[AI测试]python文字图像识别tesseract 七夕了，咱来学点知识！...tesseract-OCR是一个开源的OCR引擎，能识别100多种语言，专门用于对图片文字进行识别，并获取文本。但是它的缺点是对手写的识别能力比较差。...只拿取文字(官方代码) import cv2 import pytesseract from PIL import Image im = 'imgs\csdn_homepage.png' img_cv...) 识别文字并返回对应坐标 # -*- coding: utf-8 -*- ''' @Time : 2023/8/18 13:01 @Email : Lvan826199@163.com @公众号 :...梦无矶的测试开发之路 @File : python文字识别.py ''' __author__ = "梦无矶小仔" import cv2 import pytesseract # 设置语言数据 #
随着对基于深度学习的图像识别算法的大量研究与应用，我们倾向于将各种各样的算法组合起来快速进行图片识别和标注。...优化后的算法在内存的使用和模型训练上表现越来越好，但当这些算法应用于模糊的、意义不确定的图像时，它们的表现又会如何呢?...在本例中，我们将罗夏墨迹测试的图片作为测试集，使用各种经预训练的算法对其进行预测分类。 ?...算法分类器 为了对罗夏测试的各个图片进行分类，我们尝试了以下算法： ResNet50 VGG16 VGG19 InceptionV3 InceptionResNetV2 Xception MobileNet...MobileNetV2 DenseNet NASNet 各个算法模型的结构及权重特点如下表所示。
python文字图像识别PaddleOCR PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力开发者训练出更好的模型，并应用落地。...- ''' @Time : 2023/6/21 11:29 @Email : Lvan826199@163.com @公众号 : 梦无矶的测试开发之路 @File : python_paddleocr文字识别...150.0], [110.0, 167.0], [11.0, 167.0]], ('查看详细资料√', 0.9277077913284302)] ]] 结果是一个list，每个item包含了「文本框」，「文字...PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.7/doc/doc_ch/whl.md 参数 含义 use_angle_cls bool，设置是否使用方向分类器识别180度旋转文字...「效果展示：」 结果可视化 落地实践 1、基于以上这些简单的demo，目前已经将其落地在公司的自动化项目中，取得的效果也非常显著，相较于之前的图像识别技术，现在有文字识别加持，提高了UI自动化的准确性
安全帽图像识别算法依据AI深度学习+边缘计算，通过机器视觉ai分析检测算法可以有效识别工人是不是合规和配戴安全帽，安全帽图像识别算法提高视频监控不同场景下的主动分析与识别报警能力。...安全帽图像识别算法系统搭载了全新的人工智能图像识别技术实时分析现场监控画面图像，与人力监管方式对比，规模化分析部署成本低廉，多算法并发是安全帽图像识别算法系统的优势所在。...将安全帽图像识别算法系统用于安全管理是现阶段最好的解决方法。...通过现场已经安装好的监管摄像头对作业现场实时全面不漏死角的进行监控分析，安全帽图像识别算法系统运用图像识别技术+深度学习实时分析，多渠道的报警方式。...安全帽图像识别算法系统还可以并行反光衣检测、安全带识别、区域入侵检测、睡岗离岗识别、口罩佩戴检测、抽烟识别以及多种扩展算法。
图像识别、人脸识别可行的算法有很多。但是作为学习，如果能理清这个问题研究的历程及其主线，会对你深入理解当前研究最新的发展有很多帮助。...Sift算法 Sift算法是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子，并于2004年进行了更深入的发展和完善。...Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，具有很强的匹配能力。...SURF算法的一般步骤为： 构建Hessian矩阵； 构建尺度空间； 精确定位特征点； 主方向确定； 跟TensorFlow中碰到的情况一样，目前这些常用的算法，在大多的机器学习框架中都已经封装完成了...使用者已经不需要详细的了解内在算法就可以直接使用。
选用背景差分法和形态学算法提取目标骨架，骨架提取经历九步：图像灰度化，背景差分法提取目标轮廓，使用CLAHE算法增强对比度，高斯滤波，Solel算子进行边缘检测，小波去噪，最大类间误差法二值化，形态学运算和中值滤波...算法总体效果可以，误检较少。...图片1.3 目标分割算法（1）使用CLAHE算法增强对比度CLAHE同普通的自适应直方图均衡不同的地方主要是其对比度限幅。...本文选用背景差分法和形态学算法提取目标骨架，骨架提取经历九步：图像灰度化，背景差分法提取目标轮廓，使用CLAHE算法增强对比度，高斯滤波，Solel算子进行边缘检测，小波去噪，最大类间误差法二值化，形态学运算和中值滤波...算法总体效果可以，误检较少。
所谓回文字串，即正着读和倒着读结果都一样的字符串，比如:a, aba, abccba 都是回文串, ab, abb, abca 都不是回文串。...这里给大家介绍马拉车算法。 求解回文串的问题，有很多巧妙的求解算法，这里仅介绍马拉车算法，其他求解算法无法一一介绍，感兴趣的同学请自行探索。...马拉车算法 马拉车算法(Manacher)由一个叫 Manacher 的人在 1975 年发明的，这个方法的最大贡献是在于将时间复杂度提升到了线性，这是非常了不起的。...让我们来看下马拉车算法的优越性在哪。...(1) 解决长度奇偶性带来的对称轴位置问题 Manacher 算法首先对字符串做一个预处理，在所有的空隙位置(包括首尾)插入同样的符号，要求这个符号是不会在原串中出现的。
一、DEA 算法简介 在实现文字过滤的算法中，DFA是唯一比较好的实现算法。 DFA 全称为：Deterministic Finite Automaton，即确定有穷自动机。...二、DEA 算法实践敏感词过滤 1. 敏感词库构造 以王八蛋和王八羔子两个敏感词来进行描述，首先构建敏感词库，该词库名称为SensitiveMap，这两个词的二叉树构造为： ?.../** * 读取敏感词库，将敏感词放入HashSet中，构建一个DFA算法模型 * * @param keyWordSet 敏感词库 */ public
然而事实还是能够证明图像识别算法所存在的弱点以及恶意攻击者能够针对算法弱点进行一定的利用。 ?...算法面对的幻象和幻听 早在 2015 年谷歌、微软和中国百度就表示，他们的深度学习算法就已经能够在基本功能上超越人类，实现判断和识别。...而在 2017 年 12 月，Facebook 继续宣布了自己的人脸识别算法已经得到了升级换代，该算法在用户自己没有标记照片（只是被其他人拍到）的情况下，也能给你发送照片提醒。 ? 但算法和人类不同。...同样，这种欺诈手段不仅仅针对计算机图像，还可以是针对音频或者文字的。因此这也是一种算法能够看到的幻觉，或听见的幻听。 熊猫还是长臂猿，这个错误看上去可能还像是低层次的。...他们使用通用方法来制定对抗案例，他们会分析图像识别的结果，在其他结果的方向上对图像进行调整。
瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)的研究人员们研究出了一种可以分析玛雅文字的算法。这一项目终有一天能够在翻译这种复杂且神秘的语言中做出巨大贡献。...虽然在南美洲有五百多万人正在使用一种由玛雅文化演变而来的口语，但玛雅文字却经历了截然不同的命运。西班牙16世纪的征服之举导致大部分玛雅文字作品流失，玛雅文字的秘密也从此不见天日。...富有创造力的作家 这些研究人员们与玛雅文字专家密切合作，已经分析出了上千种象形文字符号。玛雅文字通常成套出现。一套文字中通常包含一个或多个象形文字，代表一种声音、一个单词甚至是一整个句子。...感谢Idiap研究人员们的工作和德国波恩大学玛雅文字专家的帮助，他们合力创造出了三本现存古抄本中的高质量象形文字代表，且它们将被用在数字目录中。...接下来研究人员们将利用这些工具快速鉴定给定的象形文字及其含义，并找到该符号最佳的词义。
这里有一篇基于字符尺度的文字识别算法。这是18年发表的文章。
sys.setdefaultencoding('utf-8') import time time1 = time.time() from PIL import Image import pytesseract ###########二值化算法...pixdata[x, y] = 255 return img image = Image.open(r'E:\taqu\12.png') ###########去除干扰线算法
我们现在正在采取下一步，发布在最新型号Inception-v3上运行图像识别的代码。 Inception-v3 使用2012年的数据对ImageNet大型视觉识别挑战进行了培训。
引言 Baseline是文字绘制时所参照的基准线，只有先确定了Baseline的位置，我们才能准确的将文字绘制在我们想要的位置上。...参数示意： text，文字内容 x，文字从画布上开始绘制的x坐标（Canvas是一个原点在左上角的平面坐标系） y，Baseline所在的y坐标，不少人已开始以为y是绘制文字区域的底部坐标，其实是不正确的...，这是两个概念 paint，画笔，设置的文字的大小颜色等属性 了解了文字绘制的方法，我们现在就了解一下这个参数y（Baseline）的计算方法。...我们看到，如果文字的上方有一些特殊的符号，比如上图中的~或者是我们汉语拼音中的声调时，文字区域又会多出一部分Leading。...假设我们是在画布Canvas的顶部绘制一行文字，规定一行文字的高度是y，文字区域的高度是Height（TOP和BOTTOM之间，TOP到0和BOTTOM到y的距离相等，这样文字才看起来是居中）。
算法君：听好了，题目是：求一个字符串中最长的回文字符串。 算法小白：这个算法好像很简单，就是有一个概念不太明白，啥叫“回文字符串”。 算法君：哈哈，你说的很简单，一定是题目的字数很少的意思。...算法小白：哦，又被老大猜中了。还是先给我讲一下什么是回文字符串吧！ 算法君：回文字符串吗！首先是一个字符串（废话），然后，核心就是回文。“回”吗，就是来来回回的意思。...算法小白：懂了，懂了，题目还要一个条件，就是要找到所有回文字符串中最长的一个。 算法君：真懂了吗？ 好吧，说说你怎么设计这个算法。...算法君：对于这个特例来说，bub是回文字符串。...继续扫描长度为5的回文字符串（不存在），然后是长度为6的回文字符串（不存在），所以这个唯一的长度为4的回文字符串就是acxxcd的最长回文字符串。 算法君：这种算法还有一个名字：动态规划法。
「这是我参与2022首次更文挑战的第18天，活动详情查看：2022首次更文挑战」 ---- 本篇带来算法题：“情感丰富的文字” 什么是“情感丰富的文字”？
图示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的图像识别进行代码走读，加深对图像识别原理的理解（公众号贴出的代码显示不全仅供参考，详细代码可以在github查看）。...这里可以看到，Airtest也没有自研一套很牛的图像识别算法，直接用的OpenCV的模板匹配方法。 四、接着看另外一个方法 aircv.find_sift 定义在sift.py里面： ? ?...这就是在对图像的特征点进行匹配，FLANN 是快速最近邻搜索包（Fast_Library_for_Approximate_Nearest_Neighbors）的简称，它是一个对大数据和高维特征进行最近邻搜索算法的集合...FlannBasedMatcher(index_params,search_params).knnMatch(des1,des2,k=2) 哪个优先匹配上了，就直接返回结果，可以看到用的都是OpenCV的图像识别算法...六、总结 1、图像识别，对不能用ui控件定位的地方的，使用图像识别来定位，对一些自定义控件、H5、小程序、游戏，都可以支持； 2、支持多个终端，使用图像识别的话可以一套代码兼容android和ios哦，
JAVA算法：回文字符串相关问题详解（回文字符串总结） Q1. 编写一个工具方法判断给定的字符串是否为回文字符串 例如：给定一个字符串“aabbaa”，判断该字符串是否为回文字符串。...算法设计如下： /* * 给定一个字符串，判断该字符串是否为一个回文字符串 * start表示需要判断的起始位置 * end表示需要判断的结束位置 */ public static...* */ /* * 动态规划算法 * dp(i, j) 表示是否 s(i ... j) 能够形成一个回文字符串 * 当 s(i) 等于 s(j) 并且 s(i+1 ... j-...1) 是一个回文字符串时 dp(i, j) 的取值为 true * 当我们找到一个回文子字符串时，我们检查其是否为最长的回文字符串 */ public static String longestPalindrome...String ANSWER = longestPalindrome(strdemo); System.out.println(ANSWER); } } 程序运行结果： afdfdfa 另外一种算法
本文使用NEURAL程序来介绍一下在SAS里如何实现图像识别。例子所用的数据集是MNIST数据集，从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/可以获取。
【新智元导读】Kaggle 海洋鱼类识别和分类竞赛冠军团队技术分享：如何设计鲁棒的优化算法？如何分析数据并做数据增强？技术细节包括使用不同船只的图像进行验证，以及如何处理夜视图像。...社区举办了大自然渔业监测大赛（Nature Conservancy Fisheries Monitoring competition），征召参赛者开发能够自动对渔船捕捞的海洋生物种类进行检测和分类的算法...这些算法将有助于增强大自然保护协会分析摄像机监控系统数据的能力。...Towards Robust-Optimal Learning of Learning”（Gediminas Pekšys，Ignas Namajūnas，Jonas Bialopetravičius）分享了他们算法的技术细节
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