「字不如表，表不如图」想必大家都有过这样的经历，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的酷炫地图，可是吧，要么找不到合适的地图、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，又不知如何把自己的数据内容，添加上去，用专业的 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 提供世界范围内的矢量地图，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，然后保存成图片或者Html ? 想要让插件能正确的识别你提供数据，需要使用插件提供的数据模板，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 它可以将你输入的文字地址所在的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.
平时看到心仪的好文字，短些的记在笔记本上，长的超过500字以上，就懒得记了。 这时就想，要是有一款软件，能够将纸页上的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，必将与老祖宗的“活字印刷”媲美。可是，我搜烂了度娘，也未搜到适用的软件，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，就在我准备放弃的时候，另一朋友打来电话 ，要我把前些天帮他拍的照片传原图给他，脑子又是灵光一闪，输入“传图识别”四个字，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：将图片下文的白色正方形键摁成绿色即全选，然后自制粘贴即大功告成。
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。
但你无法把图片中的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的文字，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的文字，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，甚至连拍摄照片中的文字也能识别出来。 普通的网页文字自然不在话下： ? 一般的OCR不包含语言模型，而Naptha则可以根据上下文的概率输出一系列字母。比如把一串字符判定成“hello”，而不是“he1 | o”。 结合其他算法，如连通分量分析（识别不同的字母）、otsu阈值（确定字间距）、不相交的集合森林（识别文本行），Naptha可以非常快速地建立文本区域、单词和字母的模型，识别图中存在哪些特定字母。
字幕定位，即找出字幕在视频帧中所处的位置，通常字幕呈水平或竖直排列，定位的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的图像特征，识别其中的文字，最终输出文本串。 从上面的分析可以看出，CRNN的亮点主要在于：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的格式，将待生成的文本写入字幕文件，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，可以同时完成数据的生成和标注。 这样，理论上我们就可以得到无限多的合成样本了。 图5：字幕文字样本的合成 虽然识别模块的性能强悍，但是对于形似字难免仍然存在识别错误的情况。这时就要发挥语言模型的威力了。 语言模型又称为n-gram模型，通过统计词库中字的同现概率，可以确定哪个字序列出现的可能性更大。N-gram中的n代表统计的词（字）序列的长度，n越大，模型越复杂。
拼图分割法：让OCR识别连体字 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的时候，OCR技术把有一定间距的符号识别为一个个的字母，再依据其形状判断是哪个字母，然后把字母转录为ASCII码， OCR虽然可以方便的识别印刷文字，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的文字： ? 由于传统OCR技术是把单词分割成一个个字母来识别的，所以对于这类连体字，OCR无法识别字母。有人想出了一个方案，直接让OCR去识别一个个的单词，但是，如何让OCR掌握成千上万的拉丁文单词呢？ 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的AI。 clear or dear？ 现在的AI版OCR终于能像人类一样识别连体字了。 但是，别忘了总有一些字连人类自己都认不出来。 ? 这张图上写的是“it’s clear to me”还是“it’s dear to me”呢？
引 做OCR时遇到的一个重要的问题在于检测文本时容易把一段多行文本给检测成单行，这会导致在后期识别部分的准确率降低，毕竟把多行文字当成一行文字去识别，肯定无法得到准确地结果。 简单说明一下功能，所谓腐蚀就是把图像中的颜色区域进行一定程度的“收缩”，使其的边缘毛躁部分被“圆润”掉，用在文字上则可以在一定程度上使一个个的文字“收缩”起来，使密集的文字不至于互相掺杂在一起。 而膨胀就是把图像中的颜色区域进行一定程度的“扩大”，使其内部的小空洞被填充掉，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的字团。还有开运算和闭运算其实就是把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的周边线条，然后将它尽量填充成小方块。也就是希望让文本行之间的距离变大（去除文字周边线头的意义），同时文本行自身区域的像素点足够充实。 ，想到的一个方法是把图像的高度进行拉伸，从而强行使文本行之间的区域变得稀疏，同时使用形态学处理更好地将字的“线头”腐蚀掉，不过效果也并不是特别完美的。
比如把这个流程变成这样，我们在中间加一层，不是人工录入，而是通过一个识别系统，首先我们把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把图像上的文字识别出来，再经过一个数据的结构化 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。单字检测就是把文字当做一般的物体检测任务，例如可以用faster-rcnn这个网络去做，每一个字都可以当做一个小物体。 透视投影变换的时候，需要4组从待识别图到模板图对应的点对。也就是说像这样，比如这个发票的票字它在这儿，但是识别图上在这儿，模板上在这儿，这边一个发票号码，然后各种类似这样的对应起来的点对。 因为有的时候，比如说这个时候识别的文字并不是太好，我摆了一下，然后这个时候我发现我可以识别的字更多了，而且第一次摆的时候我能识别得更多，但是发现这个时候摆的还不够，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的排序，所以第一行的字肯定拿出来会在第二行的前面，所以需要先对纵向每一个字做比较，然后把它们先分成上下两行。
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把印在或写在纸上的文字读取出来，并转换成一种计算机能够接受 70年代末，国内就有少数单位的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。 最简单的基于投影图的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，文字行在投影图上的峰值最大，并且投影图存在明显的峰谷，此时的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)切分和字切分。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 想要理解图像处理的理论可以把冈萨雷斯的《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。 ?
这是很多人在工作中都会遇到的问题，当你看到一个很好看的图片上面有你喜欢的文字，想把上面的文字保存下来，但是如果一个一个把字打出来那就太累了，今天呢就来给大家分享一个超级简单的方法，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、首先们打开下载好的迅捷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”然后把要识别的图片文件添加到软件中去。 3、图片添加进去之后，可以点击软件上方的“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文字识别软件还可以完成票证识别哦，一款多用。 2、然后选择“点击选择文件”把图片文件添加进去，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”把转换好的下载下来就可以了。
从古至今，文字经历了数代变革，最终发展成为现在的简体字。近来以来，随着科技的发展，人类变得越来越“懒”，从抛弃纸笔投入电脑的怀抱，再到现在从键盘到语音的转移。 以陪护机器人为例，孩子们都喜欢色彩斑斓、嵌有图片的书籍，而在阅读的过程中，他们总会碰到不认识的字，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的文字，从而才能从物联网中找出相关的答案。 如果只是依靠图像识别的话，预计机器人有八成的可能会拿错东西，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的番茄酱与草莓酱的面前是没有用武之地的。 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，对于光线明亮的方正字体，这些软件的翻译效果还是不错的，但是一旦涉及艺术字，结果就悲剧了，可能字都识别不出来，更何谈翻译 对于此类自然环境之中的文字，目前的自然环境OCR虽然不能达到完美的效果，但基于出国游旅客人数的日益增长，此类翻译软件必然是未来的一个趋势。
ShareX的截图上传到七牛、又拍等云存储中。 上传到网盘存储 ShareX与其它的截图软件最大的不同就是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（仅国外的）。 ? 图片编辑器 ShareX自带的图片编辑器，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的图片编辑器了。 ? 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足以应付日常的截图需要了。
不过，表情包上的那些网络金句都是.jpg或者.gif的图片格式，无法被搜索、无法被计算机监测，字太小不清晰的时候还会让视力不好的同学看不清楚。 总之，图片版的文字有种种不方便的地方。 虽然图上的西班牙文看不太懂，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的文字，然后识别出来，文字上面那一行是它的识别结果。 当然，不止表情包，还有各类其他图片。 不是普通的OCR，而是用Faster R-CNN识别出有字的区域后，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的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的目标区输出 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。
分别称为N卡和A卡 机箱 可以理解为一个外包装盒子，把其他元器件装到这个盒子里，统称为主机，外形可以做的很炫酷，可以装逼 显示器 顾名思义，就是显示数据、图形、视频的一块屏幕 键盘 鼠标 将人类熟悉的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的信息形式 经过几十年的发展，现在计算机把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，一个存储字就是一串0和1组成的二进制数字串，例如一个16位的存储字：1011110010101111。这个存储字可以表示很多含义，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的接口或其他应用软件的接口。我们可以通过一个图简单理解硬件、系统软件、应用软件的关系： ?
△ Adobe Dimension是传统软件 但如果把PC工具和手机摄像头结合起来呢？就是Adobe的华尔兹计划（Project Waltz）。 只要随意移动手机，镜头里的模型就会跟着动了： ? 就是这种，长得像芝士一样的字体，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。 海报上的字体，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字，其他的字母都有。 ? 纸巾上面画了一个独角兽，还有几行字。小伙把它放在摄像头前面，施展“挪移大法”，把上面海报上的字体用到了纸巾上。 ? 非常完美！ 据说，Adobe未来会陆续放出这些功能，可能是作为PhotoShop等软件的新增功能，也可能会推出新的产品。 期待~ — 完 —
人类获取信息的方式从最早的象形文字到现代富媒体的形式，富媒体让信息的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，最有效的方式仍然是信息表达的首选。 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的设计技巧： 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转成繁体字 ? 直接换成繁体字，简单又好用～ 2.4品牌居中置顶 ? 这已经成默认设置了，都是这样布置的 2.5个性化的搜索框提示 ? 这里可以开脑洞啊，给产品一个符合特性的搜索提示语吧！～ 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 ? 直接把文字图形化，但仍然保留文字信息，比纯粹图标表达的意思更准确 2.8文字图形化 ? ?
这个比较好理解，但是有很多的应用里面也是处于交界的位置上。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的印刷体。而且可以设计成类似于花体字或者写得比较随意一点。 再去分割这些字，把这些字分割成一块一块，再将这些一块一块小的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的修正，最后反馈正确的结果。 高动态，就是说这种会非常亮的。需要高动态、标准的归一化过程，需要将识别部分归一成比较一致的图像。 对于这种情况有两种处理方式：第采用超解析度做预处理，我把我的图像先进行一个，可以理解成一个采用了人工智能技术的一个非性能差值，使解析度更高、文字看上去更可识别，在进行识别器识别。 当你实际需要开发的一个软件，或者需要做一个手写体的识别或者做一个通用的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的实际OCR应用场景。
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）图片中的文字，二是检测并定位图像中的文字行位置，三是识别整图中的文字内容 可以通过深度优先遍历的方式，将这种树形结构遍历成字符串的形式，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的 IDS2char 字典。 汉字类别很多，通过拆解成偏旁部首，可以将数量大大压缩，去除掉冗余性。 虽然看起来把汉字拆解成了一个很长的序列，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，普通的模型没办法识别，很有可能将其识别成「成」、「龙」或其他字。对 RAN 模型来说，可以在 OOV 场景下将其识别出来。 例如把 duang 字作为输入，会解出成和龙，同时会出现一个表示成和龙上下结构的序列。 ? 在识别繁体字时也是同理。 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」这样的繁体字。
趁着端午放假前夕的空闲时间，把这个集成在QrCode插件中，生成效果如下（从左往右，从上往下读，千字文?） ? I. ，QrCode-Plugin默认提供的文字集为千字文，字体为宋体，如果希望生成最上面的二维码（三个标准的探测图形，识别率更高）加一个选项.setDetectSpecial()即可 /** * 文字二维码 ，默认采用千字文 // 默认文字顺序渲染 // true 则探测图形有自己的绘制规则 .setDetectSpecial 背景文字 除了上面这种文字方式之外，还有一种如下图的这种，二维码显示一个字的情况 ? 上面这个二维码，主要是借助背景图的渲染方式来实现，背景图上为一张浅灰底色，红字，二维码采用PENETRATE背景图穿透的模式，具体实现如下 @Test public void bgQrTxt() {
划分的意思就是把一张图上的不同的元素可以区分出来并标注。 右边是我刚才我们之前复用的一张情景识别的图，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的一个更高层次的进化。 其他常见的计算机视觉的例子有人脸识别，OCR文本的识别，图上展示的是一个比较老的技术，它是用一个激光笔，可能比较老的一些公司会使用这种方式。用激光笔去扫描文字，然后把扫描的文字转换成文本。 大家会发现最终我们解决问题是可以归纳成一些比较统一的问题的，再进一步的话我们需要做这个图像对象的划分，还有识别的时候，还有一些很经典的一些算法。 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的东西，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，怎么样能快速很好的把它部署成一个服务，而且可以承载海量的访问量和吞吐量。同时还要比较好的模型训练和优化的能力，这个都是可以从工程实践角度去着手提高自己的部分。
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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