MindAR网页端WebAR图片识别功能图片目标编译器中文离线版源码-ITADN社区

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本项目提供MindAR网页端WebAR技术的图片识别功能，具备离线编译图片目标的能力，并附有完整中文文档和源代码。为了方便快捷地使用图像目标编译器，请先部署一个本地版本。该项目的源码提供了相应的例子，并且我已经在这些案例基础上进行了汉化和修改，以得到适合本地使用的版本。这个网页具备多种功能：单个或多个目标图生成、展示生成进度、删除识别图以及下载识别图等。使用前需要确保已安装Node.js环境并完成代码仓库的下载及构建操作。具体步骤如下： 1. 将目标图像（如.png格式）放入指定区域，可以放置多张图片以实现多图追踪。 2. 单击“开始生成”，这一步可能需要等待一段时间，尤其是处理大尺寸图片时耗时更长。 3. 完成后会显示带有特征点的识别图供您预览。 4. 点击“下载文件”按钮获取图像检测结果（mind文件），该文件可用于WebAR开发。此外，请确保将dropzone插件中的dropzone.min.js 和 dropzone.min.css 文件放置到本地，并根据实际情况调整相对路径。

使用MindAR实现的WebAR图片识别追踪功能源码

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本项目提供了一套基于MindAR库的WebAR图片识别与追踪功能的完整源代码，旨在帮助开发者快速构建具有增强现实互动体验的网页应用。 WebAR的实现方式通常采用图片识别技术叠加模型的方式进行开发。这种项目主要使用HTML、CSS和JavaScript语言来编写代码，并通过调用摄像头扫描特定图像生成的.mind文件，以触发后续的动作。大多数情况下，增强现实（AR）的应用程序都是基于高通Vuforia或EasyAR等Unity3D引擎构建的，在这些框架下编写的程序通常运行在移动应用上，适用于安卓和iOS平台。然而，近年来网页端的需求日益增加，特别是在微信内打开链接即可体验功能方面。我之前没有实现过这类需求，而且离职后也较少接触文旅相关的开发领域了。最近浏览GitHub时发现了一个名为AR.js的开源库（目前有4.4k颗星），它是一个轻量级Web增强现实库，支持图像跟踪、基于位置的AR和标记跟踪等功能。在探索这个项目的过程中，我还发现了另一个更强大的解决方案——MindAR，它可以实现多个图像同时追踪以及面部识别功能。我尝试使用这些技术制作了一个案例，并且效果非常出色。

离线图片文本识别工具.zip

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离线图片文本识别工具是一款高效的文字识别软件，能够准确地将图片中的文字提取出来，无需网络连接，适用于多种语言，方便快捷。这是一个离线的图片文字识别工具（sy_ocr），支持切换不同的识别引擎以及目标语言。在完成识别后，该工具会自动将文字内容复制到剪贴板，并弹出通知提示用户。此工具体积小巧、无广告干扰且完全免费使用。

论文翻译软件工具（含翻译和图片识别功能）

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这款论文翻译软件是一款集翻译与图片识别功能于一体的高效工具，能够快速准确地将学术文献从一种语言转换成另一种语言，并支持扫描书籍、文章中的图片进行文字提取及实时翻译。非常适合研究者使用。功能介绍： - 文献翻译功能：读取剪切板内容并进行翻译。 - 多行合并功能：读取剪切板内容并将多行文本合并，特别适用于阅读PDF格式的论文。 - 图片翻译功能：识别图片中的文字并提供翻译服务。 - 网速显示功能：实时显示当前计算机所有网卡的总网速。使用方法： 1. 下载安装setup.exe文件。 2. 打开腾讯云（基于腾讯翻译），注册账号，并在设置中填写相关信息。 3. 根据配置好的快捷键进行操作。如果复制的是文字，而选择图片翻译，则无返回结果；其他情况相同。 4. 在打开的翻译窗口内双击空白处或按esc关闭。（空白处为箭头所指向的浅灰色区域）。

C#离线OCR：识别和提取图片中的文字内容（含源码）

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本项目提供了一个使用C#开发的离线OCR工具，能够高效地从图像中识别并提取文字信息。内附完整源代码，便于学习与二次开发。 C# 离线式 OCR 识别可以用来提取图片中的文字内容。附带源码可供参考。

C#中识别图片文字的源码

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本段代码提供了一种使用C#编程语言来识别图片中的文本的方法。它采用先进的OCR技术，帮助开发者轻松实现图像到文本数据的转换功能。基于《Interop.FREngine.dll》实现从图片中识别文字的功能。

使用OpenCV实现的图片识别功能源码

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本项目提供基于OpenCV库的图片识别功能源代码，适用于图像处理和计算机视觉任务，包括物体检测、特征匹配等应用。基于OpenCV实现的图片识别功能包括脸部和眼部检测、马路行人检测以及特征匹配（例如微信“跳一跳”棋子匹配）。

Pixie 图片编辑器在线中文版

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Pixie图片编辑器在线中文版是一款功能强大的图像处理工具，支持多种编辑操作和特效添加，方便用户轻松美化照片。 Pixie Image Editor 在线图片编辑器中文版功能集成 - 轻松将pixie集成到任何现有项目或应用程序中。可扩展性：Pixie接口和API可以使用新功能进行扩展，以满足不断变化的需求。移动支持：具备完整的移动设备兼容性，并能自动调整其界面适应各种屏幕尺寸。自定义UI：通过显示、隐藏或者添加新的菜单项，更改工具栏位置或应用不同的主题来自定义用户界面。多语言翻译：Pixie的界面可以通过配置完全实现本地化和国际化。水印功能：保存的照片可以使用指定的文字轻松加注水印。模式选择：在叠加（模态）、内联或全屏模式之间进行灵活切换，以适应不同编辑场景的需求。工具API接口：通过API利用所有Pixie的图片处理工具如调整大小、裁剪等，而无需打开编辑器界面。自定义工具支持：所有的图像处理功能都可以根据需要定制化，包括添加和修改贴纸、形状、字体及框架。状态保存与恢复：当前编辑的状态可以以json格式保存下来，从而为实现预构建模板等功能提供便利。照片处理能力：通过用户界面或API进行图片的大小调整、裁剪以及转换等操作。滤镜功能：内置了多种图像效果如灰度化、模糊和黑白模式，并可通过API添加更多过滤器。框架应用：可以向任何尺寸的照片加入响应式边框，或者创建自定义框架。照片裁剪工具：支持将图片按指定的宽高比例进行裁切或允许用户通过UI选择特定区域。绘图功能：强大的免费绘画工具适用于鼠标和触摸操作，并提供了多种画笔类型、颜色等选项。文本添加与编辑：全面地支持向图像中加入文字，使用数百种谷歌字体或者自定义字体。形状绘制：只需提供SVG图片路径即可轻松创建并插入自定义图形。贴纸应用：能够便捷地增加或移除用户设计的贴图，并且任何类型的图像都可以用作贴纸。圆角处理：通过单击操作或API调用来对照片四个角落进行弧形化。空白画布功能：Pixie支持从零开始创建自定义图片，而不仅仅是编辑现有的影像资料。历史记录管理：所有的编辑动作都是非破坏性的，并可以通过撤销和重做工具轻松恢复。对象处理能力：所有插入的对象（如贴纸、形状及文本）都位于独立的图层上。可以对其进行位置移动、大小调整以及颜色更改等操作，同时添加阴影或背景效果。图案与渐变填充：所有的图像元素都可以使用多种内置或者自定义的纹理和色彩过渡进行装饰。图片保存功能：经过修改后的影像可以通过API接口或是编辑器界面轻松地存储在本地设备或者是服务器上。缩放和平移支持：用户可以利用鼠标、滚轮或移动设备上的触摸与捏合手势来调整视图比例以及画面浏览位置。 HTML5技术应用：Pixie采用原生的HTML5开发，这意味着它可以在各种不同的终端设备上运行良好。

图片识别器

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图片识别器是一款强大的图像识别软件，能够快速准确地识别图片中的文字、物体和场景，并提供多种实用功能，如OCR转换、标签推荐等，帮助用户高效管理与分析图像数据。该项目使用图像分类学习进行迁移学习项目开发。通过应用转移学习的概念来构建一个用于图像分类的模型。所使用的库处理包含102个类别的图像数据集，并且假定该数据集主文件夹内有三个子文件夹：train、valid和test，每个子文件夹里包含了代表不同类别的102个子目录，其中存放着各种.jpg格式的图片。该项目中需要安装并使用的库在文档中有详细说明。提供的代码笔记本描述了所有操作流程，并展示了如何加载及预处理数据集的方法。此外，在此项目中采用了迁移学习的概念来改进现有的神经网络架构：具体来说就是冻结一部分预先训练好的神经网络层，同时替换其他部分为全连接的网络进行重新训练。还有一个文件将数据集中每个类别的子目录名称映射到实际的花名上（假设这是一个关于花卉分类的应用场景）。项目的其余部分则由几个Python脚本构成，其中有一个定义了Network类，该类实现了一个给定输入下的完全连接神经网络。

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