Скачать Number plate blur ML (Proof Of на ПК с помощью эмулятора GameLoop

Number plate blur ML (Proof Of на ПК

Number plate blur ML (Proof Of, исходящий от разработчика CatFish, в прошлом работал на системе Android.

Теперь вы можете без проблем играть в Number plate blur ML (Proof Of на ПК с помощью GameLoop.

Загрузите его в библиотеке GameLoop или результатах поиска. Больше не нужно смотреть на аккумулятор или разочаровывать звонки в неподходящее время.

Просто наслаждайтесь Number plate blur ML (Proof Of на ПК на большом экране бесплатно！

Number plate blur ML (Proof Of Введение

Автоматически обнаруживает и размывает номерной знак автомобиля на картинке.

Кроме того, вы можете удалить информацию о местоположении и времени фотографии.

Вы можете сохранить обработанное изображение отдельно от исходного файла.

Вы также можете перенести результаты обработки в другое приложение

Например, вы можете опубликовать снимок с помощью этого приложения прямо в Twitter.

Обнаружение номерной таблички осуществляется путем машинного обучения.

Все выводы во время обнаружения выполняются на устройстве. На сервер в сети не отправляются данные.

■ Как использовать

Существует два способа открыть фотографии:

· Запустите это приложение, выберите изображение и откройте его.

· Перейдите в это приложение через функцию [Share] других приложений.

  ... Передача и размытие фотографий, отображаемых в приложении галереи, таких как Google Фото с [Share].

  ... Длительное нажатие на изображение, отображаемое в браузере → передача с помощью [Share image], чтобы размыть.

Существует два способа использования обработанных фотографий:

· Сохранить как новый файл.

  ... В папку " / chaenomeles /".

· Перенос в другие приложения с помощью [Share] этого приложения.

  Вы можете использовать следующее: Перенести в Твиттер и чирикать. Перейдите в приложение «Карты Google» и опубликуйте его. и т.п.

■ Внимание

Это приложение было создано, чтобы проверить, насколько это технически возможно.

Поэтому качество приложения невелико.

Тем не менее, я думаю, что это хороший результат среди похожих приложений о качестве.

Пожалуйста, обратите внимание на следующие моменты.

· Это приложение часто прекращается из-за недостаточной памяти.

  ... Возможно, будет сложно работать с устройством с меньшим количеством ОЗУ.

  ... Для хранения памяти вместо ОЗУ это приложение не будет тратить его, поэтому не беспокойтесь.

· Устройство может перезагрузиться путем интенсивной обработки.

  ... Когда площадь номерной таблички широкая, обработка становится чрезвычайно тяжелой, и такие симптомы могут возникать.

  ... Само рассуждение не тяжелое, но поскольку реализация размытия обработки ведется не вежливо, значит, есть проблема.

· Номерная табличка может быть неправильно обнаружена или может быть обнаружена область, которая не является номерной табличкой.

  Более того, он не может это исправить.

  ... Поскольку я в основном сосредоточен на проверке операций вывода, он не реализовал функцию редактирования результатов.

· Невозможно увеличить изображение результата.

  Существует кнопка, которая может активировать зрителя, пожалуйста, используйте это.

· Размер приложения слишком велик.

  Я сделал это без учета размера. Извините.

■ Примечания

◇ Данные, использованные для выводов, были изучены с использованием 120 фотографий автомобилей / K-автомобилей в Японии.

Поскольку результат обучения заморожен, нет никакого эффекта, чтобы точность повышалась, чтобы больше использовать.

◇ Потому что он узнал только на японском номерном знаке, он может быть слабым для иностранных номерных знаков.

Однако, похоже, обучение продолжалось так, что оно охватывало «квадратную пластину, на которой были написаны буквы, прикрепленные к машине», и она будет обнаруживать даже вещи в зарубежных странах.

◇ Он слаб для грузовиков и мотоциклов, поскольку я сделал только изображения автомобилей / автомобилей K-car в качестве набора учебных материалов.

Если вы хотите попробовать различные вещи, вы можете наслаждаться использованием изображения, используя браузер для поиска статьи на автомобильном тестовом диске.

Если вы долго коснетесь изображения и отправляете его в это приложение с помощью [Share], вы можете проверить результат обработки изображениями с доступным размером.