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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。 文字就是采用两中国不同策略实现,后一种精确度高。 打印结果可以存储到本地,也可以直接在控制台打印。实现方案一方案一采用pytesseract实现。具体代码参下,就四行。 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,我们演示了一个使用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 # 相当于建立一个预测队列,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个结果 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个有效 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 使用这种方式,在中,换用其他网络模型非常轻松,只需要替换程序中的三条语句,比如我们将模型换为resnet50:模型引入,由:from tensorflow.keras.applications

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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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    python

    ----需求:一、将红色区域的数据定位后,出来。二、输出成能看懂的数据或文件或者等。三、程序不允许断掉,不可以影响程序继续运行。难题和问题分析:一、我们需要怎么来处理(废话~。 (1)我们可以看到数据中有--my类似这样的特殊符号的标。这下面跟着的就是有效的数据。所以我们先记录下来,用来切。 make_file(con) # 将另存为 def make_file(choose): with open(test.jpg,w) as f: f.write(choose) content()好了 kwargs): for ar in args: print u提取 {name}完成.format(name=ar) for key,value in kwargs.items(): print u类型是 三、自然语言处理在提取一些数据到时候为什么会用到类似chardet的类库呢(难道编码也是个头疼的问题吗,百度不是很易就解决了吗?心独白:很头疼)。

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    python智能系统(切割、、区

    python flask系统使用到的技术有:背景切割、格式转换(pdf转png)、模板匹配、。 运行效果第一组:1:2:开始上传:上传成功、预览:(emmm..抱歉大小未处理,有点大哈)效果:成功了。。。 第二组:这会搞个复杂些的,也是实用的1:(仅供交流,侵权删)2:你会发现,其实2是1的子,这下我们看看程序处理的效果:还可以哈,截取了1中的匹配部分,然后标出来了区关键代码背景切割 zoom_y).preRotate(rotate) # pix = img.getPixmap(matrix=mat, alpha=False) # pix.writePNG(imagePath) # 将写入指定的文件夹 , 并返回流给前端显示的例子 def return_img_stream(img_local_path): 工具函数: 获取本地流 :param img_local_path:文件单张的本地绝对路径

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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。 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 ,可以不加此参数)验证出现【关键字】:Verify Image Present【描述】:通过功能,验证是否出现在界面上【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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    语音

    PAAS层 语音的技术原理 产品功能 采样率 语种 行业 自服务 效果自调优 VAD静音检测录音文件,一句话,在ASR服务端处理。VAD是减小系统功耗的,实时音频流。 接口要求集成实时语音 API 时,需按照以下要求。 说明支持语言中文普通话、英文、粤语、韩语支持行业通用、金融音频属性采样率:16000Hz或8000Hz、采样精度:16bits、声道:单声道音频格式wav、pcm、opus、speex、silk、mp3 Q2:实时语音的分是200毫秒吗?A2:IOS的SDK. 200ms对应的 3. 这么一个特点是 能量频谱,选择频谱显示。 采样是正常的采样。季友生,云剑飞。

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    python

    安装库pip install pytesseract pip install Pillowwindows安装 tesseract 中文下载地址:https:digi.bib.uni-mannheim.detesseract

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    Python OCR

    文章目录Python OCR#1 需求#2 环境#3 安装#3.1 macOS#3.2 Linux(CentOS)#4 使用#4.1 python安装pytesseract库#4.2 Python 代码#5 在线案例Python OCR#1 需求中的信息,如二维码#2 环境macOS LinuxPython3.7.6#3 安装#3.1 macOS安装 tesseract只安装tesseract pytesseract库pip install pytesseractpip install Pillow#4.2 Python代码from PIL import Imageimport pytesseract # 指定路径和的语言

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    python 3.7

    为了把百度文档的弄下来,就弄了一下这个基本环境操作系统:win7 64位系统python版本:3.72.安装配套环境2.1 首先安装OCR字符库Tesseract 下载网址:https:digi.bib.uni-mannheim.detesseract 我下载的是:tesseract-ocr-w64-setup-v4.0.0-beta.4.20180912.exe2.2 下载后双击进行安装,这里因为我们要中文字符,所以在安装界面中需要进行额外的语言勾选 然后按照下进行勾选 ? ,在剪切,要让数字稍微大一点,把数字放在中心,若出来,错字比较多的话,再重新弄一次)#coding=utf-8from PIL import Imageimport pytesseracttext pytesseract.image_to_string(Image.open(H:2.png),lang=chi_sim)for i in text.split(n):print(i.replace( ,))错提示语言包

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    文字(2)

    上篇文章主要对百度AI文字接口最基础的通用文字以及手写文字进行了接入,本篇文章我们来接着看几个实用性比较强的文字接口。百度AI接口对接挺易的,签名加密都没有涉及到。 唯一的缺点就是接口文档写的不够完善,易遇见坑。上篇文章只介绍了第一个实用性接口:身份证接口,我们当时只以正面照做了示例,该接口不支持url,而是需要将数据以BASE64编码。 但是这样操作优缺点在哪呢: 优点:相对于读取本地照,用户可以传入指定的url进行缓冲数据再进 行编码为BASE64,可以达到文字用户想要上传的。 缺点:用户如果想要文字手机电脑本地的照就会特麻烦,需要先将照 上传到服务器,(比如七牛服务器),然后再将url传入接口去 进行解析,大大降低了用户体验。 表格文字(含两个接口)自动表格线及表格,结构化输出表头、表尾及每个单元格的文字。 本接口为异步接口,分为两个API:提交请求接口、获取结果接口。下面分描述两个接口的使用方法。

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    基于视频的 VR 算法研究

    随着专区版块的建立,用户自主上传的VR视频也越来越多,目前都是编辑工作人员审核进行VR视频和普通视频分类,如何设计算法实现自动分类VR视频和普通视频,提高VR源审核效率显得尤为重要。 :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。

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    技术原理 进行时的注意事项

    如今,越来越多的技术走进日常生活中。这项新兴的技术给人们的生活带来极大的便利。如今广泛地应用于安保、支付、甚至是如今很受人们关注的疫情防控领域。 那么计算机是如何只根据一张出如此多的信息来的呢?下面就来为大家介绍一下这项技术背后的原理以及一些注意事项。image.png一、原理简单实践难实际上,的基本原理十分的简单。 计算机也是如此,对进行就是在计算机中设定程序,使得计算机也可以通过摄像头来问题。然而,在真正的实践中光有原理远远不够。在几代人几百年的技术发展后,这项技术才有了一定的雏形。 直到近十年,计算机学会了更加高级的神经网络。通过一层层的明确分工,对像进行筛选,从而达到的目的。二、进行二维码时有关注意事项在大家的生活中,使用最多的就是二维码的了。 通过以上的介绍,相信大家都已经了解了技术的原理。在使用二维码时,大家应该要更加的小心谨慎,不给不法分子可乘之机。

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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。 ,使他满足input的条件#我们用的TensorFlow下的一个集成包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 ,不过后续我们将自己自己训练自己的模型,来自己想的东西l_VOC_CLASS = # 定义数据格式net_shape = (300, 300)data_format = NHWC # ,Tensorflow 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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    AR开发--(一)

    所以手势的必要性就展示出来了!我会在第二篇教程中一步一步教大家集成手势系统!1、先说怎么实现这种效果:我们使用的EasyAR SDK包。通过置的案例进行复制,修改。 核心就是部的Json文本。2、认知SDK首先要了解SDK部的核心代码脚本。?Paste_Image.png此脚本中我自己添加了有一个bool值用来实现后,让模型的永留。 说说里面的方法: 首先根据目标寻找事件添加类似事件 在目标丢失事件中添加相关的类似事件 在目标加载事件中添加相关的类似事件 在目标不加载事件中添加相关类似事件的本质实在Json中加载具体的,然后从 SteamingAssets中获取里面的名字,这样就可以了! 具体的SteamingAssets中添加了我们Json中的紧接着给我们的游戏对象添加如下脚本?

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    文字原理

    机器学习作业3-神经网络一、算法目标通过神经网络,上的阿拉伯数字 作业材料中提供了原始素材,并标记了观察的值?每一张小,宽高20 * 20,用灰度值表示。 sioimport matplotlibimport scipy.optimize as optfrom sklearn.metrics import classification_report#这个包是评告 ,画100张 plot_100_image(X)plt.show()? 先用逻辑回归处理数据下面这段话非常重要,是数字的核心逻辑 raw_y表示结果集,存储了5000条数据的结果,单一维度的机器学习算法并不能出多种可能。 神经网络模型示 加载模型参数,可以看到中间层是25个神经元,整个流程是 5000条数据->拟合出25组参数-->继续拟合出10组参数,分用来预测0~9 中间加一层,真的就这么神奇吗???

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    为何机器学习声音还做不到像那么易?

    根据这个预测,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个精心组建的数据集。 比如:在研究对象的时我们可以用 ImageNet(译者注:ImageNet是一个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- ” 尽管亚马逊土耳其机器人(AmazonMechanical Turk)上有大量公众可以使用的带标签的狗和猫的(译者注:这些大规模猫狗数据集已被广泛用于深度学习的研究),但要收集100,000个滚珠轴承的声音和那些带标记的猫狗数据集是完全不同的 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个可用于所有的声音(而不仅仅是建一个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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    Python提取文字

    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文字验证码,本文所讲将为解决文字验证码做一些准备! 二、easyocr库的安装pip install easyocrEasyOCR 中文主页:传送门GitHub地址:传送门三、提取效果以这张为例: image.png运行代码:import easyocrreader = easyocr.Reader()print(reader.readtext(D:1.png, detail=0)) 运行结果如下:20210605155020159.gif这样的结果是把文字出来后

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    Typecho首张作为缩略方法

    一般常规的做法是我们每个文章缩略都要精挑细选的,然后单独上传,比如老蒋部落的缩略基本上我会单独制作上传,这样显得规范一些。 但是有些朋友不喜欢这样,如果不调用吧难看,调用吧,自己传单独的浪费时间,于是直接使用文章的作为缩略也是一个办法。 function get_postthumb($this) { preg_match_all( content, $matches ); 通过正则式获取地址 if(isset($matches)){ $thumb = $matches; } return $thumb;}我们直接丢到当前主题的Functions.php中,然后意是将设置文章中的第一张作为缩略

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    dedecms页调用集文档的

    织梦dedecms设置了模型的网站栏目文档可以上传,并提供了单页多样式、幻灯样式、多缩略样式三种表现方式的调用,但是如果仅仅要调用所有的要怎么调用? dedecms提供了productimagelist标签,通过该标签可以在页获取集的所有。 : 1 2 3 4 5 {dede:productimagelist} href= title=> src= alt=> > {dede:productimagelist} 字段说明:imgsrc :路径 text :文字描述或注释提示:本标签可用于调用自定义字段类型为imgurls的字段。

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