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关键词

Imago-Forensics:Python实现的

Imago是一个由python编写的,它可以从中递归证据。在整个数证调查中,这款非常有用。 如果你需要中的数证据且数量较多,那么Imago将能够帮助你轻松地对比它们。此外,Imago还允许你将证据到CSV件或sqlite数据库中。 JPEG, TIFF) 唯一必需的参数是-i,它是imago将从中开始搜索件的基目录。此外,你还应指定至少一种类型的(即exif,data,gps,digest)。 ; -o path:imago将使用的元数据保存CSV件的输出目录; -x:imago将EXIF元数据; -s:处理后不会删除临时SQLite数据库; -t jpeg:imago将仅搜索jpeg ; -d all:imago将为jpeg计算md5,sha256,sha512。

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网店商信息

这个我感觉还是比较有意思的,所以选了个网店商信息的题目,然后花四天时间完成,下面主要和大家分享一下问题的解决思路。 1.网店商信息 片内容如下所示,但每张片中信息出现的位置不尽相同,题目要求所写的程序能够完成如下几个功能点。 程序能够识别不同格式的片,并能够所要求的信息。 从片之中企业注册号和企业名称信息,并保存到Excel表格之中。 程序能够自动读企业商信息片所在的件夹路径。 识别速度保持在60秒识别50张片,识别正确率保证在95%以上。 ? catch (TesseractException e) { System.err.println(e.getMessage()); } } } 3.网店商信息 然后尝试将片格式转换为其他格式,比如jpg,当然这里不是直接改后缀名,而是利用在线片格式转换

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    Python脚本,PDF件批量转片(pdf器)(exe)

    前面写(抄袭)了一下转片(片)的源码,包括PDF件以及PPT件,这里本渣渣抽空进行了exe打包,打包的是pdf件转片,当然使用的gui还是python的tkinter库,仅供参考和学习使用 PDF件转片(pdf器)exe(带黑框) 可一键将pdf件转片 只能单个pdf件转换使用 需要输入pdf完整路径 PDF件批量转片(pdf器)exe 可pdf单件转片 ,一键转换片,适合懒人操作 可批量pdf件转片,能读路径下所有pdf件 可调整片大小,需要大的话调整参数即可 exe仅供学习参考使用,注:由于未完善报错信息,可能存在不少BUG,出现卡死现象 如不喜下载使用,也可以搜索查找在线转换使用! 因需要上传件,故内部件不推荐,可能存在泄露件隐私的可能,自行选择使用! 比较有意思的变现,对比了一下本渣渣写的,本渣的确实是渣! 对于源码感兴趣,可移步: Python批量PPT件中的片 PyMuPDF批量PDF件中的exe获方式 关注本渣渣微信公众号 后台回复"PDF转片" 即可获 往期推荐

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    python读pdf

    问题描述 如下所示,一份pdf有几十页,每页九张片, 片并用片下方的本对片命名 主要涉及问题: 本识别 借鉴了上面本识别的资料,上面的顺序不一致,没办法把两个结合起来实现我的需求 for _x in x_list: i+=1 left,right=_x # 循环获每张素点位 # 分页保存成片 save_page_pic(pdf_path,page_path) # 本信息 txt_data = parse_pdf_txt(pdf_path,code_str ) # 把到的 保存到本地 # txt_data.to_excel(os.path.join(fina_path,"pdf信息.xlsx"),index=False) pic_name = save_product_pic(txt_data,product_path,page_path) # 把到的 整理后保存到本地-合并成一列,并只保留片信息 pic_name.to_excel

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    OCR片中的

    ;即,针对印刷体符,采用光学的方式将纸质档中的转换成为黑白点阵的件,并通过识别软件将中的转换成本格式,供处理软件进一步编辑加的技术。 生活和作中我们也经常需要从片中信息,比如从扫描件,截或照片中有用的信息。 做OCR的也很多,很多这样的网络,如 FREE ONLINE OCR SERVICE https://www.onlineocr.net/ Convertio https://convertio.co 分别用上面到的三个来识别,看效果 ONLINE OCR ? Convertio ? tesseract-ocr ? 总体来说,三个方法都能识别出手机号来,但是中的识别效率各不相同。 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,手机拍名片自动姓名,手机号添加到通讯录,我相信即使在微信里面发片,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

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    Python内容

    一、前言 爬虫的时候,有时候会遇到一些验证码,常见的有滑块验证码和验证码,本所讲内容将为解决验证码做一些准备! 二、easyocr库的安装 pip install easyocr EasyOCR 中主页:传送门 GitHub地址:传送门 三、片效果 以这张片为例: image.png 运行代码: import 我们可以做进一步的处理,把这些形成一个段落展示出来,体如下: import easyocr reader = easyocr.Reader(['ch_sim', 'en']) result = reader.readtext 解决方案: 根据示网址,下载相应的模块。 错误示2: 网络连接超时或者连接断开 解决方案: 可以直接下载体模型,放到指定的路径中。 常见体模型 1、检测模型(CRAFT) https://pythondict.com/go/?

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    OCR合成

    OCR合成 问题 ---- 在进行识别时候,需要使用的数据集样式为一张含有本的片以及对应本内容的标签。 数据来源有两种: 真实数据:通过真实数据去截片或者人标注 生成数据:通过本去生成对应的片 真实数据的收集是比较费事费力的,因此可以使用一些生成数据的来无限量的生成想要的数据。 images/ 件夹内存放背景,可以多添加一些片用于丰富生成的合成片,在使用是随机从中选择背景区域作为背景; fonts/ 件夹内 cn/ en/分别存放中、英件(.ttf格式), 可以自己在网上下载不同ttf件放入件夹内; string_generator.py 定义了片上的本如何选,可以自行定义 data_generator.py 是按照给定参数生成片,最好在里面加上 20, 素值高度为64,使用32线程去生成 参考 ---- OCR-合成 OCR训练数据生成方法 GAN+本生成:让本以假乱真 GAN之根据本描述生成 ocr本合成 SynthText

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    用Python写了一个识别OCR

    在之前的章里,我们多次尝试用Python实现本OCR识别! 不过今天我们要搞一个升级版:直接写一个识别OCR! 引言 最近在技术交流群里聊到一个关于识别的需求,在作、生活中常常会用到,比如票据、漫画、扫描件、照片的。 博主基于 PyQt + labelme + PaddleOCR 写了一个桌面端的OCR,用于快速实现片中本区域自动检测+本自动识别。 识别效果如下所示: ▲OCR识别效果 所有框选区域为OCR算法自动检测,右侧列表有每个框对应的内容;点击右侧“识别结果”中的本记录,然后点击“复制到剪贴板”即可复制该本内容。 功能列表 本区域检测+识别 本区域可视化 内容列表 件夹加载 滚轮缩放查看 绘制区域、编辑区域 复制所选本识别结果 OCR部分 检测+识别算法,主要借助 paddleocr

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    通过片识别快速获内容

    最近开发过程中,处理一些信息是需要通过打开片再去一行一行去敲,非常耗时和繁琐,有时候还会出现一些错误,比如获片中的订单号、用户ID等这些信息,很繁琐,又长又很恶心。 通过片识别可以快速解决该问题,直接从电子书、片等中直接获需要的数据。 使用方法 默认快捷键 F4 ? ? 设置 打开该后,会自动隐藏,需要到电脑右下角查看。 ? 右键→设置 ? 下载地址: 关注本公众号:回复:2r3c 获

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    QQ自带的强大之处(屏幕录制、屏幕识、屏幕截

    在这里分享一篇屏幕截最好的一个软件,没有之一,本号主也是亲身体验得出的结论, 1、最好用的就是大家耳熟能详的QQ,功能十分强大,功能齐全,最重要的他是免费的,不用会员就可以进行长截,屏幕截,屏幕翻译 ,屏幕识别(用来截或者),甚至还可以免费录制屏幕,相信大家都有屏幕录制的需求吧,却苦于找不到免费的软件吧!! 如果你看到了这篇章,对你有所帮助的话,请关注本公众号或者打赏作者都可以的。 ? 2、其次比较好用的就是FSCapture。 可以对片进行捕捉,屏幕录制(免费的)也可以对片进行编辑等相关操作,(破解版是免费的)。 ? ?

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    Python脚本,PyMuPDF批量PDF件中的

    如何批量快速出PDF中的件,你是否遇到这样的一个问题,尤其是PPT件转换为PDF件,需要快速其中的件,如果你恰好会那么一点py,同时复制粘贴没问题的话,那么相信你也能够很轻松的解决这个问题 PDF件中的片无疑是需要读PDF件,Python作为胶水语言,有着丰富第三方库,只要你想基本上都能找到你想要的轮子,而这里本渣渣应用的第三方库就是PyMuPDF,度娘搜的!!! 使用PyMuPDF从PDF PyMuPDF使用该方法简化了从PDF的过程getPageImageList()。 # import fitz pdf_document = fitz.open("demo1.pdf") for current_page in range(len(pdf_document 2.6的

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    Python源码,Python批量PPT件中的

    在办公场景当中,同样也有这样一个需求,那就是快速批量把PPT件中的出来,毕竟一个个点击另存为太过于繁琐,以及耗费时间,前面本渣渣分享过如何应用Python批量PDF件中的片,而这一篇本渣渣就为大家分享如何应用 Python批量PPT件中的片。 其实不通过代码脚本的形式也可以快速方便的PPT中的件,这里分享一个简单方法,那就是将PPT件后缀更改为rar压缩件的格式,通过解压的方式来获所有的件,感兴趣的话不妨尝试一番! 言归正传,应用Python批量PPT件中的片有两种方式,一种是单纯的PPT件中的片,这种方法可能会存在件缺失的情况,而第二种方法是直接将每一页PPT转换成片。 &PPT全部导出生成片 https://www.cnblogs.com/xiaoqiangink/p/14486735.html 相关阅读: Python脚本,PyMuPDF批量PDF件中的

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    Matlab处理(五)——边缘

    上一讲小白为小伙伴们带来了如何使用自编函数和自带函数对进行滤波,去除的噪声。这次小白为大家带来滤波的新用处——边缘。 常用的sobel边缘模板 Roberts算子 其实很多种算子都借鉴了sobel方法的思想,Roberts算子检测方法对有陡峭的低噪声的处理效果较好,但是利用roberts算子边缘的结果是边缘比较粗 但是Canny边缘检测算法不是简单的模板卷积而已,通过梯度方向和双阈值法来检测边缘点,体算法讲解,可以通过点击”原阅读“来了解更多: Canny方法不容易受噪声干扰,能够检测到真正的弱边缘。 体的边缘检测代码如下: I=imread('lena.bmp');% I=rgb2gray(I);%将彩色转换灰度 BW1=edge(I,'sobel'); %用SOBEL算子进行边缘检测 总结 的边缘是对素灰度值连续性、变化大小的检测,不同边缘检测的方法各有优缺点,需要根据实际的情况来选择边缘的方法。

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    片、视频、献信息的阅读辅助神器:天若OCR识别

    基于以上问题,笔者给大伙分享一个——天若ocr识别,它可以帮我们完美解决这类问题。 首先,先给大伙简单说下OCR。 天若ocr识别,是一项集合百度、腾讯、有道、搜狗的ocr接口,免费不限次数(有道免费接口有ip限制仅供娱乐)的。 作者对截片进行了尺寸上的优化,保证较小的也能识别。体大家可以自行测试。 2、腾讯ocr接口,也比较准确,但是速度比较慢。 使用方法:打开后就会安静地在后台待着,需要使用时按默认的 F4 键或双击运行标呼出截框,就可选择你需要识别的内容范围,截之后松开左键即可识别。 简单说下,该功能强大的地方在于: 1.突破各种不同媒介(片、视频等)之间的障碍; 2.识别后的的可调整(段落拆分、合拼等); 3.便于复制黏贴(免去码烦恼); 4.快速翻译,可充当献阅读助手

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    安利一款开源 OCR ,可快速截屏

    在我们办公时,是不是经常遇到片内容转的需求? 你是用什么解决的呢?是手机自带拍照转功能?还是使用 QQ 里面的? 今天我们就为大家介绍一款 GitHub 用户 ianzhao05 刚发布的小 ——textshot,只需要截屏就能实时生成。读者也可以通过此项目大致了解如何对中的本进行识别。 ? 但是为了得到更好的 OCR 结果,还必须供给 Tesseract 的的质量。 在将传递给 Tesseract 之前,可以尝试以下处理技术,但体使用哪些技术决于使用者想要读: 反转 重新缩放 二值化 移除噪声 旋转 / 调整倾斜角度 移除边缘 所有这些操作都可以使用 中 OCR 项目 中 OCR,身份证识别、火车票识别都是常规操作,它也可以实现更炫酷的功能,例如翻译笔在书本上滑动一行,自动获完整的,并识别与翻译中

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    标注

    https://blog.csdn.net/Gavin__Zhou/article/details/79121673 我们在做自己的数据集的时候,可能会涉及到标注(image annotation 常见的主要就是两种: Object Detection Semantic Segementation 通俗点说就是对进行打框和区域的分割. 下面是自己从网上找的做标注的一些集资料,供参考. ---- 主要参考wiki的一份清单和Quora的相关回答: [1] https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_manual_image_annotation_tools [2] https://www.quora.com/What-is-the-best-image-labeling-tool-for-object-detection 上面大概列出了十几种,大部分都可用 ,排除一些对安装环境要求很高的(比如其中的FastAnnotationTool要求Caffe+OpenCV3.x),着重推荐下面几个: 名称 地址 平台支持 目标检测 分割 安装环境 易用度 LabelImg

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    C++ OpenCV人脸

    前言 《C++ OpenCV Contrib模块LBF人脸特征点检测》章中已经介绍了人脸特征点的检测,本篇章是在原代码的基础上实现人脸的。 ? 实现效果 ? 从上上可以看到,左边蓝色方框里面是截的人脸,然后在人脸的基础上针对特征点选定区域,最后生成右边圆框中的人脸。 # 实现方式 1 使用DNN检测到人脸并截人脸部分区域 2 在截的人脸区域中检测人脸68个特征点 3 针对68个特征点实现凸包检测形成掩膜 4 根据掩膜的人脸信息 关于人脸68个特征点 做区域掩膜时先生成一张相同大小的全黑的片,然后把要截的区域全部填充为白色,再通过copyto的方式生成即可。 结语 源码下一篇会再交上去,现在的源码在处理人脸的Delaunay三角形的 ,正好遇到了问题。等下篇的时候一起说一下。 完

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    局部特征

    特征分析与识别的前,它是将高维的数据进行简化表达最有效的方式,从一幅的的数据矩阵中,我们看不出任何信息,所以我们必须根据这些数据中的关键信息,一些基本元件以及它们的关系 通过构建高斯金塔(每一层用不同的参数 (sigma) 做高斯模糊(加权)),保证在任何尺度都能有对应的特征点,即保证尺度不变性。 SIFT特征的缺点 实时性不高,因为要不断地进行下采样和插值等操作; 有时特征点较少(比如模糊); 对边缘光滑的目标无法准确特征(比如边缘平滑的,检测出的特征点过少,对圆更是无能为力 SIFT特征可以解决的问题 目标的自身状态、场景所处的环境和成器材的成特性等因素影响配准/目标识别跟踪的性能。 算法原理详解:Harris特征点检测,FAST特征检测 Harris角点特征 Harris角点检测是一种基于灰度的一阶导数矩阵检测方法。

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    怎样用Python片中的

    点击蓝关注△ 回复“1024”领福利大礼包 ? 有时候在爬数据的时候,需要读网页中片中的信息。在读和处理相关的机器学习以及创建等任务中,Python一直都是非常出色的语言。 除了极高的精确度,Tesseract 也有很高的灵活性。它可以通过训练识别出任何体,也可以识别出任何 Unicode 符。 Tesseract是一个 Python 的命令行,不是通过 import语句导入的库。 安装之后,要用要用tesseract命令在Python的外面运行 今天使用Tesseract来实现一个片中信息的程序。下面这张片,就是我们需要读的对象: ? 但是,当出现在彩色封面上时,结果就不那么完美了。你可以用 Pillow 库挑选片进行清理,但是如果想把成普通人可以看懂的效果,还需要花很多时间去处理。这是只是一个简单的实例。

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      自定义模板OCR基于业界领先的深度学习技术和图像处理技术,提供针对任意固定版式的卡证票据的结构化识别能力,产品可由用户建立键值对应关系自主定制模板,提升信息数据的提取和录入效率。

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