车牌识别OCR技术作为一种智能化的识别系统，在现代城市的交通管理和安全领域发挥着越来越重要的作用。本文将探讨车牌识别 OCR 接口在智能停车、安防监控以及数据统计方面的实际应用。通过深入研究这些应用场景，我们可以了解这一技术如何提高交通效率、增强安全措施，并为城市规划和交通管理提供有价值的数据。
【新智元导读】在3月27日举行的中国“AI春节”——2017新智元开源·生态AI技术峰会上，海康威视研究院院长浦世亮发表演讲《安防大数据驱动下的智慧生活》，介绍海康在智能+安防领域的技术探索。海康威视是全球视频监控No.1，近年来布局安全视频监控发展，物联网以及视频大数据和智能视频分析，产业表现强劲，在以 ImageNet 为代表的国际技术竞赛中也一直都有抢眼的成绩。 演讲中，浦世亮介绍了应对安防大数据三大挑战，以及海康威视的应对之道：挖掘无标签数据中的隐藏信息做额外反馈，化解标记数据成本高的问题；多传感器
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本文介绍了腾讯AI Lab在计算机视觉领域的最新研究成果，包括人脸和OCR技术的最新进展、相关竞赛和落地应用。团队在多个国际权威榜单上名列前茅，并首次提出了“级联回归”算法，有效提升了OCR的准确度。此外，团队还介绍了如何将人脸识别技术应用于安全领域，以及OCR技术在医疗领域的应用。
我们以识别诗词为例 下面是我们要识别的图片 📷 先看下效果图 📷 我们运行代码后识别的结果,有几个字没有正确识别，但是大多数字都能识别出来。 一行代码就能识别图片，我们背后要做些准备工作的 这里我们需要用到两个库：pytesseract和PIL 同时我们还需要安装识别引擎tesseract-ocr 下面就来讲讲这几个库的安装，因为只有这几个库安装好以后Python才能实现一行代码实现图片文字识别 一，pytesseract和PIL的安装 安装这两个包可以借助pip - 1，命令行安装 pip install
安装这两个包可以借助pip - 1，命令行安装 pip install PIL pip install pytesseract - 2，如果你用的pycharm编辑器，就可以直接借助pycharm实现快速安装。 在pycharm的Settings设置页按照下面步骤操作
又来到了测试网络会议的第九期培训，本期的主讲人皮卡丘，培训的是关于OCR-tesseract 使用，话不多说详情如下：
近几年，各种各样的APP正在取代PC端软件成为用户应用方式的首选，而在APP中，用户信息注册是必不可少的环节，尤其是大型公众平台、第三方支付平台、二手车交易平台等，更是有庞大的用户群体来进行信息输入。在这样的大环境中，谁能提供更好的用户体验，谁就会在竞争中抢得先机。因此，基于移动终端的OCR识别技术的延伸应用—移动端身份证识别应运而生，解决了APP中用户实名注册过程中的手动录入信息的痛点！
将系统产生的大数据传输，存储，分类等很多是技术型工作，随着大数据技术的发展，通用的解决方案，越来越成熟，也越来越廉价(几乎每两年存储价格降低一倍)。但是对于大数据应用来讲，思维其实是更重要的，只有巧妙
自学Python3第5天，今天突发奇想，想用Python识别图片里的文字。没想到Python实现图片文字识别这么简单，只需要一行代码就能搞定
图片伪装是在网页元素中，将文字、图片混合在一起进行展示，以此限制爬虫程序直接获取网页内容
对于数据采集有2种主要的方法，一种是通过api网络请求的拦截，破解api的请求参数及规则；另一种则是模拟用户的操作行为，读取界面上返回的数据来提取。
大模型的诞生，让科技巨头与创业公司们在新一轮的竞赛中再次鸣枪出发，OpenAI、Anthropic、Mistral等创业之星的升起更是证明了在新技术的影响下，大厂并不存在绝对的优势。
目前很多地方都会用到移动端车牌识别这个技术，大家可以留意一下道路停车，汽修服务，移动警务等，通过车牌识别这个技术，实现快速对车辆进行管理与服务。
上篇文章我们介绍了如何快速在安卓上跑通OCR应用，本文以Android Studio 自带的C++ Native模板项目为例，详细讲解如何将OCR模型代码集成到您自己的项目中。
Tesseract是Ray Smith于1985到1995年间在惠普布里斯托实验室开发的一个OCR引擎，曾经在1995 UNLV精确度测试中名列前茅。但1996年后基本停止了开发。2006年，Google邀请Smith加盟，重启该项目。目前项目的许可证是Apache 2.0。该项目目前支持Windows、Linux和Mac OS等主流平台。但作为一个引擎，它只提供命令行工具。 现阶段的Tesseract由Google负责维护，是最好的开源OCR Engine之一，并且支持中文。
4月8日，苹果发布了其最新的多模态大语言模型（MLLM ）——Ferret-UI，能够更有效地理解和与屏幕信息进行交互，在所有基本UI任务上都超过了GPT-4V！
重金求子、性病秘方、贷款、开锁、…… 各种小广告，在车站、街道、厕所、小区等公共场合非法张贴或者涂写，它们数量大、清除困难，对城市的市容市貌、环境卫生有很大的负面影响； 同时也是城市管理的一大顽疾。城
活动介绍 TMQ第四十四期在线沙龙分享活动圆满结束啦！ 本次分享的主题：UI自动化——adbui的使用及实现。 共有103位测试小伙伴报名参加活动。 想知道活动分享了啥吗？ 请往下看吧！ 嘉宾 奇东：
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（1）图像验证码：这是最简单的一种，也很常见。就比如CSDN登录几次失败之后就会出验证码。
Overview应用程序开发者通常使用 security challenges（一种升级身份验证形式）来增加应用程序的安全性。团队对在移动设备上的程序中运行现有反欺诈security challenges Boxer 进行了大规模测量研究后发现，虽然 Boxer 总体上运行良好，但它无法在以低于每秒一帧（FPS）的速度运行的设备上进行有效扫描，从而降低了
https://github.com/Arctanxy/DeepLearningDeployment/tree/master/SimplestNCNNExample
即使现在互联网已经渗透到我们生活的方方面面，但它依然只是现实的物理世界在虚拟的网络空间上按比特信息编码后的投射。
Refer from http://hellosure.github.io/ocr/2014/10/11/tesseract-ocr/
前几天给大家推送过如何快速在安卓上跑通OCR应用、如何将AI模型集成到安卓应用中，本章将对部署过程中的关键代码进行解读。
前一篇文章《Android划矩形截屏并加入OCR识别》在安卓中我们做了划矩形截图进行OCR实识，其中只是简单的进行了二值化的处理然后就传入图片识别，本来计划把图片二值化后做一些透视变换的Demo可以增加识别的效果，然后就出来了今天的文章。
伴随着移动端用户增速的放缓，移动端市场经过几年的大浪淘沙，沉淀下来的APP产品逐渐稳定，对于移动端人才需求的增速也日趋下降。移动开发“两极分化”愈加明显：只有平庸和抢手之分，没有差不多的“中间层”。退后一步一无所有，向前一步一马平川！
OCR文字识别，基于腾讯世界领先的深度学习技术和海量数据，提供卡证、票据类、印刷体、手写体、自定义模板等多种场景和类型的文字识别服务，大大提高信息录入效率、降低客户使用成本。
今天，国际文档分析与识别大会（ICDAR）数据集最新结果公布，中国高校及企业包揽排行榜前五。据了解，云从科技提出的Pixel-Anchor框架在多个ICDAR测试子集（ICDAR2015以及ICDAR2017 MLT）上均获得了第一名的好成绩。ICDAR2015数据集前五名及框架名称分别是：云从科技（Pixel-Anchor）、南京大学与南京理工大学（PSENet）、旷视科技（Mask Text）、商汤科技（FOTS）、阿里巴巴（IncepText）。ICDAR2017 MLT数据集前五名及框架名称分别是云从科技（Pixel-Anchor）、阿里巴巴（ATL-cangjie）、商汤科技（FOTS、旷视科技（EAST++）、南京大学（PSENet_NJU）
OCR，或光学字符识别，是最早的计算机视觉任务之一，因为在某些方面它不需要用到深度学习。因此，早在2012年深度学习热潮之前，OCR就有了各种不同的应用，有些甚至可以追溯到1914年 。
哈喽，估计大多数人都进入远程办公状态了吧，狗哥也是。今天给大家推荐 5 个 精美 APP，这 5 个 APP 的特点就是不用的时候你没注意，等到用上了就满世界找，建议收藏！原创不易，觉得有用的话，麻烦文末帮点亮"在看"，祝好，谢谢！
随着自动化测试的不断发展，各种自动化测试工具五花八门眼花缭乱，测性能，测兼容，测压力，测功能，测接口纷繁复杂。今天我们主要分析的是国内外使用最多，功能相对而言更全，技术更成熟和先进的几款代表性的自动化功能测试工具的汇总分析。
4月23日晚，有网友在社交平台上发布消息称，微信出现闪退BUG，并附上一张二维码图片，只要在微信里打开这张二维码图片，无需主动点击识别，微信APP就会闪退，并报告“三方应用异常分析”。（如下所示：为了不影响大家使用微信APP，这里对该二维码进行打码处理，请勿传播） 有头铁的网友表示，已经测试了十几次了，只要点开那张图片就会触发闪退BUG，并且会一直报告异常；不点开图片则不会出现闪退的情况，不影响正常使用。值得注意的是，除了触发闪退外，该BUG并未发现其他安全风险，不涉及个人隐私信息泄露；也不会导致资金丢
在对接之前，我们先看一下识别效果，可见效果一般，存在个别识别不出来，又因为需要付费于是不考虑
最近有一个比较火的ocr项目：chineseocr_lite[1]，项目中很贴心地提供了ncnn的模型推理代码，只需要
据腾讯研究院统计，截至2017年6月，全球人工智能初创企业共计2617家。美国占据1078家居首，中国以592家企业排名第二，其后分别是英国，以色列，加拿大等国家。本文中选取了国外和国内部分有代表性的AI产业链条上相关公司就行分析（排名不分先后），希望对有志于从事人工智能相关工作或者想了解AI行业目前发展现状的朋友能有所帮助。小编会从AI芯片、应用层算法、应用领域等方面对相关公司进行盘点，由于部分公司可能会涉及产业链条上不同的领域，文中侧重选取了某些点进行分析阐述。备注：文中涉及到的企业估值均源于公开资料，本文对数字真实性不做任何担保；对于企业的明星指数是小编根据公开资料以及行业内部朋友反馈做的综合评估，不作为投资参考。
近期，先是在MegaFace百万级人脸识别竞赛中夺冠，接着又亮相了世界首个AI合成主播，在国内外引发大量关注。搜狗有AI，AI能力挺厉害，这些成果都是明证。
上一篇文章我们使用 Scrapy + Selenium 爬取了某个电影网站即将上映的影片
本文介绍了人脸识别和OCR识别技术的原理、应用和评测方法，并探讨了与腾讯云合作的政企项目应用情况。
CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起，旨在通过搭建产学合作平台，连接产业实践问题与学术科研问题，支持海内外优秀青年学者开展与产业结合的前沿科研工作。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金共涵盖机器学习、计算机视觉及模式识别、语音技术、自然语言处理、大数据技术、区块链等6个重点技术领域，涉及31项研究命题。 未来，我们将分三期对研究命题进行详细介绍，欢迎青年学者关注了解，希望大家可以从中找到适合自己的申报命题。 一、机器学习 1.1 面向图数据的深度卷积网络研究 深度神经网络在基于网格数据（如图片
腾讯AI Lab计算机视觉中心人脸&OCR团队是2016年11月底开始组建和开展工作，我们以研发业界领先的算法为目标驱动，逐步克服人手不足、训练数据不足等困难，不断夯实基础，做既有原创性又能落地应用的国际前沿研究。在上一期（腾讯AI Lab 计算机视觉中心人脸&OCR团队近期成果介绍（1））中已经介绍了我们团队的一些研究成果，近期，我们团队有一些新的成果再和大家进一步分享。 1 人脸研究进展 人脸研究的两大关键任务是人脸检测与人脸识别。在上一期中，我们主要介绍了我们团队在人脸检测的两个国际权威评测平台（WI
最近在Auto.js中做腾讯云的文字识别OCR，其中有个难点是腾讯云的v3签名（有时也称作 TC3-HMAC-SHA256），其中需要用到几个加密算法，在其他服务端语言中都有现成的函数可以使用，但是在JavaScript和Auto.js中都找不到对应的函数，幸好Auto.js支持Java，参考Java代码稍微转换一下就可以用了。
作者 | 明明 编辑 | 鸽子 2018年伊始，王思聪就在微信朋友圈发布了新年第一周的总结：“王思聪撒币，张一鸣撒币，周鸿祎撒币，奉佑生撒币。” 瞬间将直播竞赛答题的热度推上了新的高度，许多不明真相的吃瓜群众争相下载直播平台，进入答题环节，瓜分巨额奖金。 对于炒作这件事来说，营长只服国民老公王思聪，一举一动都能将自己推上热搜榜，这不，2018年的第一周总结就将自已以及直播平台推在了风口浪尖上。 对于直播竞赛答题，网友们也想出了适合自己的作弊方法，这些方法无一例外用到了AI技术，比如语音识别、语义理解
支持多人实时在线协作，可用于原型图、UML、BPMN、网络拓扑图等多种图形绘制，使用也是非常丝滑。
其实很多的时候都是英文标注的，但是我相信国内的AI领域的博主多了之后就会出现纯中文的备注方案。
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