深度学习图片标注软件

㈠ 寻找一个辅助将照片生成线稿以及上色的手机APP

ai线稿上色软件是一款人工智能线稿填色手机软件客户端，线稿上色软件是利用线稿填色成为图画的黑科技，通过线稿上色软件画师们可批量对线稿直接生成填色图，线稿上色软件内针对同一个线稿生成大量各不相同的、合理的色彩构图，这将大大提高了画师们的产率。软件亮点线稿上色软件是一款专为喜欢绘画的人制作的专属的手机绘图软件，线稿上色软件主要利用的是深度学习中的卷积网络，选取了大量的填色前后的图片作为训练集，通过监督学习的方式进行训练，最终达到根据线稿预测填色后图片的效果，有了这款线稿上色软件人工智能自动为线稿填色，人人都是漫画家！ 软件优势人工智能时代颠覆性的绘画技术革命惊艳的魔法上色，神奇的绘画社区省去复杂的上色步骤智能上色一键搞定节省您80%的绘画时间

㈡ PC端有什么好用的图片文字识别软件

QQ、网络智能云等。

一、QQ

在聊天记录窗口中双击图片打开，点击按钮，即可识别图片中所有可以识别的文字。

QQ，是腾讯QQ的简称，是一款基于互联网的即时通信软件。

QQ已经覆盖了Windows、macOS、iPadOS、Android、iOS、Windows Phone、Linux等多种主流平台。

其标志是一只戴着红色围巾的小企鹅。腾讯QQ支持在线聊天、视频通话、点对点断点续传文件、共享文件、网络硬盘、自定义面板、QQ邮箱等多种功能，并可与多种通讯终端相连。

现今网络每天响应来自100余个国家和地区的数十亿次搜索请求，拥有手机网络、网络地图等20款用户过亿的产品稳定运行，网络人工智能也处于全球领先地位。这一切的背后都离不开云计算的支持。

㈢ 如何选择机器视觉软件

目前市场上机器视觉软件分为以下几类：
1、以Halcon，VisionPro为代表的传统机器视觉软件，通过调用各种算法因子，针对目标特征，定制化设置各种参数。其擅长解决以测量为主的定量问题，和判断有无的简单问题，但对复杂检测类的需求，漏检率/误检率较高。虽然软件价格一降再降，国产软件售价仅几千元甚至免费，但前期开发和后期维护成本较高，在使用时面临很大的局限性。
2、以康耐视的VIDI、Sualab(已被康耐视收购)为代表的深度学习软件，将深度学习的标注、训练、测试流程，以PC软件的方式进行封装，降低了用户使用深度学习技术的门槛。主要解决传统视觉无法解决的复杂缺陷检测难题，或用深度学习的标注方法，提高开发效率。但从实际应用效果来看，当前的深度学习主要以监督学习为主，针对不同场景，需要大量的模型选择、调参等工作，无法针对所有场景，通用性的解决，因此，并没有解决传统算法需要定制开发的难题，并且用户的使用门槛较高，普通工程师对深度学习的调参一般没有基础。
3、北京矩视智能创新性的提供了一款云端的工业视觉深度学习工具，线上实现标注、训练、测试流程，依靠在云端积累的大量不同场景的深度学习模型库，用户上传、标注图片后，将由云端自动匹配最优的深度学习模型和参数进行训练，用户无需任何操作，线上测试效果后，下载SDK即可本地化运行，真正做到通用级的工业视觉深度学习工具。同时在商业上，矩视智能将云端工具直接免费，下载sdk后，仅需购买Lisence加密狗，即可本地运行，致力于将深度学习技术应用于所有的工业视觉场景中。

㈣ VIDI深度学习图像处理软件2.0.9是人功智能的不

1、熟悉图像处理软件PS的所有工具。
2、对色彩的识辨准确。可以现实中拿一个颜色，用PS去调准的一样。
3、训练出略高于大众的审美观、颜色搭配观
4、多在网上看前辈的调色教程。

㈤ 求推荐一款识别率高的OCR文字识别软件

比如说常用的“迅捷OCR文字识别软件”，网络上可以搜索下载到电脑上；

运行软件，点击左侧的功能极速识别，将图片拖拽添加进来；然后调整一下识别参数，点击一键识别按钮即可开始文字；

识别完成后，识别结果可导出为文档。

㈥ 深度学习ocr识别和传统ocr的区别

名片识别软件源于OCR识别发展于深度学习
2016-12-16 17:42
名片识别软件是指名片经过手机拍照识别，导入手机通讯录后，利用软件是、SyncML标准同步至云端，便可进行WEB/WAP云端人脉管理，轻松摆脱纸质名片难管理的烦恼。当手机通讯录同步至网络云端后，人脉管理便达到质的飞跃。无论是商务办公人员，还是政企领导，都能在云端轻松实现便捷价廉的各类网络通讯和人脉便捷管理。为了提高在移动终端上输入名片信息的速度和准确性，北京中安未来推出汇卡名片识别软件，以满足各个行业对名片信息自动录入的需求，只需在APP中集成汇卡名片识别SDK，用户便可通过手机拍照，自动录入识别名片信息。尤其是在crm系统中，引入名片识别软件后将名片识别开发包嵌入到crm系统后就能把纸质名片上面的字段自动提取出来，导入到通讯录中，大大减少录入名片所花的时间，提升效率。

北京中安未来针为了满足不同用户的需求，搭建了自己的云平台，大家可以在云平台上体验名片识别，还可以通过API接口的形式和微信公众号进行挂接，全面支持微信H5的挂接，北京中安未来推出的名片识别软件全面打通了移动端Android和iOS，WEB网页，微信公众号H5，可谓是全网通。汇卡名片识别源于OCR识别技术，北京中安未来的OCR技术来源于TH-OCR识别核心，经过20多年的OCR识别技术和经验积累，利用最近特别火爆的人工智能技术，通过引入深度学习算法，现在汇卡名片识别识别速度，识别率都处于行业领先位置。
在社交过程中会遇到各种各样的名片，如果手动录入的话看着都头疼，还要手动录入，烦呀，现在有了中安未来名片识别软件，只需要用手机对准名片扫一扫或者拍个照就可以把名片上的字段识别出来省去手动录入。

㈦ 深度学习python图像标记工具labeltool 怎么显示方框

from__future__importdivision
fromTkinterimport*
importtkMessageBox
fromPILimportImage,ImageTk
importos
importglob
importrandom
w0=1;#图片原始宽度
h0=1;#图片原始高度
#colorsforthebboxes
COLORS=['red','blue','yellow','pink','cyan','green','black']
SIZE=256,256
#指定缩放后的图像大小
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
#获取图像的原始大小
globalw0,h0
w0,h0=pil_image.size
#缩放到指定大小
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 自动化视觉视觉检测软件哪个好用

您好，很高兴能帮助您，
一、实现办公自动化是实施电子政务的基础和核心，目前，政府机构改革的不断深化，国家机关的管理职能不断增强，手工办公方式与不断增长的办公业务量之间的矛盾日益尖锐。同时，随着社会信息量的迅速膨胀，想要继续依靠人工手段及时对大量信息进行收集、处理、分析及科学决策已经难以做到。因此改革传统办公模式，开展电子政务，将办公业务的处理、公文流转、管理过程电子化、信息化，让文职人员从长期繁杂的办公事务中解放出来，通过统一办公规范，提高工作效率，降低运营成本，实现办公自动化已势在必行.其应用主要体现在以下几个方面：
一是强化面向个人通信的应用。要求办公室人员最大程度地利用电子邮件方式收发办公信息，以方便办公，节约纸质邮件费用，及时处理办公事宜。

二是面向信息共享的应用。主要是收集、处理、检索信息，向不同权限的群体发送不同内容的信息，通过管理工作信息让自己使用信息并掌握管理的主动权。

三是面向工作流的应用。这方面仅采用了对各项工作的目标管理全程操作。在已确定和分解了目标后，对其进行控制、监督、加速目标实现的进程。比如不定期在网上发布政务信息刊用（口内）情况，利用网上督查促成部门重视和完成信息报送工作，再如对各部门岗位目标和重点工作实施情况的不定期网上督查。特别是抗非典时期，成立非典办的当天，本人即利用政府网平台建立了通讯网，使抗非典信息由下而上的日报及专报、简报制得以顺利实施。最大程度地运用“OA”系统应对了突发疫情的发生和处理，为日后建立突发事件预案提供了经验。由此，通过网络的作用，沟通反馈及时发现工作流中的阻塞现象并通过督查反馈及时解决了不少问题。
二、关于手写签名、电子印章、痕迹保留。目前市场的成熟oa,多数在安全性已达到较高水准。并且大多配备类似银行U盾的usb加密锁，使安全性有了更强的保证。 如通达、易简oa
你的采纳是我前进的动力，还有不懂的地方，请你继续“追问”！
如你还有别的问题，可另外向我求助；答题不易，互相理解，互相帮助！

㈨ 有什么好的智能图片审核软件推荐吗

数美科技呀，数美智能图片审核采用业界一流的图片识别技术，包括基于海量图片样本和大规模GPU计算的深度学习，图片相似度匹配算法，基于用户画像的行为分析等。其中，在色情识别、暴恐识别、广告识别等场景下，数美人工智能研究院利用图片分类模型，即智能图片过滤基于Inception深度定制图片分类模型，也能成功实现，且效果显着，识别精准度高达99%以上。

㈩ 机器视觉哪种软件比较好

1、以Halcon，VisionPro为代表的传统机器视觉软件，通过调用各种算法因子，针对目标特征，定制化设置各种参数。其擅长解决以测量为主的定量问题，和判断有无的简单问题，但对复杂检测类的需求，漏检率/误检率较高。虽然软件价格一降再降，国产软件售价仅几千元甚至免费，但前期开发和后期维护成本较高，在使用时面临很大的局限性。
2、以康耐视的VIDI、Sualab(已被康耐视收购)为代表的深度学习软件，将深度学习的标注、训练、测试流程，以PC软件的方式进行封装，降低了用户使用深度学习技术的门槛。主要解决传统视觉无法解决的复杂缺陷检测难题，或用深度学习的标注方法，提高开发效率。但从实际应用效果来看，当前的深度学习主要以监督学习为主，针对不同场景，需要大量的模型选择、调参等工作，无法针对所有场景，通用性的解决，因此，并没有解决传统算法需要定制开发的难题，并且用户的使用门槛较高，普通工程师对深度学习的调参一般没有基础。
3、北京矩视智能科技有限公司，成立于2017年，先后获融资近千万元，创新性的提供了一款云端的工业视觉深度学习工具，线上实现标注、训练、测试流程，依靠在云端积累的大量不同场景的深度学习模型库，用户上传、标注图片后，将由云端自动匹配最优的深度学习模型和参数进行训练，用户无需任何操作，线上测试效果后，下载SDK即可本地化运行，真正做到通用级的工业视觉深度学习工具。同时在商业上，矩视智能将云端工具直接免费，下载sdk后，仅需购买Lisence加密狗，即可本地运行，致力于将深度学习技术应用于所有的工业视觉场景中。