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Android平台上的物体识别文件。

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简介:
本工程成功地将Android端与OpenCV的Dnn连接整合,从而能够利用Caffe模型进行物体识别。值得注意的是,该工程无需在手机设备上安装OpenCV库。若需修改Caffe模型,务必将更新后的模型文件放置至cfTest3\app\build\intermediates\merged_assets\debug\out目录下,以确保其能够被正确加载和使用。

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    简介:这款基于Android系统的应用利用ZXing核心库提供高效、准确的二维码和条形码扫描及解析功能,适用于多种场合下的信息读取需求。 博客提供了解决Android中文乱码的方法,并介绍了如何从相册获取二维码照片进行解析以及横屏切换到竖屏的功能。此外还提供了使用闪光灯的实现方法。
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    本应用专为安卓用户设计,提供全面的物体识别服务,包括但不限于菜品解析、动植物鉴定、汽车型号辨识以及人脸识别等实用功能。 Android完整代码实现对菜品、动植物、车型、人脸的识别。
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    Android平台下的车牌识别是一款专为安卓设备设计的应用程序,能够快速准确地识别各类车辆牌照信息。通过运用先进的图像处理和模式识别技术,该应用简化了交通管理、停车收费及安全监控等领域的操作流程,为用户提供便捷高效的解决方案。 基于OpenCV的车牌检测结合深度学习进行车牌识别,支持蓝色、黄色以及新能源车牌。
  • Android车牌
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    本应用专为Android设备设计,提供高效精准的车牌号码自动识别功能,适用于车辆管理、安全监控及便捷停车等场景。 使用基于OpenCV的车牌检测技术结合深度学习方法来识别蓝色、黄色以及新能源车牌。
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    这是一个集各类商品于一身的一站式网上购物平台,涵盖服装、电子产品、家居用品等众多分类,致力于为消费者提供便捷、高效的在线购物体验。 网上购物系统是一个基于Web的应用程序,它允许用户在互联网上浏览商品、添加到购物车、进行支付,并管理他们的账户。这种系统通常由多个组件构成,包括前端用户界面、后端服务器处理、数据库存储以及安全机制。 以下是关于网上购物系统的一些核心知识点: 1. **JSP(JavaServer Pages)**: JSP是用于创建交互式网页应用的一种动态网页技术,在购物系统中,它负责展示商品信息、处理用户输入并生成动态响应。开发者可以将HTML、CSS和Java代码混合编写,使得业务逻辑与视图层分离。 2. **网上商城架构**:一个完整的网上购物系统通常包含以下几个部分: - **前端**:通过浏览器访问的界面,包括商品展示、搜索、购物车、结算等功能。 - **后端**:处理用户的请求,如商品管理、订单处理、库存更新和支付接口调用等。 - **数据库**:存储商品信息、用户数据、订单详情以及交易记录等关键信息。 - **安全性**:确保包括用户认证在内的安全措施到位,并防止SQL注入及跨站脚本攻击。 3. **数据库设计**:在购物系统中,常见的数据库表可能包含用户表、商品表、订单表和分类表等。良好的数据库设计对于系统的性能与扩展性至关重要。 4. **会话管理**:为了跟踪用户的购物行为,系统需要维护用户的会话信息。这通常通过使用session或cookie来实现,例如保存登录状态及购物车内容。 5. **支付集成**:大多数网上购物系统需整合第三方支付平台(如支付宝、微信支付等)以处理在线交易。此过程涉及API调用和回调处理以及同步支付状态的功能。 6. **商品分类与搜索**:提供商品的分类展示和搜索功能,这可能包括建立索引、实现模糊查询及排序过滤机制等功能。 7. **购物车逻辑**:该模块负责管理用户添加或删除的商品项目及其数量调整,并需考虑库存情况和价格计算等因素。 8. **订单流程**:从确认购买到支付成功的过程涵盖多个环节,如创建订单、处理付款、扣减库存及发货通知等步骤。 9. **用户管理**:包括注册登录服务、密码找回以及个人信息维护等功能是用户体验的关键组成部分,并需注重数据安全措施的实施。 10. **安全性与防护**:系统需要具备抵御DDoS攻击和XSS跨站脚本攻击的能力,确保用户信息安全无虞。 11. **性能优化**:采用缓存技术、负载均衡及数据库优化等手段可以提升系统的响应速度并能应对高并发访问量的挑战。 12. **响应式设计**:鉴于不同设备上的使用情况各异,系统需要具备适应手机和平板电脑等多种屏幕尺寸的能力。 13. **测试与调试**:包括单元测试、集成测试、性能评估及安全性检测等环节以确保系统的稳定性和可靠性。 网上购物系统是一个复杂而全面的项目,涉及多种技术和知识领域。因此,在开发过程中不仅要求开发者拥有扎实的Web技术基础和良好的设计思维能力,还需要根据具体需求进行定制化的设计与实现工作。
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    本资源为Android平台下的OCR文字识别程序压缩包,内含可直接安装的应用程序,用户可通过该软件实现图片中的文字快速、准确地提取与识别。 基于Android,使用谷歌的tess-two进行摄像头图像的文字OCR识别。本代码用于演示和交流学习,祝大家顺利。
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