg.width(),400),height=max(self.tkimg.height(),400))
self.mainPanel.create_image(0,0,image=self.tkimg,anchor=NW)
self.progLabel.config(text="%04d/%04d"%(self.cur,self.total))
#loadlabels
self.clearBBox()
self.imagename=os.path.split(imagepath)[-1].split('.')[0]
labelname=self.imagename+'.txt'
self.labelfilename=os.path.join(self.outDir,labelname)
bbox_cnt=0
ifos.path.exists(self.labelfilename):
withopen(self.labelfilename)asf:
for(i,line)inenumerate(f):
ifi==0:
bbox_cnt=int(line.strip())
continue
printline
tmp=[(t.strip())fortinline.split()]
print"********************"
printDEST_SIZE
#tmp=(0.1,0.3,0.5,0.5)
print"tmp[0,1,2,3]===%.2f,%.2f,%.2f,%.2f"%(float(tmp[0]),float(tmp[1]),float(tmp[2]),float(tmp[3]))
#print"%.2f,%.2f,%.2f,%.2f"%(tmp[0]tmp[1]tmp[2]tmp[3])
print"********************"
#tx=(10,20,30,40)
#self.bboxList.append(tuple(tx))
self.bboxList.append(tuple(tmp))
tmp[0]=float(tmp[0])
tmp[1]=float(tmp[1])
tmp[2]=float(tmp[2])
tmp[3]=float(tmp[3])
tx0=int(tmp[0]*DEST_SIZE[0])
ty0=int(tmp[1]*DEST_SIZE[1])
tx1=int(tmp[2]*DEST_SIZE[0])
ty1=int(tmp[3]*DEST_SIZE[1])
print"tx0,ty0,tx1,ty1"
printtx0,ty0,tx1,ty1
tmpId=self.mainPanel.create_rectangle(tx0,ty0,tx1,ty1,
width=2,
outline=COLORS[(len(self.bboxList)-1)%len(COLORS)])
self.bboxIdList.append(tmpId)
self.listbox.insert(END,'(%.2f,%.2f)-(%.2f,%.2f)'%(tmp[0],tmp[1],tmp[2],tmp[3]))
#self.listbox.insert(END,'(%d,%d)->(%d,%d)'%(tmp[0],tmp[1],tmp[2],tmp[3]))
self.listbox.itemconfig(len(self.bboxIdList)-1,fg=COLORS[(len(self.bboxIdList)-1)%len(COLORS)])
defsaveImage(self):
printself.bboxList
withopen(self.labelfilename,'w')asf:
f.write('%d
'%len(self.bboxList))
forbboxinself.bboxList:
f.write(''.join(map(str,bbox))+'
')
print'ImageNo.%dsaved'%(self.cur)
defmouseClick(self,event):
ifself.STATE['click']==0:
self.STATE['x'],self.STATE['y']=event.x,event.y
else:
x1,x2=min(self.STATE['x'],event.x),max(self.STATE['x'],event.x)
y1,y2=min(self.STATE['y'],event.y),max(self.STATE['y'],event.y)
x1,x2=x1/DEST_SIZE[0],x2/DEST_SIZE[0];
y1,y2=y1/DEST_SIZE[1],y2/DEST_SIZE[1];
self.bboxList.append((x1,y1,x2,y2))
self.bboxIdList.append(self.bboxId)
self.bboxId=None
self.listbox.insert(END,'(%.2f,%.2f)-(%.2f,%.2f)'%(x1,y1,x2,y2))
self.listbox.itemconfig(len(self.bboxIdList)-1,fg=COLORS[(len(self.bboxIdList)-1)%len(COLORS)])
self.STATE['click']=1-self.STATE['click']

if__name__=='__main__':
root=Tk()
tool=LabelTool(root)
root.mainloop()

㈧ 自動化視覺視覺檢測軟體哪個好用

您好，很高興能幫助您，
一、實現辦公自動化是實施電子政務的基礎和核心，目前，政府機構改革的不斷深化，國家機關的管理職能不斷增強，手工辦公方式與不斷增長的辦公業務量之間的矛盾日益尖銳。同時，隨著社會信息量的迅速膨脹，想要繼續依靠人工手段及時對大量信息進行收集、處理、分析及科學決策已經難以做到。因此改革傳統辦公模式，開展電子政務，將辦公業務的處理、公文流轉、管理過程電子化、信息化，讓文職人員從長期繁雜的辦公事務中解放出來，通過統一辦公規范，提高工作效率，降低運營成本，實現辦公自動化已勢在必行.其應用主要體現在以下幾個方面：
一是強化面向個人通信的應用。要求辦公室人員最大程度地利用電子郵件方式收發辦公信息，以方便辦公，節約紙質郵件費用，及時處理辦公事宜。

二是面向信息共享的應用。主要是收集、處理、檢索信息，向不同許可權的群體發送不同內容的信息，通過管理工作信息讓自己使用信息並掌握管理的主動權。

三是面向工作流的應用。這方面僅採用了對各項工作的目標管理全程操作。在已確定和分解了目標後，對其進行控制、監督、加速目標實現的進程。比如不定期在網上發布政務信息刊用（口內）情況，利用網上督查促成部門重視和完成信息報送工作，再如對各部門崗位目標和重點工作實施情況的不定期網上督查。特別是抗非典時期，成立非典辦的當天，本人即利用政府網平台建立了通訊網，使抗非典信息由下而上的日報及專報、簡報製得以順利實施。最大程度地運用「OA」系統應對了突發疫情的發生和處理，為日後建立突發事件預案提供了經驗。由此，通過網路的作用，溝通反饋及時發現工作流中的阻塞現象並通過督查反饋及時解決了不少問題。
二、關於手寫簽名、電子印章、痕跡保留。目前市場的成熟oa,多數在安全性已達到較高水準。並且大多配備類似銀行U盾的usb加密鎖，使安全性有了更強的保證。 如通達、易簡oa
你的採納是我前進的動力，還有不懂的地方，請你繼續「追問」！
如你還有別的問題，可另外向我求助；答題不易，互相理解，互相幫助！

㈨ 有什麼好的智能圖片審核軟體推薦嗎

數美科技呀，數美智能圖片審核採用業界一流的圖片識別技術，包括基於海量圖片樣本和大規模GPU計算的深度學習，圖片相似度匹配演算法，基於用戶畫像的行為分析等。其中，在色情識別、暴恐識別、廣告識別等場景下，數美人工智慧研究院利用圖片分類模型，即智能圖片過濾基於Inception深度定製圖片分類模型，也能成功實現，且效果顯著，識別精準度高達99%以上。

㈩ 機器視覺哪種軟體比較好

1、以Halcon，VisionPro為代表的傳統機器視覺軟體，通過調用各種演算法因子，針對目標特徵，定製化設置各種參數。其擅長解決以測量為主的定量問題，和判斷有無的簡單問題，但對復雜檢測類的需求，漏檢率/誤檢率較高。雖然軟體價格一降再降，國產軟體售價僅幾千元甚至免費，但前期開發和後期維護成本較高，在使用時面臨很大的局限性。
2、以康耐視的VIDI、Sualab(已被康耐視收購)為代表的深度學習軟體，將深度學習的標注、訓練、測試流程，以PC軟體的方式進行封裝，降低了用戶使用深度學習技術的門檻。主要解決傳統視覺無法解決的復雜缺陷檢測難題，或用深度學習的標注方法，提高開發效率。但從實際應用效果來看，當前的深度學習主要以監督學習為主，針對不同場景，需要大量的模型選擇、調參等工作，無法針對所有場景，通用性的解決，因此，並沒有解決傳統演算法需要定製開發的難題，並且用戶的使用門檻較高，普通工程師對深度學習的調參一般沒有基礎。
3、北京矩視智能科技有限公司，成立於2017年，先後獲融資近千萬元，創新性的提供了一款雲端的工業視覺深度學習工具，線上實現標注、訓練、測試流程，依靠在雲端積累的大量不同場景的深度學習模型庫，用戶上傳、標注圖片後，將由雲端自動匹配最優的深度學習模型和參數進行訓練，用戶無需任何操作，線上測試效果後，下載SDK即可本地化運行，真正做到通用級的工業視覺深度學習工具。同時在商業上，矩視智能將雲端工具直接免費，下載sdk後，僅需購買Lisence加密狗，即可本地運行，致力於將深度學習技術應用於所有的工業視覺場景中。