展开

关键词

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、。 ] 效果: [在这里插入描述] 成功了。。。 [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 result_path + '/template' + \ # str(Util().random_num() + 1) + '.png' # 两张并标差异点

2.2K20

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

53220
  • 广告
    关闭

    90+款云产品免费体验

    提供包括云服务器,云数据库在内的90+款云计算产品。打造一站式的云产品试用服务,助力开发者和企业零门槛上云。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    python 3.7

    为了把百度文档的内容弄下来,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.测试(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 pytesseract

    50610

    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 / Linux Python3.7.6 #3 安装 #3.1 install pytesseract pip install Pillow #4.2 Python代码 from PIL import Image import pytesseract # 指定路径和的语言

    92320

    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接口对接挺容易的,签名加密都没有涉及到。 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。我们直接贴关键代码: ? 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。 而且百度AI还提供了一系列需要申请权限的接口,很大成都方便了我们的开发,我们不必去追究底层是如何中的文字的,就可以快速接入API我们需要的功能。

    6K30

    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...

    29140

    爬虫-滑动缺口,及滑动行为数据

    如下是笔者对滑动的处理流程 1、载入 滑动背景底 2、载入滑动拖动 3、加载信息(宽高) 通过PHP的GD像处理库,对上述的两个信息的宽高进行获取,见下 调用示列 相关代码 缺口位置纵向高度 5、分割滑动背景底 以横向起点0,到背景缺口底的最大宽度为终点。截取出“主要的分析”的,以纵向位置为起点向“滑动”的高度区域为终点做出截取,见下所示。 二值化后的分析 从上述中可以看到醒目的红色标记块,从这个过程,我们就可以找出适应的“阈值”,来让处理的二值化更醒目,也能让后续算法的工作量更少,从而达到出横向位置所在具体区域。 通过技术手段抓取的实滑动轨迹数据分析折线,笔者依次按快、中、慢做如下截展示: 快 中 慢 从上述三个折线分析中,依次能看出部分滑动轨迹数据的变化,而每次滑动的范围长度是不定的,这里我们设为随机 如何让算法造滑动数据 通过前面的讲解思路,我们已知:N、startX、endX、Y和timeStamp的随机范围值;最后通过率较高灵魂滑动算法生成的如下: 造滑动轨迹分析 PHP算法 /

    16310

    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。

    26620

    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。通过内置的案例进行复制,修改。 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 ?

    66520

    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。 ) plot_an_image(X[pick_one, :]) plt.show() print('this should be {}'.format(y[pick_one])) 'y'数据集里存放了对应的实际值 ,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,的就这么神奇吗???

    57510

    文字怎么操作?文字怎么传出文件?

    文字怎么传出文件?下面小编就为大家带来详细介绍一下。 image.png 文字怎么操作? 大家在日常工作或者学习的时候往往都会用到文字,很多第一次使用的时候并不知道如何操作,首先要知道文字是比较复杂的,一般来说都是借助各种工具软件来实现的,大家可以在网上下载一些功能比较丰富的文字软件 文字怎么传出文件? 文字是需要将上面的文字出来的,有些中的文字数量比较大所以会整合在一个文件上面,比如平时使用的文档或者Word等等,大家使用文字工具将中的文字出来,然后直接点击导出按钮就可以得到包含文字的文件了 关于文字的文章内容今天就介绍到这里,相信大家对于文字已经有所了解了,文字的使用还是很简单的,大家如果有需求的话可以选择一些好用的工具,下载安装就可以直接使用了。

    60930

    Python Tesseract -小操练

    小科普 光学字符(OCR,Optical Character Recognition)是指对文本资料进行扫描,然后对像文件进行分析处理,获取文字及版面信息. Pytesseract from PIL import Image from pytesseract import image_to_string 2.安装引擎 Tesseract-OCR ok 用画工具整张简单的 ,留步,的只有那么多,不信看结果 ? 骚微复杂像处理 其实,复杂的来不了,需要处理一下,比如这张: ? 如果还不行,试试百度OCR的吧 如果你用来作为验证码。可能会用到截屏和裁剪

    78040

    在线系统Ver2.0

    工具介绍: 该工具是小文博客基于Django框架开发的系统,调用腾讯云API,目前可身份证、驾驶证、行驶证、营业执照、印刷体、手写体等十几种。 功能介绍: 访客每日可10张,超过次数后失败,并返回刷新时间(18小时)。 ? ? 登陆后台可查看所有类型次数,并使用颜色标记提醒更换Key ? ? 每月1号0点刷新Key次数。 (各类 每月免费额度1000张) 更多细节请移步 在线系统 亲自体验 在线: 游客体验地址:https://ocr.qcgzxw.cn/ 注册用户无限制次数页面:https: 点击提交后,自动跳转至 无限制 的API页面,点击右上角次数统计可以查看本月次数。 信息说明: 1.根据出的文字仅供参考,不保证正确。

    15K30

    Python 做清晰度

    在通常情况下,是否清晰是个感性认,同一个,有可能你觉得还过得去,而人会觉得不清晰,缺乏一个统一的标准。然而有一些算法可以去量化的清晰度,做到有章可循。 Pech-Pacheco 在 2000 年模式国际会议提出将中某一通道(一般用灰度值)通过拉普拉斯掩模做卷积运算,然后计算标准差,出来的值就可以代表清晰度。 实操 原理看起来比较复杂,涉及到很多信号啊处理的相关知,下面我们来实操一下,直观感受下。 , cv2.COLOR_BGR2GRAY) imageVar = cv2.Laplacian(img2gray, cv2.CV_64F).var() return imageVar 是人生苦短啊 正的银弹并不存在。除了需要定个阀值外,有些可能会故意做个背景模糊或者背景虚化,这种很容易被误杀。 比如: ? 计算出来是这样的,后面一大都是黑的。 ?

    3K10

    文字实现(1)

    接下来我们看下第一个接口:通用文字。 通用文字接口 先贴下文档接口说明: ? 本接口需要用到的请求参数也顺便贴出来: ? 接口其实很简单,上传解析文字。 可以看到文字解析到了两句话,当然这个接口可以选传参数,我们可以再看下请求参数说明可以选择语言类型,检测朝向等。选传参数我这边不测试,有兴趣可以自行拓展。 接下来我们来看下一个接口:手写文字。 手写文字 本接口可以中手写中文或数字。首先贴下接口说明: ? 我将使用以下进行手写: ? 话不多说,我们直接实现代码: ? ? 身份证 支持对大陆居民二代身份证正反面的所有字段进行结构化,包括姓名、性、民族、出生日期、住址、身份证号、签发机关、有效期限;同时,支持对用户上传的身份证进行像风险和质量检测,可是否为复印件或临时身份证 本篇文章就到这里结束了,下一篇接着讲讲剩下的文字接口,涉及各种类型的文字如银行卡照,行驶证照等。我们下一篇文章再见!

    2.3K60

    Python中的文字

    Python中的文字 一、前言 不知道大家有没有遇到过这样的问题,就是在某个软件或者某个网页里面有一篇文章,你非常喜欢,但是不能复制。 接下来我们就可以进行文字了。 三、文字 (1)单张 接下来的操作就要简单的多,下面是我们要: ? 下面是我们用来: ? 在这里插入描述 结果如下: 不 要 温 顺 的 走 进 那 个 良 夜 内容被准确出来了。 (2)批量 既然我们把单张列出来了,就肯定还有批量这个功能,这就需要我们准备一个txt文件了,比如我有text.txt文件,内容如下: sentence1.jpg sentence2 另外如果的倾斜大于一定的角度,结果也会有很大差

    2.2K30

    iOS-中二维码

    它可以: CIDetectorTypeFace 面部 CIDetectorTypeText 文本 CIDetectorTypeQRCode 条码 CIDetectorTypeRectangle UIImagePickerController, didFinishPickingMediaWithInfo info: [UIImagePickerController.InfoKey : Any]) { // 1.取到 创建器,3个参数 ofType:类型 CIDetectorTypeFace 面部 CIDetectorTypeText 文本 CIDetectorTypeQRCode 条码 CIDetectorTypeRectangle 矩形 context:上下文 options: options) /** 5.获取结果,2个参数 in:需要 options:需要的特征

    96110

    Tensorflow Lite之研究

    官方告诉我们,入门TensorFlow lite的最好姿势是学习他的demo,这里从第一个例子,开始。 git clone https://github.com/tensorflow/examples.git 的Android工程源码放在examples/lite/examples这里了,使用Android ,很显然需要用到相机,这里,对于Android平台,demo中处理了一下权限的问题,还有camera,camera2的一些api的兼容问题,这些过程都不是很重要,重要的是,我们拿到流之后的处理 20190520194106.png] 同样,代码没有多么难以理解,拿到刚刚捕获的RGB字节,将他写入rgbFrameBitmap中,然后将其转换一下,放到一个新的croppedBitmap中,然后直接就使用分类器来了 ,看起来就一句代码实现了这个

    1.3K50

    相关产品

    • 内容识别

      内容识别

      内容识别(CR)是由腾讯云数据万象提供的内容识别和理解能力。其集成腾讯云 AI 的多种强大功能,对腾讯云对象存储的数据提供图片标签、人脸智能裁剪、语音识别、人脸特效等增值服务,广泛应用于电商网站、社交软件等多种场景,方便用户对图片进行内容管理。

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券