今天跟大家分享怎么利用光学识别软件迅速将图片格式表格瞬间转化为Excel格式表格。 ▽ 前段时间一个已经工作的高中好哥们儿 突然跟我说他需要把好多张图片格式表格 从新整理成Excel格式表格 数据太多手动录入耗时费力 问我有没有什么简便方法或者好用的软件可以推荐 我立马想到了之前在网课里学的 一个特别好用的OCR(光学识别)软件 据说是同类光学识别软件里识别率最高的产品 是不是我不确定 但是亲自试用之后识别效果确实特别神奇 (具体识别效果需要看图片的清晰度和像素) 今天就分享给大家 泰比(ABBYY Fin
博雯 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 如何在400公里开外,拍摄这样一张空间站照片? 作为太空中最大人造物体,国际空间站一直是无数天文爱好者心中梦寐以求的拍摄对象。 而大多数人采用的方法,是根据自己所在的经纬度,算好空间站过境的时间(几秒到几分钟不等),然后配合手机或微单进行拍摄,然后啪——得到这样一张小光点: 稍微进阶一点的,则会采用“凌日凌月”拍摄法,即在空间站飞过太阳或者月亮之前,以这两个天体为背景源,确定一个范围更小的区域。 然后等在中心线上,把持着几公斤到几十公斤重的大
进入大数据时代,调查报道愈加成为信息战。从哪里收集有效数据?如何抽取、筛选、整合、分类大量琐碎的信息?如何分享、存储数据,并实现随取随用?钱塘君整理了一张数据收集和处理工具清单,分为八大类,方便实用,各有所长,供大家选择。 ---- 1.全文本搜索和挖掘的搜索引擎: 包括:搜索方法、技术:全文本搜索,信息检索,桌面搜索,企业搜索和分面搜索 开源搜索工具: Open Semantic Search:专门用于搜索自己文件的搜索引擎,同样的还有Open Semantic Desktop Search:可用于搜索单
当今时代,随着移动智能手机的普及,指纹解锁早已是手机不可或缺的一个功能。除了现在比较新款的iPhone或者部分手机采用了Face ID之外,人们几乎天天都会用到指纹解锁技术。但你知道指纹解锁技术背后的原理吗?
好吧,看题目就知道我是要写一个爬虫,这个爬虫的目标网站有一些反爬取意识,所以就有了本文了。 我先说说场景吧: 由于工作需要,平时有一大堆数据需要在网上查询,并归档存库。某次,这种任务也给我安排了一份。观察了一网站,我的第一反应就是用爬虫取抓取。这种机械的工作何必人工呢? 由于这家网站有反爬虫的意识,做了些工作,给我的爬虫去爬取数据造成了某些麻烦。 先列举出问题所在: 首当其冲,验证码,该网站采用了数字加中文的简单四则运算作为验证码。 查询目标路径参
NBA全明星大战落幕,AI的故事还在继续 📷 △ 西部明星 192-182 东部明星 量子位 | 舒石 若朴 假装发自 New Orleans 25岁的埃里克-斯波尔斯特拉,坐在旧迈阿密体育场的一个储藏室里。 作为初级NBA视频协调专员,他需要观看大量的比赛录像,来评估球员的表现。多年以后,他从堆积如山的录像资料中爬了出来,最终成为NBA迈阿密热火队的主教练。 以后他还会连续赢得两个总冠军。 像这样从初级视频协调专员,历经13年奋斗,成长为主教练的励志故事,如今可能不会再次上演
自从加入学习圈「3D视觉技术」以来,与小伙伴们一起讨论交流了近200多个学术问题,每每遇到一些令我难以回答的问题,我都会为自己学识有限而深感焦虑。好在圈里有很多热心的小伙伴总能在我「危难」之时,替我补充回答,并且每每补充回答总是让我惊叹不已。在此深表感谢。
彼时弘玑Cyclone、云扩科技还没融资;来也尚未发布与奥森科技合并+融资的消息;达观数据也没对外正式宣布RPA战略……
笔者最近一直在研究 前端可视化 和 搭建化 的技术, 最近也遇到一个非常有意思的课题, 就是基于设计稿自动提取图片信息, 来智能化出码. 当然本文并不会介绍很多晦涩难懂的技术概念, 我会从几个实际应用场景出发, 介绍如何通过canvas图像识取技术来实现一些有意思的功能. 最后会总结一些对智能化的思考以及对低代码方向的规划, 希望能对各位有所启发.
只有当产品、工件载具或工具可以被清晰识别或定位时,才能实现智能生产过程。该数据不仅可以用于优化过程,还能实现追踪或质保。无线RFID识别技术凭借其独特的优势,在与其他技术(例如光学识别)的竞争中脱颖而出。
有的问题,需要眼睛发现,有的问题,则要用耳朵发现,当然,更多问题是用“心”发现,机器之心。。。
这个五一假期,你用上数字人民币红包了吗?还在试点中的数字人民币已然强势来袭,不但落地北京、上海、深圳、成都、长沙、海南等十几个城市,除了线下支付,还对接了美团、京东、滴滴和 B 站等十几个第三方平台。
对于web应用程序来讲,处于安全性考虑,在登录的时候,都会设置验证码,验证码的类型种类繁多,有图片中辨别数字字母的,有点击图片中指定的文字的,也有算术计算结果的,再复杂一点就是滑动验证的。诸如此类的验证码,对我们的系统增加了安全性的保障,但是对于我们测试人员来讲,在自动化测试的过程中,无疑是一个棘手的问题。 1、web自动化验证码解决方案 一般在我们测试过程中,登录遇到上述的验证码的时候,有以下种解决方案: 第一种、让开发去掉验证码 第二种、设置一个万能的验证码 第三种、通过cookie绕过登录 第四种、自动识别技术识别验证码 2、自动识别技术识别验证码 前三种解决方案,想必大家都比较了解,本文重点阐述第四种解决方案,也就是验证码的自动识别,关于验证码识别这一块,可以通过两个方案来解决, 第一种是:OCR自动识别技术, 第二种是:通过第三方打码平台的接口来识别。 OCR识别技术 OCR中文名称光学识别, tesseract是一个有名的开源OCR识别框架,它与Leptonica图片处理库结合,可以读取各种格式的图像并将它们转化成超过60种语言的文本,可以不断训练自己的识别库,使图像转换文本的能力不断增强。如果团队深度需要,还可以以它为模板,开发出符合自身需求的OCR引擎。那么接下来给大家介绍一下如何使用tessract来识别我们的验证码。 关于OCR自动识别这一块,需要大家安装Tesseract,并配置好环境,步骤如下 1)、安装tesseract 适用于Tesseract 3.05-02和Tesseract 4.00-beta的 Windows安装程序下载地址:github.com/UB-Mannheim… 2)、加入培训数据 tesseract 默认只能识别英文,如果您想要识别其他语言,则需要下载相应的培训数据 下载地址:github.com/tesseract-o… 下图为中文数据包 我们只做中文,暂时下载一个中文的文字训练数据就可以 ,然后将.traineddata文件复制到安装之后的’tessdata’目录中。C:\OCR\Tesseract-OCR\tessdata 3)、配置环境变量 要从任何位置访问tesseract-OCR,您可能必须将tesseract-OCR二进制文件所在的目录添加到Path变量中C:\OCR\Tesseract-OCR。 安装后tesseract之后 ,并不能直接在python中使用,我们要想在python中使用,需要安装pytesseract模块我们可以通过 pip 安装 pip install pytesseract python中识别验证码图片内容 安装好后。找一张验证码图片,如下图(命名为test.jpg),放在当前python文件同级目录下面, 使用 PIL中的Image中的open方法打开验证码图片,调用pytesseract.image_to_string方法,可以识别图片中的文字,并且转换成字符串,如下面代码所示。 import pytesseract from PIL import Image pic = Image.open(‘test.jpg’) pic 为打开的图片,lang指定识别转换的语言库 text = pytesseract.image_to_string(pic,lang=‘chi_sim’) print(text) 通过上述方法能识别简单的验证码,但是存在一定的问题,识别的精度不高,对于一些复杂一点,有干扰线的验证码无法正确识别出结果。 接下来给大家介绍一下第二种识别的方案,第三方的打码平台识别 打码平台识别验证码 第三方的打码平台相对于OCR来讲,优势在于识别的精准度高,网络上的第三方打码平台很多,百度随便一搜就有几十个,这个给大家列举几个,如下所示: 网络上的第三方打码平台众多,这里小编选择超级鹰这个第三方的平台来给大家做演示。 首先登录我们需要注册登录超级鹰这个网站 www.chaojiying.com,进入之后我们找到python对应的开发文档并下载, 下载开发文档 下载之后解压缩,得到如下文件 第三方打码平台的接口分析 我们打开chaojiying.py这个文件后,会发现这个文件中给出了的接口非常简单,如下所示 首先第一步创建一个用户对象:三个参数(账号,密码,软件ID),账号密码就是该网站的账号密码,那么软件ID呢?软件ID我们可以在用户中心找到软件ID,然后进去点击生成一个软件ID(如下图), 第二行代码就是打开一个要识别的验证码图片,并读取内容, 第三行,调用PostPic方法识别验证码,两个参数(验证码图片内容,验证码类型),关于验证码类型,请参考该网站的价格体系(如下图),根据验证码类型选择对应的数值传入。 结果提取: PostPi
1、halcon软件提供的是快速的图像处理算法解决方案,不能提供相应的界面编程需求,需要和VC++结合起来构造MFC界面,才能构成一套完成的可用软件。 2、机器视觉在工业上的需求主要有二维和三维方面的 二维需求方面有:⑴识别定位;(2)OCR光学字符识别;(3)一维码、二维码识别及二者的结合;(4)测量类(单目相机的标定);(5)缺陷检测系列;(6)运动控制,手眼抓取(涉及手眼标定抓取等方面) 三维需求方面:(1)摄像机双目及多目标定(2)三维点云数据重构 3、要成为一名合格的机器视觉工程师必须具备以下三个方面的知识 (1)图像处理涉及以下几大领域: A、图像处理的基本理论知识(图像理论的基础知识) B、图像增强(对比度拉伸、灰度变换等) C、图像的几何变换(仿射变换,旋转矩阵等) D、图像的频域处理(傅里叶变换、DFT、小波变换、高低通滤波器设计) E、形态学(膨胀、腐蚀、开运算和闭运算以及凸壳等) F、图像分割(HALCON里的Blob分析) G、图像复原 H、运动图像 I、图像配准(模板匹配等) J、模式识别(分类器训练,神经网络深度学习等) 比较好的参考书籍有 经典教材:冈萨雷斯的《数字图像处理》及对应的MATLAB版 杨丹等编著《MATLAB图像处理实例详解》 张铮等编著《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与MATLAB实现》
现在很多网站都会使用验证码来进行反爬,所以为了能够更好的获取数据,需要了解如何使用打码平台爬虫中的验证码
最近在学习数据挖掘,对数据挖掘中的算法比较感兴趣,打算整理分享一下学习情况,顺便利用R来实现一下数据挖掘算法。 数据挖掘里我打算整理的内容有:分类,聚类分析,关联分析,异常检测四大部分。其中分类算法主要介绍:K-近邻算法,决策树算法,朴素贝叶斯算法,支持向量机,神经网络,logistic回归。 写这份学习笔记主要以学校data mining课程的课件为主,会参考一堆的baidu,一堆的google,一堆的blog,一堆的book以及一堆乱七八糟的资料,由于精力有限,恕不能一一列出
本报告旨在呈现一个相对完整的中美人工智能产业玩家图谱。我们基于知名机构的研究报告和人工智能行业榜单等市场公开信息 ,筛选了其中单笔融资额超过1,000万人民币或等值外币的公司,共计378家,其中中国公司140家,以美国为主的海外公司238家。 我们将人工智能行业分为三大层次: 1)基础层:计算能力支撑、数据资源(包括芯片、传感器、云、数据和算法结构) 2)技术层:算法、模型及技术开发(包括语音&声学识别技术、语义识别&分析 、视觉识别技术和AI平台) 3)应用层:人工智能在各行业的渗透应用(包括医疗健康、无
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 你听说过Pancake吗? 不是最新的蛋糕品类,而是时下VR行业最受关注和期待的光学技术,甚至被称为“划时代的方案”。 据了解,Pancake光学方案的应用,能够给VR带来画面清晰度和产品纤薄度上“质”的飞跃,极大提升了传统VR设备的易用性和体验性,推动VR设备向消费端普及迈出了一大步。 有消息指出,VR领域巨头Meta对于Pancake光学方案兴趣浓厚,将在今年下半年的最新款VR产品上搭载使用; 苹果也一连申请了好几个专利,其中XR系列产品就与Panc
光学指纹当前随着成本的下降,各大厂商都在低中高端旗舰用上了光学指纹。有别于传统的电容指纹,光学指纹在解锁性能上目前都进行了优化,性能接近电容指纹。
图像处理软件作为机器视觉系统的重要组成部分,主要通过对图像的分析、处理和识别,实现对特定目标特征的检测。由于机器视觉系统在现代工业领域的广泛应用,使应用于机器视觉系统的机器视觉软件技术得到了高速发展。
本项目由实在智能投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——《2022大数据产业最具投资价值企业》榜单/奖项”评选。
初创公司Fathom Computing从2014年开始尝试用光子来处理数据,他们发现光子比电子更适合AI任务的计算,性能得到显著提升。在识别手写数字的任务上,光学计算机达到90%的准确率,这是极大的进步。未来光学计算机对大型AI任务来说有着无与伦比的吸引力。 Willam Andregg带我走进他的创业公司 Fathom Computing杂乱的工作室,轻轻抬起一个笨重黑匣子的盖子。匣子里,绿光从一组像是望远镜的镜头、支架和电缆中微微发出。这是一台使用光(而不是电)来处理数据的原型计算机,它
如果你也有同样的烦恼,不如试试「微软小蜜」小程序。有了它,你只需上传几张图片,就能轻松制作好看的 PPT。
「工业1.0」是机械制造,即通过引入机械设备实现工厂机械化的制造时代。上世纪40年代进入「工业2.0」,电气与自动化时代开创了产品批量生产的高效模式。70年代开始并持续至今的信息化则是「工业3.0」,通过数字化的技术将信息存储起来,方便工厂的决策者管理。而如今的「工业4.0」时代,是智能制造时代,对生产力提出了更高的要求,背后的动力极有可能是如今蓬勃发展的人工智能技术。
本文探讨了一种全新的脑机接口(BCI)的可行性,它可能带来新的技术、实验和临床应用。BCI是一种基于计算机的系统,它可以使活体大脑和外部机器之间进行单向或双向的通信。BCI读出大脑信号并将其转换成由机器执行的任务命令。在闭环中,机器可以用适当的信号刺激大脑。
开发具有一定价值的符号是人类特有的特征。对于人们来说识别这些符号和理解图片上的文字是非常正常的事情。与计算机那样去抓取文字不同,我们完全是基于视觉的本能去阅读它们。
7月8日消息,据业内传闻显示,谷歌新一代旗舰智能手机Pixel 9系列预计将于8月中旬正式发布,新机很可能将首度搭载超声波屏下指纹识别技术,以取代原先光学式指纹识别。
Tess4J是对Tesseract OCR API的Java JNA 封装。tesseract是跨平台的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)引擎,让开发者非常容易的集成OCR能力到他们自己的应用。通过强大的API从图片中识别和提取文本内容。Tess4J支持主流的图片格式,如TIFF,JPEG,GIF,PNG,BMP,and PDF。 OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程;即,针对印刷体字符,采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件,并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式,供文字处理软件进一步编辑加工的技术。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率,是OCR最重要的课题,ICR(Intelligent Character Recognition)的名词也因此而产生。衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有:拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性,产品的稳定性,易用性及可行性等。
前言 最近在学习数据挖掘,对数据挖掘中的算法比较感兴趣,打算整理分享一下学习情况,顺便利用R来实现一下数据挖掘算法。 数据挖掘里我打算整理的内容有:分类,聚类分析,关联分析,异常检测四大部分。其中分类算法主要介绍:K-近邻算法,决策树算法,朴素贝叶斯算法,支持向量机,神经网络,logistic回归。 写这份学习笔记主要以学校data mining课程的课件为主,会参考一堆的baidu,一堆的google,一堆的blog,一堆的book以及一堆乱七八糟的资料,由于精力有限,恕不
指纹识别技术作为生物识别技术之一,指纹识别技术是通过取像设备读取指纹图像,然后在用识别软件提取指纹特征数据,最后在进行匹配识别算法得到结果,以确认指纹所有人身份的生物特征识别技术。
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | Adrian Rosebrock 编译 | keiko、万如苑 这是一篇关于安装和使用Tesseract文字识别软件的系列文章。 所谓的光学字符识别是指把打印的手写的或者印刷图片中的的文本自动转化成计算机编码的文本由此我们就可以通过字符串变量控制和修改这些文本。 如果你想了解更多关于Tesseract库和如何使用Tesseract来实现光学字符识别请看本文。 安装OCR软件Tesseract 起初惠普公司在上世纪八十年代就开发了Tesseract,并在2005年公
在自动驾驶领域,一直分为视觉派和激光雷达派。前者主张使用高清摄像头 + 视觉识别算法,后者主张再加入激光雷达 LiDAR 以保证系统稳定。马斯克是坚定的视觉派,他曾多次 diss 激光雷达,认为「很荒唐,注定要失败」。除特斯拉以外的大多数自动驾驶汽车制造商都选择使用激光雷达。不过,马斯克似乎要改变自己的想法了。
Adobe Acrobat DC 2020是一款功能齐全且易于使用的PDF编辑软件。它不仅提供了对PDF文件的基本编辑功能,还能够创建和共享PDF文件,从而使其成为商业和个人生产力工具之一。
机器视觉软件是检测系统中的智能部分,也是最核心的部分。软件的选择决定了你编写调试检测程序的时间、检测操作的性能等等。 1.摄像头和光学部件 这一类通常含有一个或多个摄像头和镜头(光学部件),用于拍摄被检测的物体。根据应用,摄像头可以基于如下标准,黑白、复合彩色(Y/C),RGB彩色,非标准黑白(可变扫描),步进扫描(progressive-scan)或线扫描。 2.灯光 灯光用于照亮部件,以便从摄像头中拍摄到更好的图像,灯光系统可以在不同形状、尺寸和亮度。一般的灯光形式是高频荧光灯、LED、白炽灯和石英
1. 引言 OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程;即,针对印刷体字符,采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件,并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式,供文字处理软件进一步编辑加工的技术。 在Windows 10通用应用程序UWP示例中,包含了OCR应用程序,具体请参考(https:/
通常,财务RPA的应用场景需要符合两大要点:大量重复和规则明确。前者让RPA有必要,后者让RPA有可能。
晓查 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 用喇叭识别手写数字? 听起来好像是玄学,但这其实是正经的Nature论文啊。 下面的图,表面上看起来是个改造过的喇叭,其实用它来识别手写数字,正确率接近90%。 这就是来自康奈尔大学的物理学家们整出的新花样。 他们用扬声器、电子器件、激光器,分别造出了声学、电学、光学版的物理神经网络(PNN)。 而且以上这些神经网络还能用反向传播算法执行训练。 物理学家整出PNN的原因是:摩尔定律已死,我们要用物理系统拯救机器学习。 据这篇文章所说,和软件实现的神经
注:此篇内容主要是综合整理了光学字符识别 和OCR技术系列之一】字符识别技术总览,详情见文末参考文献
在电影《阿凡达》中,卡梅隆用动作捕捉技术完成了整部作品,让我们看到了动作捕捉在电影行业上的不可估量的潜力。在虚拟现实中,如果想要增强体验的沉浸感,动作捕捉技术也是必不可缺的技术。但是,从目前的发展来看,想要实现比肩《阿凡达》的特效,VR中的动作捕捉技术还有很长的路要走。 什么是动作捕捉技术? 动作捕捉抽象的说,就是能够捕捉你全身的动作,甚至是面部细微的表情变化,通过数据处理后,还原重建成一个三维模型的你,而且这个三维虚拟的你会随着你的动作变化而变化。它就是把现实中人物的动作复制到电脑创建的虚拟人物上。然而说
指纹识别技术是一种常见的生物识别技术,利用每个人指纹的唯一性进行身份认证。相比于传统的密码锁或者钥匙锁,指纹锁具有更高的安全性和便利性,以及防止钥匙丢失或密码泄露的优势。
图像版PDF文件里面都是图片,要先通过OCR技术识别出文本,然后才能进行进一步处理编辑。下面是3个免费的PDF文件OCR识别软件工具:
ABBYY FineReader是一款实用的光学文字识别软件。ABBYY FineReader最新版在后台对任意大小的文档进行OCR处理的同时,可以打开、查看并处理这个文档,从而节省大量时间。ABBYY FineReader官方版无需识别整个文件,可以从选定区域中复制表格或格式化文本。
自动驾驶汽车行业专家之间正在进行的辩论是LiDAR(光检测和测距)或相机是否最适合SAE 4级和5 级驾驶,争论的焦点在于是否将 LiDAR 与相机系统一起使用,或者只使用没有 LiDAR 的相机系统。LiDAR 的支持者包括 Waymo、Cruise、Uber 和 Velodyne。特斯拉对 LiDAR 的支持最少,而支持相机系统。哪个是最好的解决方案?答案是哪个更擅长识别物体和识别它们。自动驾驶汽车需要有一种方法来识别它在路上看到的东西,这个比那个好吗? 特斯拉似乎寡不敌众,有更多公司和开发商支持 L
ABBYY FineReader专业版是一款理想的光学字符识别(OCR),适用于那些要求最高精度和格式保留软件的用户。ABBYY FineReader是一款十分好用的PDF编辑和转换工具。
以深度学习为代表的人工智能技术已在包括自动驾驶、医疗诊断、语音翻译等众多领域带来巨大的变革。随着深度学习算法的迅猛发展,人工神经网络规模的不断增大,迫切需要不断提升计算处理器的运算速度和能效。采用传统电子计算方式已经越来越难以满足未来人工智能对处理器计算性能的需求。近年来,基于光计算高速、低功耗、高并行的颠覆性优势,通过光电融合的方式构建光学神经网络与智能光电计算处理器已经成为国际信息技术前沿的热点研究领域。
自动驾驶的行业专家一直在争论LiDAR或相机谁更适合SAE 4级和5级驾驶。是否要将LiDAR与相机一起使用,还是仅使用不带LiDAR的摄像头系统。LiDAR的支持者包括Waymo,Cruise,Uber和Velodyne。特斯拉(Tesla)对LiDAR的支持最少,偏向摄像头系统。哪个是最佳解决方案?
可是今天,在实现梦想的道路上,我遇到了非常大的麻烦。因为有个粉丝问我:为什么计算机底层要使用二进制。
在多数组织的智能自动化流程业务中,OCR(光学字符识别)是目前应用最多的人工智能技术之一。OCR与RPA的结合可以将组织中超过70%的无纸化业务实现自动化,其效率将是人工的5倍以上。
NBA抓住自身优势数据资源,不断寻求外部合作,如与SAP、Stats、麻省理工斯隆体育分析大会、2K游戏公司以及ESPN、腾讯等合作,利用大数据充分挖掘潜能和价值。 对于NBA,几乎所有人都不会陌生,NBA代表着当今篮球职业联赛的最高水平,同时NBA球员的竞技水平也是世界上最高的。如今NBA的影响力早已遍布全世界,不管是不是篮球迷,每个人都能轻松说出几个耳熟能详的球星。 目前的NBA由30支球队组成,是当今世界篮球最高殿堂。随着NBA在世界范围内的影响力与日俱增,联盟的收入也在不断地增长。1995-1996
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