展开

关键词

测试从0到1OCR初探培训(九)

所以在识别之前将图片调整到合适的尺寸有助于提高识别效果。 (DPI:Dots Per Inch,每英寸点数,图像每英寸长度内的像素点数) tesseract 我常弹窗_300dpi.jpeg 我常弹窗_300dpi -l chi_sim 2、Binarisation 通过tesseract用以上两种图像预处理的方法对图片处理后识别的结果也不理想,不能识别出期待的内容:已加入我常 5、Rotation / Deskewing(旋转/反旋转) 歪斜图像是指页面扫描不直的情况 可应用到实际业务中 8、选择合适的字体库来识别 如果想识别的内容是英文的话,用英文库识别效果更佳 可应用到实际业务中 总结: 在识别APP内图片里的文字时,可先自动采用尺度化,然后根据实际情形结合二值化 、图片切割、选择合适的字体库识别方法来提高OCR识别率。

59120

这几款2022年上市的高性价比代码用笔记本,618可入手

之后在换新本子的时候,你也有自己的习惯和开发风格,当然也能赚钱了,该啥。 2.XXXX本子怎么样? 如果普通的应用开发(Java、Python等),集成显卡就够用了。 如果做机器学习,开发模型,需要GPU算力,独立显卡的。 我个人的选购策略是,大件只在狗东,售后有保障。包括上海4、5月的封控的时候,狗东给我送了很多快递,太感动了。所以即使贵,我也买账。 从哪里购买,不管是线上线下,还是哪家电商,全凭个人喜好! 两个TYPE-C接口,但是可惜不支持雷电协议,不能传输图像和音频,扩展有限。 其他的就不一一细说,电子产品新不买旧,以上4款都是2022年上半年新出的产品,目前赶上618活动的话,入手还是比较合适的。 以上均为个人看法,仅供参考,不作为购买决定性意见!

41010
  • 广告
    关闭

    老用户专属续费福利

    云服务器CVM、轻量应用服务器1.5折续费券等您来抽!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    如何消除用户疑虑,提升转化率?

    因为这个台灯不能调整灯光亮度,于是就产生了一个问题,灯泡我到底是5瓦还是7瓦,7瓦当然比5瓦要亮,但是亮就是合适吗? 灯泡并不是亮的就好,台灯需要是亮度适合且能不损伤眼睛,舒适的灯光最好。 描述在5瓦、7瓦灯泡下各场景下产品使用的舒适感,让用户根据跟各场景下5瓦、7瓦使用情况选择,而不是让用户去理解5瓦、7瓦这个两个数字,然后去查阅资料我该选哪个。 再比如耳机,有时候会觉得耳机线太短,想买个长的,那么问题来了,多长合适?1.2米算长还是短? 这样的配图和描述,你是不是对立体环绕音有更精准的理解了,知道这个耳机好在哪里了。 提个小问题,如果你的是透气鞋,你会怎么体现鞋子的透气性? 下面这个图,几乎挽救了整个透气鞋行业。 用户的不是一件商品,而是商品所带来的完整的服务感受。商品在购买、使用中所有环节能思考到的问题都会影响用户购买。

    35380

    Human-like learning在对话机器人中的魔性运用 | 牛人讲堂

    然后它如何知道第三方App能完成哪些任务,需要点击哪里,然后才能与用户想做的事情对接? 当它的重心变成了为用户完成任务时,它的核心技术要求是什么? …… ? 对于语义理解来说,其肯定不是一个如图像识别或者语音识别一样典型的模式识别问题,或者说端到端的问题。语义理解是一个推理相关的问题,要通俗地说其更接近下棋这一类问题。 接着上面问题:二是知道第三方app都可以完成哪些任务,需要点击哪里,然后才能与用户想做的事(语义理解)进行对接。 ▎这个你们用什么应用内搜索技术解决的? 比如“飞机票”的过程:有人会去网上,有人会打电话,有人会去柜台;有人很固执,只要满足其所有既定条件下的机票;有人犹豫不决,不停地对比,边询问边考虑;更多的人是有一个基本优化目标,比如价格要尽量低 如果从应用的角度来看,当然合适的方法是要考虑语言问题的各个侧面,融合逻辑,知识和统计的力量才能获得有效的进步。

    41250

    集 降噪 美颜 虚化 增强 为一体的极速图像润色算法 附Demo程序

    在2015年8月份的时候,决心学习图像算法。 几乎把当时市面上的图像算法相关书籍都看了一遍, 资金有限,采取淘宝二手书,长期驻留深圳图书馆的做法, 进度总是很慢,学习算法不得其法。 当然其实更多时间,还是对算法流程的理解上花的较多。 产出自己第一个图像算法。 有了这次算法的经验之后,对后续学习其他算法而言,入门了,就好办了。 刚开始学习图像算法的同学可以采用这份代码,入个门。 《分享用于学习C++图像处理的代码示例》 本人极其不推荐,基础知识都没理解好,就采用诸如 opencv这样的库,所谓快速入门。 相信我,后面你会发现,你现在偷的懒,以后还是要补回来的。 后面当然我也有一段时间一直在研究图像算法,而去年深度学习大火了一把之后。 我也没有切进入去做,理解原理之后,自然也会知道弊端在哪里

    2.4K70

    京东集团副总裁裴健:智慧供应链 | CCF-GAIR 2018

    一个是图像识别,我们使用各种神经网络的技术有效地识别商品和商品的形态,第二是我们应用了重力感应机制识别商品的种类。 我们面对一个很有意思的技术挑战,即如何将图像识别与重力感应结合起来,使得这两个识别信息相互补充,以便我们更好地理解用户的行为。比如说客户拿起一件商品,这时候他的想法是什么?他是在观察哪些信息? 这时候需要两种识别结合起来以加强对用户的理解。 供应链的概念其实非常简单,就是要在合适的时间,合适的地点,把合适的商品交到合适的人手上。 为了提高啤酒的销售,我们要考虑几个问题。第一个问题是存货布局,我应该把这个啤酒存在什么样的仓库里面? 在这个过程中,我们怎么找到合适的商品,在合适的时间、合适的地点面向合适的用户进行销售,还有我们相应的折扣应该怎么样设计,这些都是 AI 可能的应用。 为什么我一直强调供应链非常重要呢?

    30260

    【干货】如何成为深度学习专家的七大步骤

    在我们的工作中,经常被问及的问题之一就是“从哪里开始学习关于深度学习的知识”。 但是课后的任务分配会将你的理解带入到另一个层次。 2.发展对于神经网络的直觉力。就这样向前走,写出你的第一个神经网络程序,并且运行它。 3.虽然理解神经网络是非常重要的,但是用简单的神经网络来理解最感兴趣的问题还是远远不够的。以神经网络为基础进行变化,衍生出卷积神经网络。卷积神经网络能够很好地处理视觉任务。 (1)GPU并且安装CUDA (2)安装Caffe以及它的GUI安装包Digit (3)安装Boinc(这个在深度学习中对你没有多大帮助,但是能让其他的研究者在他们的闲置时间运用你的GPU,例如对于Science ) 5 .数字化技术提供了一些算法:例如用于字符识别的Lenet算法、用于图像分类的Googlenet算法。

    47080

    直播电商的“回报指数”

    电商兴起、物流业日益发达,消费者可以随意选择通过什么方式去哪里购买及什么,随时随地进行价格和服务的对比,直接忽略繁复的流程和过低的回报。 这十年来,零售电商行业出现了翻天覆地的变化。 通过一个简单的例子,能够很好地理解购物流程与回报之间的关系,这样就可以将这两者变成一个等式,给不同的购物流程和回报计算出数值。 这种时间记忆上的差异导致了“回报”在理解上的不同,这个部分更为复杂。 重新回到“需求状态”对“回报指数”的影响分析,举个“洗发水”的例子更好理解“需求状态” 这个“变量因子”是如何影响“回报指数”的。 电商的购物流程: 拿出手机——打开京东——搜索洗发水或常品牌——找到合适的商品下单——完成购买流程——等待快递送货上门——签收——拆开包装——使用。

    8720

    机器学习和数据挖掘的联系与区别

    要从用户数据中得出这张列表,首先需要挖掘出客户特征,然后选择一个合适的模型来进行预测,最后从用户数据中得出结果。 ? 把上述例子中的用户列表获取过程进行细分,有如下几个部分。 ? -业务理解理解业务本身,其本质是什么?是分类问题还是回归问题?数据怎么获取?应用哪些模型才能解决? -数据理解:获取数据之后,分析数据里面有什么内容、数据是否准确,为下一步的预处理做准备。 产生这一现象的原因是:美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩尿布,而丈夫们在完尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。 图像识别领域 百度的百度识图能够有效地处理特定物体的检测识别(如人脸、文字或商品)、通用图像的分类标注。 ? 而Google将以上过程中的第一种RNN用深度卷积神经网络CNN替代,这种网络可以用来识别图像中的物体。通过这种方法可以实现将图像中的对象转换成语句,对图像场景进行描述。

    37510

    AR,离我们并不遥远

    考虑设备能力 内容要由合适的设备来承载和展现。 设定优化目标 为场景和设备设定合适的优化目标和指标,要考虑的是帧率、内存消耗、耗电量和设备温度等等。 分为空间建模、空间分析理解以及图像和物体识别。 ? 空间建模:如图可见,用户所在空间被扫描叠加了一层建模的样子,是通过设备传感器所做到的。建模可以被渲染出来,它的渲染和物理部分是分开的。 空间分析理解:建模后拿到模型,经过空间分析理解可以知道哪里是地面、哪里是墙、哪里是天花板。 图像和物体识别:图像和物体识别可以用第三方服务做到,比如Vuforia,开源的ARToolkit,等等。 放置物体在合适的位置,观看舒适度更高。把spatial mapping的精度降低到Low。写着色器,或者使用HoloToolKit之中的着色器。

    53760

    好物推荐

    当一个阵列硬盘组不合适,我唯一想到的就是一个智能的硬盘盒了额,售价108元,不过固态硬盘感人的价格.我也是实在不知道这个东西的用处在哪里.看商品得定位是SSD的解决方案.可以支持到2T. ? ? (首先别问为什么突然想玩游戏,我哪里知道).可能一方面是怕存储卡丢失.总之这个创意我给满分.35元的售价不算太高,也算是和有趣的配件. ? ? ? ? ? ? 我没有zero,据说50快的东西.国内都是100快我舍不得. ---- 这个东西卖59,我觉得不算贵.而且接口齐全.而且加进来了专门的网线口,有了这个东西就能有很多玩法,至少可以做个旁路由用吧

    11520

    深度学习框架大战:谁将夺取“深度学习工业标准”荣耀?

    工程师按照自己对数据的理解,选择合适的深度学习框架将模型训练处理。 2.工程师们将训练好的模型导出。怎么让用户也能享受这个已经导出模型呢?总不能将模型远程给人家吧。因此我们有了第三步。 3.工程师选择一个合适的服务器框架,编写代码导入模型并建立对外服务。 TensorBoard 是一款可视化工具,目的是为了方便 TensorFlow 程序的理解、调试与优化。 工程师们可以用 TensorBoard 来展现你的 TensorFlow 图像,绘制图像生成的定量指标图以及附加数据。 有些是之前的,有些是最近的,还有些可能是从隔壁部门借的,因此需要深度学习框架能够在这些不同类型组成的异构网络中训练和使用模型。TensorFlow 的异构性使得它能够应付复杂的实际生产环境。

    48860

    AI赋能产品:如何寻找语音交互的业务场景

    从普罗大众的高频刚需到特定行业的细分场景,大家轮流发言,想到哪里哪里,不打断不评价,每时每刻都在寻找创业场景。 理解万岁!的效果。 我们来看下面几个案例 image.png 厨房蔬菜就不太合适,是因为蔬菜是非标品,品类和新鲜程度存在太多的人为主观接受及条件筛选。 但酱油就可以,最多加一个品牌作为复合查询条件,并且商品的尺寸大小无所谓,决策压力较小。很多的人其他的调料(醋、盐、鸡精等)几乎也没什么品牌需求,能用就行。即标准品,用户接受默认选项。 笔者负责任的说,任何业务都可以有语音交互的解决方案,只是看合适合适。 综上,创业公司在选择业务场景的时候,通过上述条件要素筛选,更容易筛选机会。

    33483

    相关产品

    • 标准直播

      标准直播

      标准直播LVB依托腾讯多年的音视频技术平台,以及全球海量加速节点和领先的音视频 AI 技术,为开发者提供专业、稳定的直播推流、转码、分发及播放服务,全面满足低延迟、超高画质、大并发访问量的要求,适用于教育、游戏、媒体、电商、社区等场景。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券