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Python实现实时截文字OCR 转文本

OCR概述 一般大家都用过“OCR”文字提取工具,不知道大家有没有注意,最近QQ给表情包提供了OCR文字功能,只要你把有文字的表情包点开,一般QQ会把的文字显示在下面。 接着查了一下,发现百度有接口可以使用就研究了一下,效果了很多,几乎没有错字。效果很 ?工程实现工程实现大致分为:获取文字截、读入文字截文字截、打印结果。 3.调用pytesseract上的并打印text = pytesseract.image_to_string(Image.open(pic.png), lang=chi_sim)print with open(pic.png, rb) as f: image = f.read() # 调用百度API通用文字,提取中的 text = client.basicAccurate(image ) result = text for i in result: print(i)至此,两种截文字也就说完了,其实没啥太大的代码量,主要是搞清楚如何使用,回想当年手机在转发的日子,自己真是蠢到家了

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TensorFlow从1到2(五)和自然语言语义

在《从锅炉工到AI专家(8)》文中,我们演示了一使用vgg19神经网络的例子。那段代码并不难,但是使用TensorFlow 1.x的API构建vgg19这种复杂的神经网络可说费劲不小。 )这样的形式 # 相当于建立一预测队列,但其中只有一张 img = np.expand_dims(img, axis=0) # 使用模型预测() predict_class = model.predict (img) # 获取可能性最高的3结果 desc = vgg19.decode_predictions(predict_class, top=3) # 我们的预测队列中只有一张,所以结果也只有第一有效 仍然使用原文中的尝试: $ .pic-recognize.py -i picsbigcat.jpeg 结果表示,是leopard(美洲豹)的可能性为97.79%,是cheetah(猎豹)的可能性为 单词数字化的相关知,我们后面一篇也会介绍。本例中,我们来看一TensorFlow 2.0教程中的例子,自然语义。 程序使用IMDB影点评样本集作为训练数据。

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    通过文字工具快速获取

    最近开发过程中,处理一些信息是需要通过打开再去一行一行去敲,非常耗时和繁琐,有时候还会出现一些错误,比如获取中的订单号、用户ID等这些信息,很繁琐,又长又很恶心。 通过文字工具可以快速解决该问题,直接从电子书、等中直接获取需要的数据。使用方法默认快捷键 F4??工具设置打开该工具后,会自动隐藏,需要到电脑右下角查看。?右键→设置??

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    Katalon Studio通过中的文本框输入

    Katalon Studio针对一些实在定位不到的元素可以使用的功能。 之前也介绍过该部分的功能:https:www.testclass.cnkatalon_studio_image_discern.html本文在此详细介绍一下,Katalon Studio关于功能常用的几关键字 输入【关键字】:Type On Image【描述】:通过功能,定位元素输入框并且输入【参数】:object();text(需要输入的);flowControl(失败处理机制, 可不加此参数)等待出现【关键字】:Wait For Image Present【描述】:通过功能,等待出现后再继续操作【参数】:object();flowControl(失败处理机制 (image)) 点击界面上的 WebUI.clickImage(findTestObject(image)) 针对界面上中的文本框输入 WebUI.typeOnImage(findTestObject

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    在线来源原理 选择的在线来源程序

    如今已是数字化时代,彩色的越来越多的进入到日常生活中。有很多的时候,大家可能会并不清楚一张的来源,这就需要用到一些在线来源的程序。那么在线的来源的程序是如何工作的? 在众多的程序中,如何去选择程序呢?项目就来为大家简单介绍一下。image.png 一、在线来源的原理 首先,在线的程序或程序主要是依托大数据来进行处理的。 简单来说,就是需要一有大量的数据库。的数目越多、种类越多,所出的的准确性越高。之后就是去建立算法。将要上的颜色进行分割化处理。 二、选择在线来源的程序的指南 一款程序关键就是要看数据库是否庞大。只有巨大的数据库才会有大量的材料,只有庞大的材料才会让用户查找来源的过程更加可靠、准确。 以上就是为大家带来的关于在线来源的原理,以及一些来源程序的选择方法。优质的程序并不少,只要精挑细选一下就可以找到的程序。

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    基于视频的 VR 算法研究

    :VR视频播放原理 1.VR视频算法 由于VR视频和普通视频格式一样,网站或者应用里面的后台会字段标记为VR视频。 不过对于用户在VR板块上传的视频,我们后台数据库服务器要鉴定审核其是否为VR视频,提高效率,只能基于视频本身的画面。 2.1VR相关基础知 要想从VR视频本身画面角度出VR视频,就必须先了解VR视频是如何产生的,及其数据的保存方式。 :Equirectangular投影方式保存全景数据 越是靠近顶端和底部的扭曲就越严重,VR头盔和应用软件的意义也就在于将这些明显变形的画面还原为全视角的,进而让使用者有一种身临其境的包围感。 我们算法核心思想就是将一帧视频画面反投影到球体上,变换得到局部特定角度(对应全景视频的边界,如红框所示)的正常画面,对画面进行相似度计算,得到一表征相似度的二维向量,最后用SVM模型进行分类。

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    用Python制作一工具! 实时监控剪切板信息并

    实时监控剪切板信息并 ?

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    python开发:基于SSD下的(二)

    上一节粗略的描述了如何关于,抠,分类的理论相关,本节主要用代码,来和大家一起分析每一步骤。 看完本节,希望你也能独立完成自己的、视频的实时定位。 git上这同学解释了,详细的去看下https:github.combalancapSSD-Tensorflowissues150最后的最后,下载你需要检测的网路,就ok了预处理步骤完成了,下面让我们看代码 ,使他满足input的条件#我们用的TensorFlow下的一集成包slim,比tensor要更加轻便slim = tf.contrib.slim#训练数据中包含了一下已知的类,也就是我们可以出以下的东西 tf.train.Saver()saver.restore(isess, ckpt_filename)ssd_anchors = ssd_net.anchors(net_shape)----下面让我们把SSD出来的结果在中表示出来 下面在拓展一下视频的处理方式,其实相关的是一致的。

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    为何机器学习声音还做不到像那么易?

    根据这预测,我们已经征服了像字幕和语音领域,但使用更广泛的机器声音仍落在后面。众多机器学习的突破背后依赖于一精心组建的数据集。 比如:在研究对象的时我们可以用 ImageNet(译者注:ImageNet是一被广泛应用于研究的像数据库),而在研究语言数据联盟和语音时则可以参考GOOG-411(译者注:GOOG- 十五年前还没有那些的数据集的时候,语言技术也没有现在这么成熟。 这些问题已经折磨着单一用途的声学分类器,而更加难以实现的目标是建造一可用于所有的声音(而不仅仅是建一区分这些门的声音的模型)的工具。通过省欣赏人类的归纳能力使我们特擅长给声音进行分类。 上,根据Spotify,滤波器以不同频率的红色和蓝色波带来表示声音的。倾斜表示上升和下降的音调。在可控的音乐环境之外,工程师提出了大致两类解决方案。

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    【人脸表情】如何做表情任务的预处理工作

    上一篇专栏文章中,我们介绍了人脸表情的相关概念以及研究现状并了解了目前基于的人脸表情领域最常用的几数据集。本文将介绍基于的人脸表情中最常用的预处理方式和对应的方法。 3|论文中的光照归一化(从左到右依次为原始、直方均衡后的、线性映射后的、直方均衡和线性映射加权求和后的)姿态归一化:姿态归一化主要就是将一些侧脸的人脸像转化为正面的人脸,最直接有效的方法是先进行三维重建 遮挡的部位可能是人脸上任意部位,遮挡物也可以是任意东西(头发、眼睛甚至拍摄时的外部物体),因此更多的文章是把带遮挡的表情单独作为研究命题,通过构建特殊网络对含有遮挡的人脸表情进行。? 5|论文中通过人工合成带遮挡的对带遮挡的表情进行研究3 数据增强最后一种预处理也是所有深度学习任务最常用的预处理方式——数据增强。 深度学习需要足够多的训练数据才能保证算法模型的准确性与泛化能力,在表情领域,即便是研究得最久远的基于的人脸表情,目前最大的数据集AffectNet是40多万张,跟ImageNet、VGGFace2

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    Adobe Photoshop软件,通过填充从照中移去对象

    了解如何使用“填充”工作区,通过从像其他部分取样的来无缝填充像中的选定部分“填充”工作区可提供交互式编辑体验,以实现终极像控制。 在您调整采样区域时使用实时全分辨率预览,填充会使用和调整相关设置并以获得令人惊叹的效果。 使用填充快速删除对象了解如何通过四简单步骤使用“填充”工作区删除对象1.选择主体使用“选择主体”、“对象选择工具”、“快速选择工具”或“魔棒工具”快速选择您要删除的对象2.打开填充在选区单击鼠标右键 ,然后选择“填充…”选择“编辑”>“填充...”3.调整选区轻松扩展对象周围的选区边缘,方法是从左侧工具栏中选择“套索”,然后在顶部的“选项”栏中单击“展开”按钮一次或多次。 提交填充后,在退出“填充”工作区时,还会在文档中更新选区。导航工具抓手工具:在文档窗口和“预览”面板中平移像的不同部分。使用任何其他工具时按住“空格键”键,可快速切换到“抓手工具”。

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    优Tech分享 | 腾讯优多模态与定位在安全上的应用

    ​​如今,随着数字技术的发展与革新,深度学习在计算机视觉领域上得到越来越广泛应用,并出现在日常工作生活的各场景之中,如人脸、物体的分类与检测等。 然而,早期的多模态研究思路是如何将多模型进行更地融合,最终实现1+1>2的效果。

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    百度布局生态:一步先下手为强的

    然而一“冷知”却是:占据互联网半壁江山的是在互联网平台无处不在,然而中国并没有诞生类似于Instagram这样的社交平台,并没有像音乐、视频、文学、文章等形成商业价值,创作者在水面之下无人知晓 对于整行业来说,被视作是一种与视频、文章、音乐平行的生态,的商业价值将得到更的体现,的版权保护体系也将更加完善。 才是百度的拿手戏每平台都有自己擅长的,音乐腾讯掌握先机,短视频最强的是微博,百度则已建立自己的独有优势,事实上,对于百度来说,也是其核心搜索业务不可分割的一部分。 百度的像技术不是简单的,而是可以理解语义的机器视觉技术,比如我们搜索“在飞的鸟儿”的,结果中就全是飞翔的鸟儿。 基于机器视觉技术,百度可以理解进行更地分发,以及技术,很地保护创作者的版权。第二,百度率先探索出变现能力。过去很难单独变现,除非像某些版权平台那样去找企业要钱。

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    PS填充让闹鬼?新升级消灭乱涂乱画,让你刮目相看

    看着这张剧照,是不是很想抹掉一人?这时候,你大概会想起Photoshop的填充功能。一键填充毫无压力,尔晴分分钟消失不见?。?然而……?闹鬼啊!左二明玉小姐姐的半只胳膊为什么漂浮在这里? 简直一点也不照顾的协调性啊喂!不要着急,Adobe官方放出的视频显示,Photoshop CC的填充功能,即将迎来一波升级。更多选项、更多欢乐这次升级,填充有了更丰富的选项。 其中非常重要的一,就是让用户自己选择用些部分来填充选中区域。?既然算法自己把握不的整体协调性,那就让人类多参与一点。 保存时,还可以选择要保存在当前层还是新建层。总的来说,Adobe让人类从原本几乎全自动的填充上,拿回了一些控制权。这波升级会在“今年晚些时候”到来。 没几月啦,加油哦Adobe~更多大招等着兑现靠手动来选择来源区域、选择是否缩放旋转,归根结底是因为算法目前还不够优秀,不理解上的,只是简单地把邻近的像素填到了目标区域里。

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    sketch做一背景中空的--人脸遮罩

    最近接到一需求,需要模拟微信小程序人脸的页面,然后里面需要用到一张背景是黑色,人头透明框的遮罩层,又没有设计会给我做,因此只有自己使用sketch来做了。 吐槽,因为非设计专业出生,然后加上sketch这类的教程着实太少,所以,折腾了我3多小时才算搞出来。效果所示:image.png那么,要实现这人头部分被扣走的效果,是需要分为2部分的。 image.png选中2层,点击差集操作,神奇的事情发生了,矩形被扣掉了一块,恰是我们绘制的按人头轮廓的封闭区间。 当然,最后一步是导出操作了,很多人也是会栽倒在这步骤,导出的没有透明了,这里我想说的是,按照我说的来,绝对保证你有透明。 image.png到了这里慌忙导出,注意到那小刀的按钮么,点一下,然后在导出,这时候就一定有透明了。

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    Instagram改进文本,为有视力障碍的用户描述照

    众所周知,Instagram主要提供的是一种视觉服务,用户大量分享接收,视频,但现在该公司正在重新思考如何通过一些新功能,为有视力障碍人士优化视觉服务。 Instagram推出了两项新的改进,以使视力障碍人士更易使用Instagram。世界上有超过2.85亿人有视力障碍,这些改进可以使更多人中受益。 第一是“自动替代文本”,它将为用户提供在Feed,Explore和Profile中的照的音频描述。描述将基于Instagram的对象技术生成的照中显示的项目列表。 用户还可以创建基于文本的自定义照描述,这些描述将在用户滚动浏览或点击照时读取。接下来是自定义替代文字,当你上传像时,它会出现。这一功能便于用户在上传照时添加更丰富的照说明。 值得注意的是,Instagram正在添加这些工具,因为它的服务完全依赖于视觉像,所以这可能会使以前从未注册过Instagram的用户涌入。

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    从零开始构造一猫狗的卷积网络

    我们将开放一神经网络,用于猫狗照,用于训练模型的照数量不多,大概4000张左右,猫狗各有2000张,我们将用2000张训练模型,1000张用来校验模型,最后1000张对模型进行测试。 路径下只有两文件夹,它会为从这两文件夹中读取的赋值0和1。 从第一可以看出,模型对训练数据的率不断提升,但是对校验数据的率基本停滞在一水平,从第二看出,模型对训练数据的错误率极具下降,但对校验数据的错误率反而快速上升了,这表明模型出现了过度拟合的现象 在计算机视觉中,有一种技巧叫数据扩展,专门用于过程中出现的过度拟合现象。过度拟合出现的一原因在于数据量太小,我们遇到的情况正是如此。 ,我们要保证在训练中,模型不用多次运算同一张,在keras框架,数据扩展很易实现,例如下面代码:datagen = ImageDataGenerator(rotation_range = 40,

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    通过照,Facebook这新技能是如何实现的?

    现在,你可以在Facebook上通过描述照中的来搜索了:手工添加的标题和标签都不再重要。 新功能详解 为了实现这功能,Facebook使用了上百万张照来训练深度神经网络,在他们的平台上已经有数十亿张加了标题的。 从和视频中提取信息为改善匹配提供了一初始向量。 去年四月推出时,这生成文字描述的工具只能告诉用户里有等、台阶等物体,但不太会描述物体的动作。为了解决这问题,Facebook的一团队手工标注了平台上的130000张照。 Pinterest的视觉搜索功能也在持续改进,现在用户可以通过中的物体来搜索。Google则在去年秋天开源了他们的自动描述模型,这一模型能物体、对动作进行分类,准确率高达90%。

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    深度学习CTPN+CRNN模型实现文字的定位与(OCR)

    :** http:zeus.robots.ox.ac.uktextspotstaticdbbg_img.tar.gz 大约有一万张分割**算法大致过程:** 随机从背景库中选出一张,随机从词库中选出一些词组 ,与背景分割 的块进行匹配,选字体,颜色,大小,变换等信息,将词组写入背景块中, 扣取背景块矩形框作为一样本。 份,每一份对应5530的概率3:实验结果自动生成差不多150万样本,测试集1500张左右,测试集全对率62%左右。 150万样本训练也没收敛,还有2.5左右的cost.4:CTPN+CRNN整合场景文字检测结果没有进行版面分析,所以结果没有按顺序输出 其中标点符号训练集较少,错得较多。 整体率感觉还行,如果加大训练样本至几千万,上亿,模型应该会比较稳定,也会比较 ??http:blog.csdn.netu013293750articledetails73188934

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    量大增,带来的安全挑战应如何应对?

    但是随着安全对抗的深入,很多当中有一些敏感的或者元素,是属于很小的一部位,或者在很小的一区域,导致的难度非常大。 为什么需要语义的?就是为了解决灵活多变的需求,尝试以灵活多变的方式寻找不变的东西。基于客观存在的信息,通过语义信息构建这张表达的,通过N模型解决N+类的问题。 因为当中可能存在的一些微小区域,易被我们忽略掉,但是使用这技术之后,我们可以通过热力区域是比较热门的,那里就是需要我们算法和模型重点关注的区域。 16.png 对于违规视频的处理,主要会从两方面进行处理: 第一是做细粒度的截帧,是不是有涉黄广告违规,检测里面的台标和人物,判断这张是正常还是恶意的。 只需要一键开启,在平台当中产生都可以通过风控系统做机器和人工的二次确认,最终告诉你一些是不良的,只要根据这些不良的,再制定相应的策略直接进行打击,开发者或者客户只需要专注于自己本身的良性运营就可以了

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