Можно ли получить фотографию реального объекта с помощью сканера информатики 7 класса
Обновлено: 21.11.2024
План North American Electric Reliability Corporation по защите критически важной инфраструктуры (NERC CIP) представляет собой набор стандартов.
Структура управления рисками ISO 31000 – это международный стандарт, который предоставляет компаниям рекомендации и принципы для .
Чистый риск относится к рискам, которые находятся вне контроля человека и приводят к убыткам или их отсутствию без возможности получения финансовой выгоды.
Экранированная подсеть или брандмауэр с тройным подключением относится к сетевой архитектуре, в которой один брандмауэр используется с тремя сетями .
Метаморфное и полиморфное вредоносное ПО – это два типа вредоносных программ (вредоносных программ), код которых может изменяться по мере их распространения.
В контексте вычислений Windows и Microsoft Active Directory (AD) идентификатор безопасности (SID) — это уникальное значение, которое равно .
Медицинская транскрипция (МТ) – это ручная обработка голосовых сообщений, продиктованных врачами и другими медицинскими работниками.
Электронное отделение интенсивной терапии (eICU) — это форма или модель телемедицины, в которой используются самые современные технологии.
Защищенная медицинская информация (PHI), также называемая личной медицинской информацией, представляет собой демографическую информацию, медицинскую .
Снижение рисков – это стратегия подготовки к угрозам, с которыми сталкивается бизнес, и уменьшения их последствий.
Отказоустойчивая технология — это способность компьютерной системы, электронной системы или сети обеспечивать бесперебойное обслуживание.
Синхронная репликация — это процесс копирования данных по сети хранения, локальной или глобальной сети, поэтому .
Интерфейс управления облачными данными (CDMI) – это международный стандарт, определяющий функциональный интерфейс, используемый приложениями.
Износ флэш-памяти NAND — это пробой оксидного слоя внутри транзисторов с плавающим затвором флэш-памяти NAND.
Выносливость при записи — это количество циклов программирования/стирания (P/E), которое может быть применено к блоку флэш-памяти перед сохранением .
Сканер – это устройство ввода, которое сканирует такие документы, как фотографии и страницы текста. Когда документ сканируется, он преобразуется в цифровой формат. При этом создается электронная версия документа, которую можно просматривать и редактировать на компьютере.
Большинство сканеров являются планшетными устройствами, что означает, что они имеют плоскую поверхность сканирования. Это идеально подходит для фотографий, журналов и различных документов. Большинство планшетных сканеров имеют поднимающуюся крышку, позволяющую сканировать книги и другие объемные предметы. Другой тип сканера — это сканер с листовой подачей, который может принимать только бумажные документы. Хотя сканеры с листовой подачей не могут сканировать книги, некоторые модели оснащены устройством автоматической подачи документов или АПД, которое позволяет последовательно сканировать несколько страниц.
Сканеры работают в сочетании с компьютерными программами, которые импортируют данные со сканера. Большинство сканеров включают базовое программное обеспечение для сканирования, которое позволяет пользователю настраивать, инициировать и импортировать сканирование. Также можно установить подключаемые модули сканирования, которые позволяют различным программам напрямую импортировать отсканированные изображения. Например, если для Adobe Photoshop установлен подключаемый модуль сканера, пользователь может создавать новые изображения в Photoshop непосредственно с подключенного сканера.
Хотя Photoshop может редактировать отсканированные изображения, некоторые программы, такие как Acrobat и OmniPage, могут распознавать отсканированный текст. Эта технология называется оптическим распознаванием символов или OCR. Программное обеспечение для сканирования, включающее OCR, может преобразовать отсканированный текстовый документ в цифровой текстовый файл, который можно открывать и редактировать с помощью текстового процессора. Некоторые программы OCR даже сохраняют форматирование страниц и текста, что позволяет создавать электронные копии физических документов.
Хотите узнать больше технических терминов? Подпишитесь на ежедневный или еженедельный информационный бюллетень и получайте избранные термины и тесты на свой почтовый ящик.
Технический фактор
Подпишитесь на бесплатную рассылку новостей TechTerms
Спасибо
Мы только что отправили вам электронное письмо для подтверждения вашего адреса электронной почты. Как только вы подтвердите свой адрес, вы начнете получать информационный бюллетень.
Компьютерное зрение – это область искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет компьютерам и системам извлекать значимую информацию из цифровых изображений, видео и других визуальных данных, а затем выполнять действия или давать рекомендации на основе этой информации. Если ИИ позволяет компьютерам думать, то компьютерное зрение позволяет им видеть, наблюдать и понимать.
Компьютерное зрение работает почти так же, как и человеческое, за исключением того, что у человека есть преимущество.Преимущество человеческого зрения заключается в продолжительности жизни контекста, чтобы научиться различать объекты, как далеко они находятся, движутся ли они и есть ли что-то неправильное в изображении.
Компьютерное зрение обучает машины выполнять эти функции, но для этого требуется гораздо меньше времени с помощью камер, данных и алгоритмов, а не сетчатки, зрительных нервов и зрительной коры. Поскольку система, обученная проверять продукты или наблюдать за производственным активом, может анализировать тысячи продуктов или процессов в минуту, замечая незаметные дефекты или проблемы, она может быстро превзойти возможности человека.
Компьютерное зрение используется в самых разных отраслях: от энергетики и коммунальных услуг до производства и автомобилестроения, и рынок продолжает расти. Ожидается, что к 2022 году он достигнет 48,6 млрд долларов США. 1
Как работает компьютерное зрение?
Компьютерному зрению требуется много данных. Он выполняет анализ данных снова и снова, пока не распознает различия и, в конечном счете, не распознает изображения. Например, чтобы научить компьютер распознавать автомобильные шины, ему нужно передать огромное количество изображений шин и элементов, связанных с шинами, чтобы изучить различия и распознать шину, особенно без дефектов.
Для этого используются две основные технологии: тип машинного обучения, называемый глубоким обучением, и сверточная нейронная сеть (CNN).
В машинном обучении используются алгоритмические модели, которые позволяют компьютеру самостоятельно изучать контекст визуальных данных. Если через модель передается достаточно данных, компьютер «посмотрит» на данные и научится отличать одно изображение от другого. Алгоритмы позволяют машине обучаться самостоятельно, а не тому, кто программирует ее для распознавания изображения.
CNN помогает модели машинного обучения или глубокого обучения «выглядеть», разбивая изображения на пиксели, которым присваиваются теги или метки. Он использует метки для выполнения сверток (математическая операция над двумя функциями для получения третьей функции) и делает прогнозы относительно того, что он «видит». Нейронная сеть выполняет свертки и проверяет точность своих прогнозов в серии итераций, пока прогнозы не начнут сбываться. Затем он распознает или видит изображения так же, как люди.
Подобно тому, как человек разбирает изображение на расстоянии, CNN сначала различает резкие края и простые формы, а затем заполняет информацию, выполняя итерации своих прогнозов. CNN используется для понимания отдельных изображений. Рекуррентная нейронная сеть (RNN) используется аналогичным образом для видеоприложений, чтобы помочь компьютерам понять, как изображения в серии кадров связаны друг с другом.
История компьютерного зрения
Ученые и инженеры уже около 60 лет пытаются разработать способы, с помощью которых машины смогут видеть и понимать визуальные данные. Эксперименты начались в 1959 году, когда нейрофизиологи показали кошке набор изображений, пытаясь сопоставить реакцию ее мозга. Они обнаружили, что он сначала реагирует на резкие края или линии, и с научной точки зрения это означает, что обработка изображений начинается с простых форм, таких как прямые края. (2)
Примерно в то же время была разработана первая технология компьютерного сканирования изображений, позволяющая компьютерам оцифровывать и получать изображения. Еще одна веха была достигнута в 1963 году, когда компьютеры смогли преобразовывать двухмерные изображения в трехмерные формы. В 1960-х годах ИИ стал академической областью исследований, и это также положило начало стремлению ИИ решить проблему человеческого зрения.
В 1974 году была представлена технология оптического распознавания символов (OCR), позволяющая распознавать текст, напечатанный любым шрифтом или гарнитурой. (3) Точно так же интеллектуальное распознавание символов (ICR) может расшифровывать рукописный текст с помощью нейронных сетей. (4) С тех пор OCR и ICR нашли свое применение в обработке документов и счетов, распознавании автомобильных номеров, мобильных платежах, машинном переводе и других распространенных приложениях.
В 1982 году нейробиолог Дэвид Марр установил, что зрение работает иерархически, и представил алгоритмы, позволяющие машинам обнаруживать края, углы, кривые и аналогичные базовые формы. Одновременно ученый-компьютерщик Кунихико Фукусима разработал сеть клеток, способных распознавать закономерности. Сеть под названием Неокогнитрон включала сверточные слои нейронной сети.
К 2000 году основное внимание уделялось распознаванию объектов, а к 2001 году появились первые приложения для распознавания лиц в реальном времени. Стандартизация того, как наборы визуальных данных помечаются и аннотируются, появилась в 2000-х годах. В 2010 году стал доступен набор данных ImageNet. Он содержал миллионы помеченных изображений в тысячах классов объектов и обеспечивает основу для CNN и моделей глубокого обучения, используемых сегодня. В 2012 году команда из Университета Торонто представила CNN для участия в конкурсе по распознаванию изображений. Модель под названием AlexNet значительно снизила количество ошибок при распознавании изображений.После этого прорыва количество ошибок снизилось до нескольких процентов. (5)
В этом руководстве мы узнаем о сканере Java и его методах с помощью примеров.
Класс Scanner пакета java.util используется для чтения входных данных из различных источников, таких как входные потоки, пользователи, файлы и т. д. Рассмотрим пример.
Пример 1. Чтение строки текста с помощью сканера
Вывод
В приведенном выше примере обратите внимание на строку
Здесь мы создали объект Scanner с именем input .
Параметр System.in используется для ввода со стандартного ввода. Это работает так же, как ввод с клавиатуры.
Затем мы использовали метод nextLine() класса Scanner для чтения строки текста от пользователя.
Теперь, когда у вас есть некоторое представление о Scanner , давайте рассмотрим его подробнее.
Импортировать класс сканера
Как видно из приведенного выше примера, нам нужно импортировать пакет java.util.Scanner, прежде чем мы сможем использовать класс Scanner.
Чтобы узнать больше об импорте пакетов, посетите страницу Пакеты Java.
Создание объекта сканера в Java
После импорта пакета мы можем создать объекты сканера следующим образом.
Здесь мы создали объекты класса Scanner, которые будут считывать входные данные из InputStream, File и String соответственно.
Методы сканера Java для ввода данных
Класс Scanner предоставляет различные методы, которые позволяют нам считывать входные данные разных типов.
| Метод | Описание |
|---|---|
| nextInt() | считывает значение int из пользователь |
| nextFloat() | считывает значение с плавающей точкой от пользователя |
| nextBoolean() | считывает логическое значение от пользователя |
| nextLine() | считывает строку текста от пользователя |
| next() | считывает слово пользователя |
| nextByte() | считывает байтовое значение от пользователя |
| nextDouble() | считывает двойное значение от пользователя |
| nextShort() | считывает короткое значение от пользователя |
| nextLong() | считывает длинное значение из пользователь |
Пример 2: Java-сканер nextInt()
Вывод
В приведенном выше примере мы использовали метод nextInt() для чтения целочисленного значения.
Пример 3: Java-сканер nextDouble()
Вывод
В приведенном выше примере мы использовали метод nextDouble() для чтения значения с плавающей запятой.
Пример 4: Java-сканер next()
Вывод
В приведенном выше примере мы использовали метод next() для чтения строки от пользователя.
Здесь мы указали полное имя. Однако метод next() считывает только имя.
Это связано с тем, что метод next() считывает ввод до символа пробела. При обнаружении пробела возвращается строка (исключая пробел).
Пример 5: Java-сканер nextLine()
Вывод
В первом примере мы использовали метод nextLine() для чтения строки от пользователя.
В отличие от метода next() метод nextLine() считывает всю строку ввода, включая пробелы. Метод завершается, когда он встречает символ следующей строки \n .
Сканер Java с BigInteger и BigDecimal
Сканер Java также можно использовать для чтения больших целых и больших десятичных чисел.
- nextBigInteger() — считывает от пользователя большое целое число
- nextBigDecimal() — считывает большое десятичное значение от пользователя
Пример 4. Чтение BigInteger и BigDecimal
Вывод
В приведенном выше примере мы использовали пакеты java.math.BigInteger и java.math.BigDecimal для чтения BigInteger и BigDecimal соответственно.
Работа сканера Java
Класс Scanner считывает всю строку и делит ее на токены. Токены — это небольшие элементы, которые имеют определенное значение для компилятора Java. Например,
Предположим, что есть входная строка:
В этом случае объект сканера прочитает всю строку и разделит строку на токены: «Он», «есть» и «22». Затем объект перебирает каждый токен и считывает каждый токен, используя свои различные методы.
Читайте также: