图像识别以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过实时访问和调用API获取推理结果，帮助用户自动采集关键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率。

图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。

一般是识别字母、数字和符号，从印刷文字识别到手写文字识别，应用非常广泛。

数字图像处理和识别的研究开始于1965年。数字图像与模拟图像相比具有存储，传输方便可压缩、传输过程中不易失真、处理方便等巨大优势，这些都为图像识别技术的发展提供了强大的动力。

物体的识别主要指的是对三维世界的客体及环境的感知和认识，属于高级的计算机视觉范畴。它是以数字图像处理与识别为基础的结合人工智能、系统学等学科的研究方向，其研究成果被广泛应用在各种工业及探测机器人上。

标准包装：2,000类别：分立半导体产品家庭：晶体管（BJT） - 单路系列：-包装：散装晶体管类型：PNP电流 - 集电极（Ic）（最大值）：800mA电压 - 集射极击穿（最大值）：25V不同?Ib，Ic 时的?Vce 饱和值（最大值）：700mV @ 50mA，500mA电流 - 集电极截止（最大值）：100nA不同?Ic，Vce?时的 DC 电流增益（hFE）（最小值）：160 @ 100mA，1V功率 - 最大值：625mW频率 - 跃迁：100MHz安装类型：通孔封装/外壳：TO-226-3，TO-92-3 标准主体供应商器件封装：TO-92-3

借助OCR技术将这些文字和信息提取出来。在这方面，国内产品包括百度的涂书笔记和百度翻译等；而谷歌借助经过DistBelief 训练的大型分布式神经网络，对于Google 街景图库的上千万门牌号的识别率超过90%，每天可识别百万门牌号。

图像识别初级应用仅作为我们的辅助工具存在，为我们自身的人类视觉提供了强有力的辅助和增强，带给了我们一种全新的与外部世界进行交互的方式。这些应用虽然看起来很普通，但当图像识别技术渗透到我们行为习惯的方方面面时，我们就相当于把一部分视力外包给了机器，就像我们已经把部分记忆外包给了搜索引擎一样。

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