5G技术的出现带动了互联网络的高速发展，云计算的出现带动了云游戏平台的尝试。...5G和云计算的结合催生了一大批的云游戏平台，这些游戏平台拥有非常好的优势，可以帮助许多游戏玩家解决许许多多的问题，让游戏玩家拥有更快捷更方便的游戏体验。...云游戏平台最近几年刚刚出现，还并没有普及，那么搭建云游戏平台怎么做呢？ 搭建云游戏平台怎么做？ 搭建云游戏平台，已经成为了许多大型游戏公司以及互联网平台的一个新机会。...传统游戏的缺点 前面提到了如何搭建云游戏平台，那么传统的游戏都有哪些缺点呢？...不仅下载安装过程复杂，而且对于电脑的配置以及显卡声卡的要求都比较高。如果机子配置比较低的话，达不到非常畅玩的游戏体验。 以上就是搭建云游戏平台怎么做的相关内容。
传统企业推动数字化核心难点，在于经营模式的不同。不像那些烧钱的互联网公司，花大价钱砸数据不心疼。那些还在靠买东西挣毛利的传统企业，是经不起大把烧钱的。...是永恒的问题。 另一个永恒的问题是权力分配。传统企业不像互联网企业，组织架构扁平。传统企业往往经营了很多年，政治关系复杂，权力分配讲山头。导致了新项目本身就难落地。...有些刚做传统企业项目的人，会幻想着“只要大老板支持”不就好了？传统企业不都是老板说了算吗？打个不恰当但是形象的比方。只幻想大老板支持，很容易遭遇“杀晁错，清君侧”的事。...在我10年从业生涯中，传统企业是重要的客户群体，毕竟传统企业的开发能力弱，需要我们这些乙方提供服务。他们不缺改变的意愿，经常缺的，是改变的环境、氛围、思想准备。过往的成功往往会成为未来继续发展的阻力。...数据分析的方法是固定的，但如何发挥效果，还得结合具体企业需求来看。说了半天传统企业，其实互联网企业推项目照样一堆坑，不过那是另一个话题了，有空再分享。
在光学字符识别（OCR）领域，传统方法和深度学习模型各有优劣，本文将深入探讨它们的特点、适用场景以及如何选择合适的模型。...传统方法概述传统的OCR方法依赖于图像处理和机器学习技术，通常包括预处理、特征提取和字符分类三个关键步骤。预处理阶段涉及灰度化、去噪和增强对比度等技术，用于优化图像质量。...深度学习方法详解深度学习方法的兴起带来了OCR技术的革新，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的应用。...以下是几种主流的深度学习OCR模型：基于CNN的端到端模型Tesseract OCR：Google开发的开源OCR引擎，结合深度学习和传统方法，支持多语言和字体识别。...对比与适用场景分析传统方法和深度学习方法在不同的OCR应用场景中各有优势：传统方法适用于资源有限、对准确性要求不高的场景，如简单票据和文档扫描。
传统BIO 网络编程的基本模型是C/S模型(client/server)，即两个进程间的通信。 ?...传统的同步阻塞模型开发中，ServerSocket负责绑定IP地址，启动监听端口；Socket负责发起连接操作。连接成功后，双方通过输入和输出流进行同步阻塞式通信。...请求响应模式，请求与响应比例=1:1 请求----响应 传统BIO通信模型图： ?...该模型最大的问题就是缺乏弹性伸缩能力，当客户端并发访问量增加后，服务端的线程个数和客户端并发访问数呈1:1的正比关系，Java中的线程也是比较宝贵的系统资源，线程数量快速膨胀后，系统的性能将急剧下降，随着访问量的继续增大...好了，传统入门级BIO就这样了，期待升级版BIO。 ?
否则根据提示检查安装失败原因 Tesseract的环境变量的设置： 配置环境变量Path中加入C:\ProgramFiles (x86)\Tesseract-OCR 新建变量TESSDATA_PREFIX...，填入C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tessdata。...的jre。...，工具会自动关联到相对应的box文件。...使用总结：使用自己训练的字库仍然准确不不高，该工具是根据明暗程度分辨字迹的。也有可能是我还未摸索到更好的使用方法。分享本篇文章是为了记录我摸索该工具的过程，也希望大家有更好的使用方法也可以评论出来。
本文将介绍该技术的前世今生，一览该技术的阶段性发展：传统OCR技术统治的过去，深度学习OCR技术闪光的现在，预训练OCR大模型呼之欲出的未来！...一、OCR的前世：传统OCR技术统治的过去传统OCR技术的工作原理OCR的运作方式可以类比为人类阅读文本和识别模式的能力。传统OCR技术通过电脑视觉、模式识别技术来自动识别并提取图像或文档中的字符。...传统OCR的局限性虽然传统的光学字符识别（OCR）技术在许多场景中表现得相当出色，但这种技术确实存在一些局限性，尤其是在比较复杂或者具有挑战性的情况下。...类似地，如果字符被装饰或者以艺术字形式呈现，传统的OCR系统可能也无法准确地识别出这些字符。...这也是为什么越来越多的研究者开始探索使用深度学习等更先进的技术来改进OCR系统。二、OCR的今生：深度学习OCR技术闪光的现在传统OCR技术在处理复杂的图像和不规则形状的文本时，效果并不理想。
OCR技术的过去和现在： OCR（光学字符识别技术），是通过扫描仪或相机等光学输入设备获取纸张上的文字、图片信息，利用各种模式识别算法对文字的形态结构进行分析，形成相应的字符特征描述，通过合适的字符匹配方法将图像中的文字转换成文本格式...当前国内该技术做得比较好的有：文通、汉王，丹青（中国台湾公司）、蒙括（中国台湾公司），商业化应用比较好的软件有：清华OCR、 尚书七号、中文紫光OCR等，国外的公司当然属ABBYY和IRIS。...这些技术和产品的衍生、改进都标志这人们对OCR技术需求的不断变化。...下面简单介绍下我们研发的OCR系统，其整体框架如（图一）所示： （图一） OCR整体 OCR系统的五大部分： 1.图像预处理：该阶段主要针对输入的图像进行局部自适应去噪...在未来OCR研究的道路上，我们不仅要关注技术性能的提升，更需要结合用户、产品以及市场需求来定位我们的研究方向，寻求更多技术的交叉融合，为OCR开辟更广阔的技术和市场空间。
背景以及介绍 欲研究C#端如何进行图像的基本OCR识别，找到一款开源的OCR识别组件。该组件当前已经已经升级到了4.0版本。...和传统的版本（3.x）比，4.0时代最突出的变化就是基于LSTM神经网络。...为了让不同的语言均能够使用Tesseract进行OCR识别，Tesseract也是开放了API并产生了诸如Java、C#、Python等主流语言在内的封装版本。.../tessdoc/Data-Files 注意，针对不同版本的Tesseract-OCR（3.X和4.X底层的实现方式不同，所以文本识别数据包是不同的），我们需要找到对应的不同的文本训练数据包，官网为了更好的兼容性...这样一来，虽然该组件还比不上市面上大多数的商业OCR识别，但是我们可以使用训练数据，来训练适用于我们特定业务的文字识别（比如XX码的提取之类）
（1）透视变换 （2）gauss_blur （3）norm_blur （4）模糊图像，模拟小图片放大的效果 （5）颜色翻转、滤波等等 具体代码实现如下： （1）透视变换 （具体原理可查看：仿射变换，透视变换...：二维坐标到二维坐标之间的线性变换，可用于landmark人脸矫正） #!...random # http://planning.cs.uiuc.edu/node102.html def get_rotate_matrix(x, y, z): """ 按照 zyx 的顺序旋转...M_z def cliped_rand_norm(mu=0, sigma3=1): """ :param mu: 均值 :param sigma3: 3 倍标准差， 99% 的数据落在...kernel = random.choice(ks) img = cv2.blur(img, (kernel, kernel)) return img （4）模糊图像，模拟小图片放大的效果
在当今信息化时代，光学字符识别（OCR）技术已经成为了数据处理和信息提取的重要工具。RapidOCR是一个高效的OCR框架，基于深度学习技术，能够快速、准确地识别文本。...本文将深入分析RapidOCR模块的应用，提供Python代码示例，并探讨其在实际项目中的应用场景。什么是RapidOCR？RapidOCR是一个开源的OCR工具，旨在提供快速、准确的文本识别能力。...它支持多种语言的文本识别，并且可以处理各种复杂的图像场景。RapidOCR的核心优势在于其高效的模型和简单易用的API，使得开发者能够快速集成OCR功能。...以下是加载模型的示例代码：from rapidocr import RapidOCR# 创建OCR对象ocr = RapidOCR()# 加载模型ocr.load_model()识别文本加载模型后，可以使用...• 适应性：测试RapidOCR在不同场景、不同语言下的识别效果。总结RapidOCR作为一个高效的OCR工具，具有广泛的应用前景。通过简单的API接口，开发者可以快速集成OCR功能，提升工作效率。
路标上的文字最多可以跨越三行。每一个路标都有一个规范的抄本。...室内图像以标牌、门牌、警示牌为主，室外图像以复杂背景下的导板、广告牌为主。图像的分辨率从1296x864到1920x1280不等。由于文本的多样性和图像中背景的复杂性，数据集是具有挑战性的。...文本有不同的语言（中文、英文或两者的混合）、字体、大小、颜色和方向。背景可能包含植被（如树木和灌木丛）和重复的图案（如窗户和砖块），这些图案与文本没有太大的区别。...5、ICDAR 数据集下载链接：https://rrc.cvc.uab.es/ ICDAR作为一个Challenge性质的平台，包含了2011~2019年各类OCR相关的数据集。 ? ?...数据集涵盖不同的脚本和语言（西班牙语、法语、英语），将在每一帧的单词级别提供本地化的基本事实。 ?
摘要 在人工智能领域，光学字符识别（OCR）技术已经取得了显著的进展。随着技术的不断进步，我们正迈向OCR 2.0时代。...本文将介绍由Vary团队开发的通用端到端模型GOT，这一模型在OCR领域具有革命性的潜力。...： 多任务支持：GOT模型支持多种OCR任务，包括场景文本OCR、文档OCR、细粒度OCR以及更通用的OCR任务。...第二阶段：联合训练encoder-decoder，使用Qwen团队预训练的Qwen0.5B，适当增大decoder以适应OCR-2.0的知识需求。...第三阶段：锁定encoder，加强decoder以适配更多OCR应用场景，如支持坐标或颜色引导的细粒度OCR，动态分辨率OCR技术，多页OCR技术。
做OCR的工具也很多，很多这样的网络工具，如 FREE ONLINE OCR SERVICE https://www.onlineocr.net/ Convertio https://convertio.co.../zh/ocr/ 也有本地版的，最有名的当属tesseract-ocr https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/Command-Line-Usage...那个这个时候，OCR就派上用处了。 ? 分别用上面提到的三个工具来识别，看效果 ONLINE OCR ? Convertio ? tesseract-ocr ?...万一下次人家设计一个1000个基因的panel，岂不是要哭了。没关系，OCR又可以派上用场了。...我相信OCR在生活中还有很多的应用，比如信件或者包裹拍照，识别邮编之后分拣，手机拍名片自动提取姓名，手机号添加到通讯录，我相信即使在微信里面发图片，敏感信息还是能被后台监测到的，OCR对腾讯来说应该是小菜一碟
智能OCR识别技术流程 基于深度学习的OCR定位与识别通过卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM技术实现，可在灰度图像上实现文字区域的自动定位和整行文字的识别，解决了传统OCR技术中单字识别无法借助上下文来判断形似字的问题...传统的印刷体OCR解决方案整体流程如图2所示。 图2 传统的印刷体OCR解决方案 从输入图像到给出识别结果经历了图像预处理、文字行提取和文字行识别三个阶段。...文字行提取 传统OCR（如图3所示）采取自上而下的切分式，但它只适用于版面规则背景简单的情况。该领域还有另外两类思路。 自底向上的生成式方法。...图18 文字行识别结果 基于上述试验，与传统OCR相比，我们在多种场景的文字识别上都有较大幅度的性能提升，如图19所示。...图19 传统OCR和深度学习OCR性能比较 与传统OCR相比，基于深度学习的OCR在识别率方面有了大幅上升。但对于特定的应用场景（营业执照、菜单、银行卡等），条目准确率还有待提升。
中英文混排文件包含多语言内容，传统OCR易出现识别错误。印刷与手写体混合文件中既有打印内容，又包含手写注释，影响数据提取的完整性。...腾讯云智能结构化OCR凭借其强大的技术能力，为企业提供了灵活高效的文档解析服务。腾讯云智能结构化OCR的核心优势1....引入腾讯云智能结构化OCR的解决方案1) 定制化模板设计针对物流单据样式差异化大的特点，企业通过腾讯云智能结构化OCR提供的模板定制功能，为不同类型的单据创建了对应的解析模板。...= batch_ocr(image_paths)print(ocr_results)代码解释：image_to_base64：将图像文件转化为Base64编码，符合OCR接口的输入要求。...在未来，随着多模态大模型技术的进一步发展，智能结构化OCR在更多行业场景中的应用潜力将更加广阔。
Umi-OCR 是一款免费、离线且功能强大的 OCR 软件，它以其卓越的文字识别能力和众多实用功能闻名于世。...此外，Umi-OCR 还支持扫描和生成二维码，让您可以轻松处理与二维码相关的任务。 Umi-OCR 拥有直观简洁的用户界面，操作简单易用，无需专业技能即可上手。...您可以根据自己的需求选择不同的标签页，定制化您的使用体验。最重要的是，Umi-OCR 完全离线运行，无需网络连接，保护您的隐私和数据安全。...同时，它还提供了命令行调用和 HTTP 接口，方便开发者在自己的应用程序中集成 OCR 功能。 借助 Umi-OCR，您可以快速、准确地将纸质文档、图像中的文字转换为可编辑的电子文本。...无论是日常办公、学习笔记，还是数字化档案管理，Umi-OCR 都是您的得力助手。
说说我的理解。 应用+系统+理论=硬核。 有成功的应用，有成体系的技术，再加上在前两者基础上抽象出来的概念和理论，三者缺一不可，方可称为“硬核”。...论坛上，CCF数据库专委与腾讯的专家学者们针对事务处理、高可用性等分布式数据库核心技术体系进行深入求索的报告分享，同时带来了在云计算、云融合的时代背景下，数据库与AI智能、新硬件等前沿技术生态融合应用的实践探索分析...同时，论坛上，CCF数据库专委与腾讯在分享应用实践、理论创新的基础上，更加致力于共同探索国产数据库校企合作的模式创新，以加快分布式数据库技术人才队伍的培养和生态建设，推动数据库实现更高层面的安全可控、自力更生...，包括为行业提供更多助力基础研究的底层平台能力，帮助专家与青年学者降低研究投入的门槛等。...“在工程化实践中探索广阔的理论基础研究，是未来产教研合作可相辅相成的两个方面。”
OCR文字识别一般包括两个部分：文本检测和文本识别。 文本检测就是要定位图像中的文字区域，然后通常以边界框的形式将单词或文本行标记出来。...传统的文字检测算法多是通过手工提取特征的方式，特点是速度快，简单场景效果好，但是面对自然场景，效果会大打折扣。当前多是采用深度学习方法来做。 然后检测到的文本行用识别算法去识别到具体文字。...OCR识别算法的输入数据一般是文本行，背景信息不多，文字占据主要部分。 2. PaddlePaddle 是什么？...PP-OCR是一个实用的超轻量OCR系统。主要由DB文本检测、检测框矫正和CRNN文本识别三部分组成。 4. PaddleServing 服务化部署框架是什么？...安装推理模型（检测、识别） 下载PPOCR的inference模型： # 切换到 OCR 的 pdserving 目录 cd PaddleOCR/deploy/pdserving # 下载并解压 OCR
前言 因项目需要，调研了一下目前市面上一些开源的OCR工具，支持本地部署，非调用API，主要有PaddleOCR/CnOCR/chinese_lite OCR/EasyOCR/Tesseract/chineseocr...测试例程： from cnocr import CnOcr img_fp = 'img/output_2.png' ocr = CnOcr() # 所有参数都使用默认值 out = ocr.ocr(...Tesseract Tesseract官方仓库：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract Tesseract是用C++进行开发的，因此如果要在python中进行使用..._5.png' img = cv2.imread(image_input_fullname) result = ocr.ocr(img, cls=True) print(result...(img, cls=True) print(result) 在我的业务场景中，PaddleOCR的表现最好，基本能达到80%以上的识别准确率，如果还需要提升，还可以根据自己的数据再训练。
文档中的图片或图片本身的OCR识别可以通过第三方工具如PaddleOCR和CNOCR来实现，如下是两个识别过程的实践，以及使用Streamlit构建可视化页面的示例。.../github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.7/ppstructure/docs/quickstart.md 使用PaddleOCR解析PDF中的图片...，或直接解析图片中的Table def pdf(file): table_engine = PPStructure(layout=False, show_log=True) pdf_reader...onnxruntime 代码实现如下，效果一般 def image2(): from cnocr.utils import read_img from cnocr import CnOcr ocr...= CnOcr() img_path = 'books.jpg' img = read_img(img_path) res = ocr.ocr(img) for r in
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