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Python实现实时截文字OCR 转文本

OCR 概述 一般大家都过“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pytesseract实现。具体代码参下,就四行。 ("pic.png") # 3.调pytesseract上的并打印 text = pytesseract.image_to_string(Image.open("pic.png"), lang with open("pic.png", 'rb') as f: image = f.read() # 调百度API通文字,提取中的 text = client.basicAccurate (image) result = text["words_result"] for i in result: print(i["words"]) 至此,两种截文字也就说完了

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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vgg19神经网络的例子。那段代码并不难,但是使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) # 使模型预测() predict_class 仍然使原文中的: ? $ . 使这种方式,在中,换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 本例中,我们来看一个TensorFlow 2.0教程中的例子,自然语义。 程序使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、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

    任务的要求是将截中的数据给提取出来,这里面的数据都是不一样的。测文件为100万份。(本文就只一份测数据,因为数据原因这一份测数据也是假的,不过格式什么的都是一样的。)程序非常的简单。 ? ---- 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,来切。 make_file(con) # 将另存为 def make_file(choose): with open('test.jpg','w') as f: f.write(choose 三、自然语言处理在提取一些数据到时候为什么会到类似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系统使到的技术有:背景切割、格式转换(pdf转png)、模板匹配、。 ] 效果: [在这里插入描述] 成功了。。。 第二组: 这会搞个复杂些的,也是实 1:(仅供交流,侵权删) [在这里插入描述] 2: [在这里插入描述] 你会发现,其实2是1的子,这下我们看看程序处理的效果: [在这里插入描述] 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 from PIL import Image import cv2 import os from common.util # os.makedirs(result_path) # 若文件夹不存在就创建 # # 进行并标差异

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    Katalon Studio通过中的文本框输入

    写在前面 在UI自动化测的过程中,难免会遇到一些难以定位的元素。 Katalon Studio针对一些实在定位不到的元素可以使的功能。 之前也介绍过该部分的功能: https://www.testclass.cn/katalon_studio_image_discern.html 本文在此详细介绍一下,Katalon Studio关于功能常的几个关键字 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 ,可以不加此参数) 点击页面 【关键字】:Click Image 【描述】:通过功能,点击页面上出现的 【参数】:object();flowControl(失败处理机制,可以不加此参数 ('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

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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、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 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 Pillow windows安装 tesseract 中文 下载地址:https://digi.bib.uni-mannheim.de Image import pytesseract text=pytesseract.image_to_string(Image.open('xxx.jpg'),lang='chi_sim') # 使中文

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    Android详解

    最近由于参加一个小小的创意比赛,安卓做了一个小小的,主要是通过拍照中的菜品,还有对象位置查找的东西。 先把功能贴一下,其实就是点击拍照,将照保存在本地,然后中的菜品,然后红色方框圈出来,并显示菜品种类。采最新的Camera2的API,的确是比Camera好。 ? ? 1、界面 我采了一个SurfaceView来显示摄像头的预览画面,重写了一个SurfaceView来进行红色方框还有菜品名字的绘制。是一个ImageVIew,相当于拍照按钮的功能。 ,我没有采JSon的格式,而是直接将文件转化为字节数组,发送给服务器。 以上就是本文的全部,希望对大家的学习有所帮助。

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    dedecms页调集文档的

    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,但是如果仅仅要调所有的要怎么调? dedecms提供了productimagelist标签,通过该标签可以在页获取集的所有。 field:text/]"> src="[field:imgsrc/]" alt="[field:text/]"/> > {/dede:productimagelist} 字段说明: imgsrc :路径 text :文字描述或注释 提示:本标签可于调自定义字段类型为imgurls的字段。

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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:3.7 2.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.de/tesseract/ 我下载的是:tesseract-ocr-w64-setup-v4.0.0-beta.4.20180912.exe 2.2 下载后双击进行安装,这里因为我们要中文字符 然后按照下进行勾选 ? pytesseract.py(在这路径下 python37\Scripts) tesseract_cmd = 'D:/Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe' 3.测中文的时候,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-8 from PIL import Image import

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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 #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 / Linux Python3.7.6 #3 安装 #3.1 tesseract-ocr/tessdata/blob/master/chi_sim.traineddata 然后将下载的中文语言包拷贝到如下路径 : /usr/local/share/tessdata #4 使 install pytesseract pip install Pillow #4.2 Python代码 from PIL import Image import pytesseract # 指定路径和的语言

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    python调百度api

    一.先去百度官网注册开通服务且获得ak和sk 链接:https://cloud.baidu.com/doc/Reference/s/9jwvz2egb 二.代码模板 import cv2 import access_token = res["access_token"] return access_token def baidu_api(image,token): """ 百度通文字 :return: """ # 通文本接口 url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general_basic " # 网络接口 # url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/webimage" params = { "access_token": token, } data = { "image": base64.b64encode(image) #标的bs64编码 }

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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,可以达到文字户想要上传的。 缺点: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方法。

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    python文字

    https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 如果安装时勾选下载其他语言包,会提示下载失败,因为下载地址被墙,需要科学...

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    基于视频的 VR 算法研究

    随着专区版块的建立,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。 不过对于户在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。 [1502937491189_2190_1502937491321.jpg] :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 注意:本文提出的算法是针对360度VR视频源的,对于180度VR的算法并不适。对于测数据算法的准确率99%,有待后续上线应

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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。 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,使最多的就是二维码的了。 在进行二维码的时,要十分注意所扫描二维码的安全性。毕竟大家无法从肉眼直接观察到二维码的详细信息,这就给二维码的使带来很大的风险。 可能仅仅就是一个简单的扫码动作,就可以被不法分子利,造成巨大的损失。 通过以上的介绍,相信大家都已经了解了技术的原理。在使二维码时,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。 首先,我们需要安装TensorFlow环境,建议利conda进行安装,配置,90%尝单独安装的人最后都挂了。 ,使他满足input的条件 #我们的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 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)

    所以尽可能拓展户点击效果的丰富性 第二:让熊实时跟随我们的手指移动,还没有实现。 第三:没有手势操作。不能够根据户的手势进行更多的交互。 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!

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