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可以识别出图片中的车牌并切出，识别率高达98.7%

1zlab_color_block_finder

使用OpenCV实现色块追踪 为了方便大家入门OpenCV以及使用OpenCV实现颜色识别, 阿凯编写了相关的上位机脚本, 同时也有. 刚开始的时候, 你的精力可以放在算法流程上面, 没必要在前期过于关注代码的细节. 脚本的代码阿凯也是逐行注释的, 也可以作为你的项目参考 .

apollo

An open autonomous driving platform

auto-lianliankan

基于python图像识别实现的连连看外挂，可实现QQ连连看秒破

beautycamera

美颜相机，具有人脸检测、磨皮美白人脸、滤镜、调节图片、摄像功能

captcha-tensorflow

hack captcha by cnn with tensorflow

chatbotcourse

自己动手做聊天机器人教程

cps-ocr-engine

An awesome OCR engine developed by SYSU DeepDriving Lab

cs231n

cs231n_spring_2017_assignment

My implementations of cs231n 2017

data-structure

deep-model-transfer

第一届汉字书法识别挑战赛# A method for Fine-Grained image classification

deep_learning

吴恩达深度学习笔记或者代码

detect_face_pyqt5

该项目基于python-contrib-opencv,dlib,pyqt5。能够实现电脑端摄像头读取视频，实时人脸录入，人脸检测，人脸识别等功能。

dl-project-template

深度学习工程模板

face-recognition

脸部识别 人眼特征检测 活体检测 人脸旋转与侧脸拉正

face_recognition

项目名称为：自建数据集人脸识别。该项目利用电脑自带摄像头或者已有照片进行人脸数据集建立，再进行人脸检测，人脸识别，人脸预测，包括数据采集、数据预处理、建模、模型训练、模型使用预测全过程。项目使用Openc3进行数据采集、数据预处理，Keras 进行建模，模型参考了VGG16网络，包含4个卷积层，5个LeRu层，2个池化层，3个Dropout层，2个全连接层，1个flatten层，1个分类层，共18层。

faceai

一款入门级的人脸、视频、文字检测以及识别的项目.

facenet_regonistant

利用facenet实现检测图片中的人脸，将识别到的人脸向量存入数据库，此外利用post提交一个新图片 返回数据库中相似的人脸的信息

facetools

一键人脸归一化处理工具，包括人脸检测，人脸关键点检测，基于关键点的人脸对齐

guone

Guone 是一个较简单的户外建筑自动识别系统，支持图像分类和实时目标检测两种模式。

handgestureclassify

基于tensorflow的手势识别和分类代码

hyperlpr

基于深度学习高性能中文车牌识别 High Performance Chinese License Plate Recognition Framework.

hyperlpr-training

车牌识别训练代码 Training Tools Related to HyperLPR

icpr2018

ICPR 2018 挑战赛一：网络图像的文本识别 / ICPR 2018 挑战赛二：网络图像的文本检测

image-category-understanding-and-application

此库为2017-2018年度工程实践项目，主要目的是能够识别图像类别，尤其是医学类，然后在医学类中再进行更为细致的类别识别，以达到医学影像这一垂直领域的应用目的。

image-matting-opencv-qt

A simple interactive image matting app by opencv and qt. 使用opencv进行交互式抠图。

image-recognition-tensorflow-alexnet

使用TensorFlow实现AlexNet做图像识别

information-extraction-of-express

基于OpenCV、目标检测对快递单进行识别并提取有用的信息进行处理

interview_notes-chinese

2018/2019/校招/春招/秋招/自然语言处理(NLP)/深度学习(Deep Learning)/机器学习(Machine Learning)/C/C++/Python/面试笔记