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【场景文】场景文

场景文是在图像背景复杂、分辨率低下、体多样、分布随意等情况下,将图像信息转化为文序列的过程,可认为是一种特的翻译过程:将图像输入翻译为自然语言输出。 场景图像文技术的发展也促进了一些新型应用的产生,如通过自动路牌中的文帮助街景应用获取更加准确的地址信息等。 在场景文任务中,我们介绍如何将基于CNN的图像特征提取和基于RNN的序列翻译技术结合,免除人工定义特征,避免符分割,使用自动学习到的图像特征,完成端到端地无约束符定位和。 本例将演示如何用 PaddlePaddle 完成 场景文 (STR, Scene Text Recognition) 。 任务如下图所示,给定一张场景图片,STR 需要从中出对应的文"keep"。 ? 图 1. 输入数据示例 "keep" |2.

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上篇的内容最后一个案例码,其实来自官方的手写数案例教程,我自己基于里面的内容自己删减了一些。 这里主要讲一下里面的数据集,sklearn自带了很多数据集,在安装包的data里面,就有手写数数据集。 虽说是数,不过这个数据集里面并没有实际图片。 ,不过前都会通过测试数据测试一下,先看看准确率怎么样,确定效果还不错,就可以用来测试没有见过的数图片了。 ,大概率都是不出来的,第一个可能你的特征数量与模型特征数量不一致(不过我上面的码已经进行了处理),第二个这个图片与训练的数据偏差很大。 2.从图片文件夹中将所有数图片读取出来 这里只是做了数图片的读取,所以只能。 3.定义一个单张图片匹配的方法。

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    【手写文】-JavaAPI示例

    手写文-JavaAPI示例码 不知不觉手写文百度已经开始邀测了。需要的小伙伴去申请了哦。申请方式加入文群找PM。或者工单提交申请。都要说明自己的APPID哦。 -------------------------------------------------- 手写文-示例码 import java.net.URLEncoder; import com.baidu.aip.util.Base64Util object = HttpUtil.post(url, accessToken, param); System.out.println(new String(object)); } } 手写文 会对图片上的横线也做了。 是不是发现还是蛮不错的。相当准确。当然前提是作者写的不错了。哈哈。 过于潦草的也进行了测试。准确率在75%左右

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    两行python图片上文

    一、前言 Tesseract 是一款由HP实验室开发由Google维护的开源OCR(Optical Character Recognition , 光学)引擎。

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    【Python3-API】通用文示例

    Python3-urllib3-API通用OCR示例码 AccessToken获取可以参考:http://ai.baidu.com/forum/topic/show/497663(Python3-urllib3 ------------------------ Python3-API示例码(通用文) ''' Created on 2018-1-25 通用文-Python3 -API示例码 @author params, headers={'Content-Type':'application/x-www-form-urlencoded'}) #对返回的byte节进行处理 Python3输出位串,而不是可读的符串,需要进行转换 result = str(request.data,'utf-8') print(result) 返回的结果内容 { "log_id 而且写的码也很少。码仅供参考。

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    影像篡改与(二):数

    工具就是第一生产力 远时期,祖先们学会了使用工具,标志着人类逐渐走向了文明; …… 胶片时,暗房师们使用了工具,创造出了众多不可思议的经典影像;那先进的数呢? 实践证明,ELA可以有效影像篡改,但是也具有一定的局限性,比如:在无损压缩或者重复多次压缩时可能会失效。 事实上,光照一致性是从胶片时目视法中的“光照原理检验法”延伸过来的,在数影像篡改中,可以通过分析物体表面光源方向的一致性来篡改位置[10]。 那么,物体表面光源方向要怎么估计呢? 对于数的检测,虽然已经出现了很多有效的鉴特征,但是它们大多数都只能应用于某些特定的场景,这自然是远远不够的。 那么,接下来进入到人工智能时,凭借强大的深度学习技术能否有一些长足的进步呢? 敬请关注《影像篡改(三):人工智能时》。

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    数学公式和物理公式有什么区吗? 新增了二维码 本接口支持条形码和二维码的(包括 DataMatrix 和 PDF417)。 image.png 这个二维码有什么用呢? 条形码,我就是好奇,为什么便利店里扫码,可以直接那么快,还有各种奇形怪状的想法,奇思妙想的想法。

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    opencv +数

    现在很多场景需要使用的数,比如银行卡,以及车牌等,在AI领域有很多图像算法,大多是居于opencv 或者谷歌开源的tesseract . 由于公司业务需要,需要开发一个客户端程序,同时需要在xp这种老董的机子上运行,故研究了如下几个数方案,如果大家有更好的方案可以留言告知我,大家一起学习借鉴,不过需要支持XP系统,万分感谢! 以上几种ocr 比较,最后选择了opencv 的方式进行ocr 数,下面讲解通过ocr的基本流程和算法. opencv 数流程及算法解析 要通过opencv 进行数离不开训练库的支持 ,需要对目标图片进行大量的训练,才能做到精准的出目标数;下面我会分讲解图片训练的过程及的过程. opencv 算法原理 1.比如下面一张图片,需要从中出正确的数,需要对图片进行灰度 原图 灰度化图 二值化图 寻找轮廓 后的结果图 以上就是简单的图片进行灰度化、二值化、寻找数轮廓得到的结果(==这是基于我之前训练过的数模型下得到的结果==) 有些图片比较赋值

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    条码信息 那天我的手机没电了,然后我到最近的美宜佳超市去借了一个充电宝,借充电宝之前需要扫一下二维码。 但是我的手机已经关机,于是就买了一瓶水,扫描上面的条形码,然后顺便先充个电。 通过微信小程序可以实现条码信息吗?有客户实现过这个案例吗? 微信小程序的顺序是怎么样的呢?

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    tf22: ocr——不定长数

    上一篇: 身份证——生成身份证号和汉 码如下: #! /usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ tf CNN+LSTM+CTC 训练不定长数符图片 @author: liupeng """ from sparse_targets,seq_len = get_next_batch(2) # decode_sparse_tensor(sparse_targets); train() 迭700 下面码时输入时不定宽度图片的码: #! /usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ tf CNN+LSTM+CTC 训练不定长数符图片 @author: pengyuanjie

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    利用TensorFlow.js和深度学习,轻松阅读草体文

    能力是从事历史研究的学者的必备技能,对于日本的历史研究学者而言,他们的挑战则来自于“草体”文,这种文日本使用频率最高的文之一,也将是他们科研道路上遇到的第一道关卡。 最近,在谷歌东京事务所的发布会上,就有这么一个神器亮相,它能帮助你快速草体”文,阅读“草体”书籍也完全不在话下! “草体”翻译(正确的说法应该是“翻刻”)为现的OCR(KuroNet),并说明了该系统是如何草体”的。 谷歌翻译APP有一个功能是把图片里OCR到的文转换为其他语言,KuroNet与此类似,把文本的照片进行OCR,转换为现日语,一页只需2秒,非常迅速,翻刻一本“草体”书籍大概需要1个小时。 另外,在TensorFlow.js提供的Web程序上,能够在线上对“草体”文。这个工具的开放源码是对公众开放的,今后民间研究者可以利用这个工具阅读“草体”文的书籍。

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    智能是如何实现的?智能率高吗?

    现在社会中人们书写文的机会几乎是很少的,不过平时依然需要接触到各种文,还经常会用到智能这项技术,从图片或者其他地方寻找需要的文,那么智能是如何实现的?智能率高吗? 智能属于人工智能中非常重要的领域之一,和图片的地位差不多,不过相对图片技术来说智能技术要成熟的多,毕竟文的形体以及特征是更加明显的,那么智能是如何实现的? 文的过程中会将文的特征与符库中的文进行对比,从而选择最相似的文呈现出来结果,并输出给用户。 智能率高吗? 智能在平时生活中大家也都接触过,很多人会问智能率高吗?文率和的软件以及应用的技术有很大关系,现在技术最为先进的智能软件率能高达99.8%以上。 以上就是关于智能的文章内容,相信大家对于智能有一定的了解了,智能技术在现在很多行业中应用都是比较广泛的,由此也能看出智能技术的前景是非常好的。

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    Tesseract ocr文

    https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/77776697 前面很早做了图片的文主要用到了开源框架Tesseract,当然做OCR 之前先要定位图片文。 先上个图: 工作中项目组一般使用java因此码,下面贴出java码,最简单的图片: package com.recognition; import java.awt.*; import catch (TesseractException e) { System.err.println(e.getMessage()); } } } 图片文提取 path = "F:/img_test/online_sample_img/53.jpg"; detectLetters.doExtract(path); } } 码在个人

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    MNIST__数__SOFTMAX

    本次MNIST的手写数未采用input_data.py文件,想尝试一下用原始的数据集来运行这个DEMO。 例如:图片上的数和标签的值是5,其对应的ONT-HOT编码为[0,0,0,0,0,1,0,0,0,0](分对应数值【0,1,2,3,4,5,6,7,8,9】) ,也就是长度为10的一维数组的第6个元素为 源码结构: 1.读取MNIST 2.创建占位符(用读取的数据填充这些空占位符) 3.选用交叉熵作为损失函数 4.使用梯度下降法(步长0.02),来使损失函数最小 5.初始化变量 6.开始计算 7.输出率 correct_prediction_1, "float")) # 计算训练精度 print(sess.run(accuracy_1, feed_dict={x: xs_t, y_: ys_t})) #输出的准确率 可又说不上来~ 参考资料: ONE-HOT使用体会 : https://blog.csdn.net/lanhaier0591/article/details/78702558 训练Tensorflow手写数

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    Tesseract Ocr文

    Tesseract的OCR引擎最先由HP实验室于1985年开始研发,至1995年时已经成为OCR业内最准确的三款引擎之一。 tesseract_cmd = 'tesseract' 修改为: tesseract_cmd = 'C:/Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe' 四、 text-img.png" text = pytesseract.image_to_string(Image.open(path), lang='chi_sim') print(text) 作为非常优秀的Ocr库 ,tesseract当然可以训练自己的数据模型,从而达到为我所用目的,后续文会介绍如果训练自己的文库。

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    Tesseract Ocr文

    Tesseract的OCR引擎最先由HP实验室于1985年开始研发,至1995年时已经成为OCR业内最准确的三款引擎之一。 tesseract_cmd = 'tesseract' 修改为: tesseract_cmd = 'C:/Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe' 四、 text-img.png" text = pytesseract.image_to_string(Image.open(path), lang='chi_sim') print(text) 作为非常优秀的Ocr库 ,tesseract当然可以训练自己的数据模型,从而达到为我所用目的,后续文会介绍如果训练自己的文库。

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    ocr文0804

    今天我翻开ocr的demo发现,更新上线了智能卡证分类了。这意味着将为你的开发带来了极大的便利。 image.png 那我们来看一下这个接口给我们带来的能力是什么呢? DiscernType.N 否 Array of String 可以指定要的票证类型,指定后不出现在此列表的票证将不返回类型。不指定时默认返回所有支持类票证的信息。 以下是当前支持的类型:IDCardFront: 身份证正面IDCardBack: 身份证背面Passport: 护照BusinessCard: 名片BankCard: 银行卡VehicleLicenseFront : 行驶证主页VehicleLicenseBack: 行驶证副页DriverLicenseFront: 驾驶证主页DriverLicenseBack: 驾驶证副页PermitFront: 当图片类型不支持分类或者出的类型不在请求参数DiscernType指定的范围内时,返回结果中的Type段将为空符串,Name段将返回"其它" RequestId String 唯一请求 ID

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    机器学习解锁日本时!KuroNet轻松阅读草体

    这是一个全球性问题,其中,日本尤其值得关注,因为日本在上已经有了相当大的进展和突破。 如果通过资助这些博士将草体翻译成现日语,无疑是一个费时且费力的工作。这也催生了使用机器学习来理解书籍文档的相关研究。 草体到底有哪些困难? 但这仍然是一项艰巨的任务。 有关KuroNet的更多信息,请查看相关论文《KuroNet:用深度学习日本草体符》,该论文已被收录于2019年国际文档分析和会议(ICDAR)会刊。 尽管对不同书的的性能差异仍然很大,但研究人员发现,KuroNet模型对于17至19世纪的江户时的木刻印刷书籍的表现很好。 另外还存在的问题是,所有的技术都只能将草体文档转换为现日语文本——这意味着虽然可以各个符,但是整体文本仍然具有阅读难度。

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    码 | OpenCV实现银行卡号算法你知多少?

    是模式的一个重要应用,首先提取待符的特征;然后对提取出来的特征跟符模板的特征匹配;最后根据准则判定该符所属的类。 不同的训练方法,不同的特征提取, 不同的匹配规则,就相应的有不同的方法,基本上很多就是在这些地方做改进,或者是采用新的规则。但是万变不离其宗。 1、模板匹配算法。 模板匹配算法是图像中的经典算法之一,该算法的核心思想是:通过比较待符图像的符特征和标准模板的符特征,计算两者之间的相似性,相似性最大的标准模板的符即为待符。 2、神经网络算法 主要思想:通过神经网络学习大量符样本,从而得到符的样本特征。当对待符进行时,神经网络就会将待符的特征和之前得到的样本特征匹配,从而符。 今天我们就简单的利用OpenCV处理通过提取轮廓和匹配等方式来实现模式匹配的。 效果图如下: ?

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    几行 Python 码实现文,你敢信?

    ↑ 今天给大家分享的主题是用百度的接口实现图片的文。 ? 百度接口 打开https://cloud.baidu.com/, 如未注册请先注册,然后登录点击管理控制台,点击左侧产品服务→人工智能→文,点击创建应用,输入应用名称如Baidu_OCR,选择用途如学习办公 先用注册时生成的应用的AppID、API Key、Secret Key初始化应用,再读取保存到的图片并打印的文。 ③调用打包程序生成专属小程序 用pyinstaller库实现小程序的打包,生成.exe文件,这样就能随时了。 专属文小程序 完整源码下载见文末! 附图图片案例 ?

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