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如何优雅制作那些好看地图

不如表,表不如图」想必大家都有过这样经历,制作 PPT 、Excel 或者写文章时,遇到关于地理位置方面的内容需要描述,想配一张像文章开头那样酷炫地图,可是吧,要么找不到合适地图、找到了地图, 可能地图本身不够高大上,终于地图问题解决了,又不知如何自己数据内容,添加上去,用专业 GIS 软件吧,自己一时半会好像又玩不转;曲线救国,用 PhotoShop 吧, 操作繁杂费劲~~~ ? Pixel Map 提供世界范围内矢量地图,但数据精度国内只到省级。你可以在地图上做一些简单文字、图标、图形标记,然后保存图片或者Html ? 想要让插件能正确识别你提供数据,需要使用插件提供数据模板,这里每个功能对应一个数据模板,当你想使用某个功能时请选择对应模板,在模板中填充数据即可。 ? 下面简单介绍几个: 地址解析 它可以将你输入文字地址所在经纬度坐标查询出来,并在表格中显示。在模板中输入地址,点击开始执行: ? 2.

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宇宙神器:微信“活字转换”

平时看到心仪文字,短些记在笔记本上,长超过500以上,就懒得记了。 这时就想,要是有一款软件,能够将纸页上印刷体文字直接转换成word文档(也就是“活字转换”),那该有多好,必将与老祖宗“活字印刷”媲美。可是,我搜烂了度娘,也未搜到适用软件,令人沮丧。 我脑子灵光一闪,小程序里或许有“活字转换”软件,于是在搜索栏输入“活字转换”,没有结果,又输入“图文识别”“图文转换”“图文识字”等关键词,或没有结果,或搜到软件但不适用,就在我准备放弃时候,另一朋友打来电话 ,要我前些天帮他拍照片传原图给他,脑子又是灵光一闪,输入“传图识别”四个,上帝佛祖啊菩萨神仙啊,于是就发现了“传图识别”和“传图识字”这两件“活字转化”宇宙神器,使用极为方便简单,分别介绍如下。 第五步:传入图片 第六步:将图片下文白色正方形键摁绿色即全选,然后自制粘贴即大功告成。

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    基于行业前沿的深度学习技术,将图片上的文字内容智能识别成为可编辑的文本。有效地代替人工录入信息。

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    能直接复制图片中文字,功能远超普通OCR软件,MIT学生开发了一款强大Chrome插件

    但你无法图片中文字复制下来做进一步处理,是不是让人头大? 虽然市场上有很多OCR软件可以识别图片中文字,但还是有种种局限性,比如无法识别文字排版,需要转成其他文件后才能处理,无法直接操作。 他用计算机视觉算法写了个Chrome插件Naptha,可以直接识别网页图片中文字,并直接对它们进行高亮、复制粘贴、翻译、修改等操作。 ? Naptha可以用于在线漫画、扫描文档,甚至连拍摄照片中文字也能识别出来。 普通网页文字自然不在话下: ? 一般OCR不包含语言模型,而Naptha则可以根据上下文概率输出一系列字母。比如一串字符判定“hello”,而不是“he1 | o”。 结合其他算法,如连通分量分析(识别不同字母)、otsu阈值(确定间距)、不相交集合森林(识别文本行),Naptha可以非常快速地建立文本区域、单词和字母模型,识别图中存在哪些特定字母。

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    我们教电脑识别视频字幕

    字幕定位,即找出字幕在视频帧中所处位置,通常字幕呈水平或竖直排列,定位结果可以采用最小外接框来表示,如图1所示。字幕文本识别,即通过提取字幕区域图像特征,识别其中文字,最终输出文本串。 从上面的分析可以看出,CRNN亮点主要在于:将切分和识别合并为一个模块,避免了误差累积;可以端到端训练。 以合成字幕文本为例:我们通过分析字幕文件格式,将待生成文本写入字幕文件,通过播放视频时自动载入字幕,将文字叠加到视频上面。这样,可以同时完成数据生成和标注。 这样,理论上我们就可以得到无限多合成样本了。 图5:字幕文字样本合成 虽然识别模块性能强悍,但是对于形似难免仍然存在识别错误情况。这时就要发挥语言模型威力了。 语言模型又称为n-gram模型,通过统计词库中同现概率,可以确定哪个字序列出现可能性更大。N-gram中n代表统计词()序列长度,n越大,模型越复杂。

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    破解梵蒂冈秘密档案,这个AI认识中世纪手写拉丁文

    拼图分割法:让OCR识别连体 用OCR来识别文字并不是什么新鲜技术,识别英文等字母文字时候,OCR技术有一定间距符号识别为一个个字母,再依据其形状判断是哪个字母,然后字母转录为ASCII码, OCR虽然可以方便识别印刷文字,但对于梵蒂冈秘密档案这类手写文字却无能为力。比如下面这一段13世纪早期、用卡罗琳小写体撰写文字: ? 由于传统OCR技术是单词分割成一个个字母来识别的,所以对于这类连体,OCR无法识别字母。有人想出了一个方案,直接让OCR去识别一个个单词,但是,如何让OCR掌握成千上万拉丁文单词呢? 22个中世纪拉丁文字母都学会之后,这个识别系统就成为了一个能认识手写体中世纪拉丁文AI。 clear or dear? 现在AI版OCR终于能像人类一样识别连体了。 但是,别忘了总有一些连人类自己都认不出来。 ? 这张图上是“it’s clear to me”还是“it’s dear to me”呢?

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    水平投影法检测&分割多行文本图像

    引 做OCR时遇到一个重要问题在于检测文本时容易一段多行文本给检测成单行,这会导致在后期识别部分准确率降低,毕竟把多行文字当成一行文字识别,肯定无法得到准确地结果。 简单说明一下功能,所谓腐蚀就是图像中颜色区域进行一定程度“收缩”,使其边缘毛躁部分被“圆润”掉,用在文字上则可以在一定程度上使一个个文字“收缩”起来,使密集文字不至于互相掺杂在一起。 而膨胀就是图像中颜色区域进行一定程度“扩大”,使其内部小空洞被填充掉,用在文字上则可以在一定程度上使一个个文字变成一个个整块团。还有开运算和闭运算其实就是腐蚀和膨胀结合起来使用。 然后我先做一次腐蚀,然后做一次膨胀,想法是先去除掉文字周边线条,然后将它尽量填充小方块。也就是希望让文本行之间距离变大(去除文字周边线头意义),同时文本行自身区域像素点足够充实。 ,想到一个方法是图像高度进行拉伸,从而强行使文本行之间区域变得稀疏,同时使用形态学处理更好地将“线头”腐蚀掉,不过效果也并不是特别完美的。

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    基于模板文字识别结果结构化处理技术 | 公开课速记

    比如这个流程变成这样,我们在中间加一层,不是人工录入,而是通过一个识别系统,首先我们这些票据通过图像采集设备,例如高分辨率扫描、拍照这种方式转换成图像,然后通过文字识别技术图像上文字识别出来,再经过一个数据结构化 首先大体上来说有两种方式,一种是单字检测加上单字识别,另一种是行检测加上行识别。单字检测就是文字当做一般物体检测任务,例如可以用faster-rcnn这个网络去做,每一个可以当做一个小物体。 透视投影变换时候,需要4组从待识别图到模板图对应点对。也就是说像这样,比如这个发票它在这儿,但是识别图上在这儿,模板上在这儿,这边一个发票号码,然后各种类似这样对应起来点对。 因为有的时候,比如说这个时候识别文字并不是太好,我摆了一下,然后这个时候我发现我可以识别更多了,而且第一次摆时候我能识别得更多,但是发现这个时候摆还不够,那我怎么能知道它摆得不够好? 比如这两行,我会先对文字做一个上下排序,所以第一行肯定拿出来会在第二行前面,所以需要先对纵向每一个做比较,然后它们先分成上下两行。

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    【独家】一文读懂文字识别(OCR)

    一 ,文字识别简介 计算机文字识别,俗称光学字符识别,英文全称是Optical Character Recognition(简称OCR),它是利用光学技术和计算机技术印在或写在纸上文字读取出来,并转换成一种计算机能够接受 70年代末,国内就有少数单位研究人员对汉字识别方法进行了探索,发表了一些论文,研制了少量模拟识别软件和系统。 最简单基于投影图方法是将文本图像沿不同方向进行投影。当投影方向和文字行方向一致时,文字行在投影图上峰值最大,并且投影图存在明显峰谷,此时投影方向就是倾斜角度。 2.3 图像切分 图像切分大致可以分为两个个主要类别,行(列)切分和切分。经过切分处理后,才能方便对单个文字进行识别处理。如下图所示。 ? 2.3.1 行列切分 由于印刷体文字图像行列间距. 5.2.3《数字图像处理》—冈萨雷斯 想要理解图像处理理论可以冈萨雷斯《数字图像处理》通读一遍,这本书主要在讲基础原理,推荐大家阅读原版,译翻译不太好,容易导致误解。 ?

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    图片文字如何转换成Word,这个简单方法你得会

    这是很多人在工作中都会遇到问题,当你看到一个很好看图片上面有你喜欢文字,想把上面的文字保存下来,但是如果一个一个打出来那就太累了,今天呢就来给大家分享一个超级简单方法,让你轻松搞定图片文字转 方法一:迅捷OCR文字识别软件 操作方法: 1、首先们打开下载好迅捷OCR文字识别软件,进入到操作页面。 2、然后在操作页面点击“高级识别”,之后点击“添加文件”然后识别的图片文件添加到软件中去。 3、图片添加进去之后,可以点击软件上方识别”,点击之后等待一会就识别完成了。 4、这时识别完成之后可以点击“保存为Word”,然后就图片文字转Word成功啦. 注:迅捷OCR文字识别软件可以完成票证识别哦,一款多用。 2、然后选择“点击选择文件”图片文件添加进去,之后选择转换格式doc即可。 3、等待一会就转换成功了,之后可点击“立即下载”转换好下载下来就可以了。

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    细数自然环境OCR应用,牵手机器人最具市场前景

    从古至今,文字经历了数代变革,最终发展成为现在简体。近来以来,随着科技发展,人类变得越来越“懒”,从抛弃纸笔投入电脑怀抱,再到现在从键盘到语音转移。 以陪护机器人为例,孩子们都喜欢色彩斑斓、嵌有图片书籍,而在阅读过程中,他们总会碰到不认识,这时候,陪护机器人需要通过眼睛扫描书页,再经过算法识别出其中文字,从而才能从物联网中找出相关答案。 如果只是依靠图像识别的话,预计机器人有八可能会拿错东西,毕竟图像识别仅能识别出形状、颜色等因素,而这番套路在同种包装番茄酱与草莓酱面前是没有用武之地。 为了解决这个问题,Google、百度等科技企业都推出了翻译软件,不过,经过镁客君亲身测试,对于光线明亮方正字体,这些软件翻译效果还是不错,但是一旦涉及艺术,结果就悲剧了,可能识别不出来,更何谈翻译 对于此类自然环境之中文字,目前自然环境OCR虽然不能达到完美的效果,但基于出国游旅客人数日益增长,此类翻译软件必然是未来一个趋势。

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    一软在手截图无忧:ShareX截图神器-短小精悍功能完备 自动化任务可截动图截视频

    ShareX图上传到七牛、又拍等云存储中。 上传到网盘存储 ShareX与其它截图软件最大不同就是ShareX支持自动将截图上传到网络相册、文件存储、网盘等等,几乎已经囊括了市面绝大多数公共存储平台(仅国外)。 ? 图片编辑器 ShareX自带图片编辑器,可以在截图时或者截图后对图片添加线条、模糊化、加文字、加印章、添加边框等多种操作,基本上可以抛弃那些第三方图片编辑器了。 ? ShareX图片编辑器还可以旋转图片、添加特效、合成图片等。 ? 3.2? 添加文字图片水印 点击图片效果,可以利用ShareX快速给图片添加水印,包括文字和图片水印。如下图: ? 五、总结 ShareX是一款截图神器,功能全但是软件小,堪称精悍。除了各种截图功能,ShareX还有图像编辑、图像特效、上传分享、Gif录制、文本识别等等,有了ShareX足以应付日常截图需要了。

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    Facebook新AI「Rosetta」会识别表情包,还会删帖丨论文

    不过,表情包上那些网络金句都是.jpg或者.gif图片格式,无法被搜索、无法被计算机监测,太小不清晰时候还会让视力不好同学看不清楚。 总之,图片版文字有种种不方便地方。 虽然图上西班牙文看不太懂,不过可以脑补一下,表情包上本来只有白色加粗大字,Rosetta用蓝色框选出表情包上文字,然后识别出来,文字上面那一行是它识别结果。 当然,不止表情包,还有各类其他图片。 不是普通OCR,而是用Faster R-CNN识别出有区域后,再进行文字识别。 具体步骤如下: 训练一个可以将图像表示为卷积特征映射CNN; 训练一个区域提议网络(region proposal network,RPN),将图片分为宽5高7共35个小特征图作为输入,RPN找到一些看起来有文字目标区输出 不仅能认表情包 除了识别表情包和删帖,Rosetta还可以用来实现照片搜索、识别菜谱、辅助视力障碍者认知图片等功能,而且这些功能并不仅仅适用于英文,连阿拉伯语都可以识别

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    《Java从入门到失业》第一章:计算机基础知识(1.2):计算机组成及基本原理

    分别称为N卡和A卡 机箱 可以理解为一个外包装盒子,其他元器件装到这个盒子里,统称为主机,外形可以很炫酷,可以装逼 显示器 顾名思义,就是显示数据、图形、视频一块屏幕 键盘 鼠标 将人类熟悉信息形式转换为机器能识别的信息形式 输出设备 将运算结果转换为人类熟悉信息形式   经过几十年发展,现在计算机运算器和控制器集成在一个芯片上,统称中央处理器(Central Processing 这样,一个存储就是一串0和1组二进制数字串,例如一个16位存储:1011110010101111。这个存储可以表示很多含义,具体以后会说明。 从图上我们可以看出由4个部分组成:ACC、MQ、ALU、X。 应用软件一般会调用系统软件暴露出来接口或其他应用软件接口。我们可以通过一个图简单理解硬件、系统软件、应用软件关系: ?

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    Adobe秀出十大PS新神技,个个惊艳炸裂!

    △ Adobe Dimension是传统软件 但如果PC工具和手机摄像头结合起来呢?就是Adobe华尔兹计划(Project Waltz)。 只要随意移动手机,镜头里模型就会跟着动了: ? 就是这种,长得像芝士一样字体,许多海报装饰文字中,经常用到类似的花式字体。 设计资源网站中会有许多这种类似的字体包。 海报上字体,也能识别学习。比如这个海报。 ? 这个工具可以自动识别字体。 ? 很快,它就学会了这个字体,并保存下来,小伙当场就是一个T。 ? 而且还不止一个T,其他字母都有。 ? 纸巾上面画了一个独角兽,还有几行。小伙它放在摄像头前面,施展“挪移大法”,上面海报上字体用到了纸巾上。 ? 非常完美! 据说,Adobe未来会陆续放出这些功能,可能是作为PhotoShop等软件新增功能,也可能会推出新产品。 期待~ — 完 —

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    App之“文字设计技巧

    人类获取信息方式从最早象形文字到现代富媒体形式,富媒体让信息表达不再仅限于文字,它可以包括文字、图案、表情、色彩、语音、音乐、视频等。文字作为最直接,最有效方式仍然是信息表达首选。 二、符号图形,我们可以从可识别性和可阅读性两方面探讨。 这里总结了8种关于文字图形符号化设计技巧: 2.1运用色彩、大小对比、深浅对比 ? 给文字加点颜色,变换下大小,立马不一样哦~ 2.2正反图底关系 ? ? 想更凸显文字可以试试加个底色~ 2.3转繁体 ? 直接换成繁体,简单又好用~ 2.4品牌居中置顶 ? 这已经默认设置了,都是这样布置 2.5个性化搜索框提示 ? 这里可以开脑洞啊,给产品一个符合特性搜索提示语吧!~ 2.6标签化 ? 打标签,装饰味很足,容易吸引眼球 2.7图形+文字 ? 直接文字图形化,但仍然保留文字信息,比纯粹图标表达意思更准确 2.8文字图形化 ? ?

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    冀永楠:OCR应用锦集及背后技术

    这个比较好理解,但是有很多应用里面也是处于交界位置上。手写为和印刷体还有一个交界是因为很多印刷体本身并不是一个非常常用印刷体。而且可以设计类似于花体或者写得比较随意一点。 再去分割这些这些分割成一块一块,再将这些一块一块小图片放到分类器里面来识别这些文字是什么字符。进行字符串汇总之后还会进行自然语言处理修正,最后反馈正确结果。 高动态,就是说这种会非常亮。需要高动态、标准归一化过程,需要将识别部分归一比较一致图像。 对于这种情况有两种处理方式:第采用超解析度做预处理,我图像先进行一个,可以理解一个采用了人工智能技术一个非性能差值,使解析度更高、文字看上去更可识别,在进行识别识别。 当你实际需要开发一个软件,或者需要做一个手写体识别或者做一个通用OCR识别的时候都可以直接去调用这些服务来完成应用。 下面都是有明确目标客户实际OCR应用场景。

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    ICPR 图像识别与检测挑战赛冠军方案出炉,基于偏旁部首来识别 Duang

    基于该数据集,阿里巴巴「图像和美」团队联合华南理工大学共同举办 ICPR MTWI 2018 挑战赛,这场比赛共分为三个独立赛道,一是识别单文本行(列)图片中文字,二是检测并定位图像中文字行位置,三是识别整图中文字内容 可以通过深度优先遍历方式,将这种树形结构遍历字符串形式,然后再通过识别字符串来识别汉字。在这里有一个预先定义好 IDS2char 字典。 汉字类别很多,通过拆解偏旁部首,可以将数量大大压缩,去除掉冗余性。 虽然看起来汉字拆解成了一个很长序列,但实际上提高了运算速度。 虽然这个字很简单,但是因为训练集中没有,普通模型没办法识别,很有可能将其识别成「」、「龙」或其他。对 RAN 模型来说,可以在 OOV 场景下将其识别出来。 例如 duang 作为输入,会解出和龙,同时会出现一个表示和龙上下结构序列。 ? 在识别繁体时也是同理。 如下图所示,由于图像都是基于真实场景,所以出现了「薬」和「購」这样繁体

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    Quick-Media 中文二维码支持

    趁着端午放假前夕空闲时间,这个集成在QrCode插件中,生成效果如下(从左往右,从上往下读,千文?) ? I. ,QrCode-Plugin默认提供文字集为千文,字体为宋体,如果希望生成最上面的二维码(三个标准探测图形,识别率更高)加一个选项.setDetectSpecial()即可 /** * 文字二维码 ,默认采用千文 // 默认文字顺序渲染 // true 则探测图形有自己绘制规则 .setDetectSpecial 背景文字 除了上面这种文字方式之外,还有一种如下图这种,二维码显示一个情况 ? 上面这个二维码,主要是借助背景图渲染方式来实现,背景图上为一张浅灰底色,红字,二维码采用PENETRATE背景图穿透模式,具体实现如下 @Test public void bgQrTxt() {

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    【极客说直播第三期回顾】AI技术专家教你从零到一学习计算机视觉技术

    划分意思就是一张图上不同元素可以区分出来并标注。 右边是我刚才我们之前复用一张情景识别的图,它包括了行人,还有各种车辆。情景识别其实是左边所有的这个应用一个更高层次进化。 其他常见计算机视觉例子有人脸识别,OCR文本识别图上展示是一个比较老技术,它是用一个激光笔,可能比较老一些公司会使用这种方式。用激光笔去扫描文字,然后扫描文字转换成文本。 大家会发现最终我们解决问题是可以归纳一些比较统一问题,再进一步的话我们需要做这个图像对象划分,还有识别的时候,还有一些很经典一些算法。 我们需要有工程实践,就要把一个算法可以真的变成一个能用东西,不管是一个服务是个微服务,还是一个SARS软件还是一个客户端软件。 比如别人给了你预算,怎么样能快速很好它部署一个服务,而且可以承载海量访问量和吞吐量。同时还要比较好模型训练和优化能力,这个都是可以从工程实践角度去着手提高自己部分。

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      文字识别

      文字识别(OCR)基于腾讯优图实验室世界领先的深度学习技术,将图片上的文字内容,智能识别成为可编辑的文本。OCR 支持身份证、名片等卡证类和票据类的印刷体识别,也支持运单等手写体识别,支持提供定制化服务,可以有效地代替人工录入信息。

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