關於python人工智能識別視頻水印的信息

本文目錄一覽：

• 1、Python如何圖像識別？
• 2、python 怎麼實現人工智能
• 3、有含人工智能功能的水印相機嗎？

Python如何圖像識別？

Python圖片文本識別使用的工具是PIL和pytesser。因為他們使用到很多的python庫文件，為了避免一個個工具的安裝，建議使用pythonxy

pytesser是OCR開源項目的一個模塊，在Python中導入這個模塊即可將圖片中的文字轉換成文本。pytesser調用了tesseract。當在Python中調用pytesser模塊時，pytesser又用tesseract識別圖片中的文字。pytesser的使用步驟如下：

首先，安裝Python2.7版本，這個版本比較穩定，建議使用這個版本。

其次，安裝pythoncv。

然後，安裝PIL工具，pytesser的使用需要PIL庫的支持。

接着下載pytesser

最後，將pytesser解壓，這個是免安裝的，可以將解壓後的文件cut到Python安裝目錄的Lib\site-packages下直接使用，比如我的安裝目錄是：C:\Python27\Lib\site-packages，同時把這個目錄添加到環境變量之中。

完成以上步驟之後，就可以編寫圖片文本識別的Python腳本了。參考腳本如下：

from pytesser import *

import ImageEnhance

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

#使用ImageEnhance可以增強圖片的識別率

enhancer = ImageEnhance.Contrast(image)

image_enhancer = enhancer.enhance(4)

print image_to_string(image_enhancer)

tesseract是谷歌的一個對圖片進行識別的開源框架，免費使用，現在已經支持中文，而且識別率非常高，這裡簡要來個helloworld級別的認識

下載之後進行安裝，不再演示。

在tesseract目錄下，有個tesseract.exe文件，主要調用這個執行文件，用cmd運行到這個目錄下，在這個目錄下同時放置一張需要識別的圖片，這裡是123.jpg

然後運行:tesseract 123.jpg result

會把123.jpg自動識別並轉換為txt文件到result.txt

但是此時中文識別不好

然後找到tessdata目錄，把eng.traineddata替換為chi_sim.traineddata,並且把chi_sim.traineddata重命名為eng.traineddata

ok,現在中文識別基本達到90%以上了

python 怎麼實現人工智能

一、Python是解釋語言，程序寫起來非常方便

寫程序方便對做機器學習的人很重要。 因為經常需要對模型進行各種各樣的修改，這在編譯語言里很可能是牽一髮而動全身的事情，Python里通常可以用很少的時間實現。舉例來說，在C等編譯語言里寫一個矩陣乘法，需要自己分配操作數（矩陣）的內存、分配結果的內存、手動對BLAS接口調用gemm、最後如果沒用smart pointer還得手動回收內存空間。Python幾乎就是import numpy; numpy.dot兩句話的事。

當然現在很多面向C/C++庫已經支持託管的內存管理了，這也讓開發過程容易了很多，但解釋語言仍然有天生的優勢——不需要編譯時間。這對機器學習這種需要大量prototyping和迭代的研究方向是非常有益工作效率的。

二、Python的開發生態成熟，有很多有用的庫可以用

Python靈活的語法還使得包括文本操作、list/dict comprehension等非常實用的功能非常容易高效實現（編寫和運行效率都高），配合lambda等使用更是方便。這也是Python良性生態背後的一大原因。相比而言，Lua雖然也是解釋語言，甚至有LuaJIT這種神器加持，但其本身很難做到Python這樣，一是因為有Python這個前輩佔領着市場份額，另一個也因為它本身種種反常識的設計（比如全局變量）。不過藉著Lua-Python bridge和Torch的東風，Lua似乎也在寄生興起。

三、Python效率超高

解釋語言的發展已經大大超過許多人的想象。很多比如list comprehension的語法糖都是貼近內核實現的。除了JIT之外，還有Cython可以大幅增加運行效率。最後，得益於Python對C的接口，很多像gnumpy, theano這樣高效、Python接口友好的庫可以加速程序的運行，在強大團隊的支撐下，這些庫的效率可能比一個不熟練的程序員用C寫一個月調優的效率還要高。

未來十年Python語言的發展前景形勢一片大好，毫無疑問使用Python語言的企業將會越來越多，Python程序猿的人才缺口也將越來越大，認準時機，把握機遇，Python全棧開發工程師、Python開發工程師、自動化開發工程師、Linux運維工程師、Python爬蟲開發工程師、前端開發工程師、大數據分析和數據挖掘等熱門職位等你來選。

有含人工智能功能的水印相機嗎？

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