与大多数翻译软件相比，这款软件最大的特点就是：复制一下，即可翻译。 ? 其中针对外文PDF内容复制翻译的优化，更是深得人心。 一般情况下，复制PDF内容并将其粘贴到网页翻译中时，会有额外的换行符，导致翻译出现乱码，翻译结果简直不忍直视，比如这样： ? 想要更好的翻译结果，就要一一删除这些换行符，阅读效率就大打折扣。 只需复制一下，悬浮窗就会自动出现翻译结果，不需要额外处理换行问题，翻译文本还能编辑。 ? 这款软件使用的是谷歌翻译的API，在翻译的质量和响应速度上都有保证。 除了“复制即可翻译”和“解决PDF复制翻译的问题”，这款软件还有其他很多功能。 点按即可复制 如果你移动鼠标（右键单击选择复制）或者按Ctrl+C按烦了，可以打开监听剪贴板功能，只需选择文本，然后将鼠标悬停在所选文本上长按然后释放鼠标超过0.3秒，就可以自动复制翻译。 ?
对于上传的图片，有时候我们需要加上水印来标识图片的来源，以下java代码用来处理图片加文字和图片水印 import org.springframework.util.StringUtils; import 水印适用于 图片或文字 */ public class WaterMaskImgUtils { /** * 添加图片水印 * * @param targetImg 目标图片路径，如：C://myPictrue//1.jpg * @param waterImg 水印图片路径，如：C://myPictrue//logo.png * @param x 水印图片距离目标图片左侧的偏移量，如果x<0, 则在正中间 * @param y 水印图片距离目标图片上侧的偏移量，如果y<0, 则在正中间 * @param alpha 透明度 /logo.png * @param outImg 图片输出位置，如果为空，则覆盖原文件 * @param x 水印图片距离目标图片左侧的偏移量，如果x<0, 则在正中间
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python爬虫实现百度译文本 打开百度翻译网站地址，F12审查元素,我这里用的是火狐浏览器 ? 点网络，会发现很多GET,POST请求，右边消息头那里会有很多信息：请求地址、请求方法、远程地址、状态码、server、等等之类的信息 这里的请求地址才是翻译的实际地址，看上图 在客户端和服务器之间进行请求 里面会有一些表单数据，query:你好，这个你好就是我们刚刚输入翻译的内容，有了这些信息，我们就可以写爬虫调用了 代码如下 #! :') #输入要翻译的内容 url = 'https://fanyi.baidu.com/v2transapi' #实际翻译地址 webheaders = {'User-Agent':'Mozilla data['from'] = 'auto' data['to'] = 'auto' data['query'] = input_shuru #把要翻译的内容赋值过来 data['transtype'
文本选择 Atom中的文本选择支持很多操作，比如区域选择、缩进和一些查找操作, 以及用引号或者括号把文字括起来之类的标记操作。 选择命令借鉴了很多查找命令。
论文链接：http://mason.gmu.edu/~lzhao9/materials/papers/ICDM_2019_NEC_DGT-final.pdf 背景 在将输入数据（例如图像，文本）「转换」 例如，图像处理和计算机视觉中的许多问题都可以看作是从输入图像到相应输出图像的「翻译」。这种翻译问题非常重要并且有极为广泛的，但实际上却极为困难，近年来引起了越来越多的关注。 传统研究只考虑特定结构类型的数据翻译（转换）问题，然而在许多实际应用中，需要处理比网格和序列更灵活的结构的数据，因此需要更强大的转换技术来处理更通用的图结构数据。 现有图结构翻译模型有两种形式，第一种假设来自输入域和目标域的图共享相同的图拓扑结构，但是无法建模或预测图拓扑的变化, 例如对交通网络中节点处车流量的预测 [1]。
随着翻译质量的提升，微信翻译的应用形态从文本逐步扩展到图片、语音、网页、文档、视频等众多场景。本文以微信图片翻译为例介绍近一年的技术优化。 整体上，增加文本段落模型之后，我们对于图片翻译整体效果进行了端到端的 GSB 评估，相比没有文本段落模型的结果如下（随机采样 100 张图片人工评估）： 如下例子： 原图 图片段落结果 增加 BERT 从 GSB 的结果看出，文本段落模型对于图片文本段落框划分以及最终的图片翻译质量有明显的提升。 因此这里我们在请求翻译服务时对于过长的段落文本进行拆分为多个子句进行翻译，翻译之后再将结果进行合并。 2.5 图文合成渲染 图片翻译的最后一步则是将翻译完成的文本段落贴回原图所在区域，即图文合成过程。 但是在合成过程中需要满足如下要求： 翻译文本与原文保持图片区域一致，即位置关系对应。 翻译文本与原文风格排版保持一致，如字体大小、文字颜色、背景色等属性。 合成图片排版清晰、翻译结果可读等。
文本翻译服务 Translate 1.1 功能介绍 AWS Translate 服务是一种AWS 机器学习应用服务，它利用高级机器学习技术来进行文本翻译。 它的使用非常简单，只需要提供输入文本，该服务就给出输出文本。 输入文本（Source text）：待翻译的文本，必须是 UTF-8 格式。 输出文本（Output text）：AWS Translate 服务输出的翻译好的文本，也是 UTF-8 格式。 Translate 目前只支持将多种语言翻译为英文，以及将英文翻译成多种目标语言。Translate 能自动检测输入文本是哪种语言，它是利用 Comprehend 来实现语言探测的。 1.2 界面操作示例 以下示例将中文文本翻译为英文： ?
coding: utf-8 -*- import os from PIL import Image,ImageFont,ImageDraw l = [1,23,4] text = u"这是一段测试文本
/src/jquery.inline-attachment.js"></script> 页面当中编写一个文本域 <textarea name="post" rows="10"></textarea> 编写 JavaScript 脚本 $('.post').inlineattachment({ uploadUrl: 'upload_image', //图片上传处理路, extraParams : { '_token': 'csrf_token', }, //laravel csrf 其他可不传 }); 接下来处理图片上传的功能（具体上传的代码可参考 demo $folder_name; // 获取文件的后缀名，因图片从剪贴板里黏贴时后缀名为空，所以此处确保后缀一直存在 $extension = strtolower($file $extension; // 如果上传的不是图片将终止操作 if ( !
一、接口介绍 基于文字识别与文本翻译技术，满足用户翻译图片文字的需求。 只需要通过调用图片翻译API，传入图片的Base64编码，指定源语言与目标语言，通过POST请求方式，就可以识别图片中的文字并进行翻译。 在应用总览中创建应用，填写相关内容 3.获取应用ID、密钥 三、在Unity中应用 1.定义请求数据结构 根据官方文档中接口调用参数说明定义对应的数据结构： /// /// 图片翻译请求数据结构 /// public ResRegion[] resRegions; } /// /// 图片翻译的具体内容 /// [ /// 文字的高度 /// public int textHeight; } 3.封装调用函数 /// /// 图片翻译
编辑和删除文本 到目前为止，我们介绍了一些用于在文件中移动和选择区域的方法，现在让我们真正来修改一些文本吧。很显然你可以通过打字的方式来输入字符，但是有另一些方法使删除和处理字符变得更简捷易用。 这些操作包括整行移动文本，整行复制，以及改变大小写。 删除和剪切文本 你也可以从你的缓冲区中剪切或删除文本。不要手下留情。 这在处理一个很长的文本列表时会相当有用。 你也可以在按下command键的同时使用鼠标选择文本，来一次性选中多个区域。 空白字符 Atom自带一些命令来帮助你管理你文档中的空白字符。
前言 给图片添加文本信息是非常常见的需求，通常需要添加的文本信息分为中文文字或者是非中文的文字，比如数字和英文，对这两类的实现方法也有所不同，非中文的文本信息可以直接用 opencv 实现，而中文文本需要使用 opencv 添加文本信息 opencv 添加文本信息的函数是 putText ，实现代码如下所示，这个函数的参数主要是： img：原图 text：需要添加的文字 position：文字起始的位置，tuple ---- PIL 添加中文文本信息 如果是中文文字，那么就必须用 PIL 来实现了，同样先上实现的代码： from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont %matplotlib
前几天在做应标方案，少不了从各种合同、验收文档中截取一下案例图片，试了半天也没找到合适的工具，从网上找python相关方案，最后选中了PyMuPDF，主要是好用，而且功能也听过，目前只实现了pdf转图片 ，pdf抽取文本两种功能，后续的有待再学习。 PyMuPDF if __name__ == "__main__": # 指定待转换的PDF文件路径和名称 pdfpathfile = 'Oracle分析函数.pdf' # 指定储存图片的目录 ：597*837, dpi=96 # 可通过zoom_x,zoom_y调整输出图片大小 # 如将图片输出为716*1256的分辨率 # 则zoom_x=716 ' % pg) # 将位图写入指定文件名称内的图片中 endtime = datetime.datetime.now() # 结束时间 print('pdf转换image时间=',
http://blog.sina.com.cn/s/blog_628cc2b70101cjvp.html Python图片文本识别使用的工具是PIL和pytesser。 因为他们使用到很多的python库文件，为了避免一个个工具的安装，建议使用Anaconda. pytesser是谷歌OCR开源项目的一个模块，在Python中导入这个模块即可将图片中的文字转换成文本。 当在Python中调用pytesser模块时，pytesser又用tesseract识别图片中的文字。 完成以上步骤之后，就可以编写图片文本识别的Python脚本了。 在tesseract目录下，有个tesseract.exe文件，主要调用这个执行文件，用cmd运行到这个目录下，在这个目录下同时放置一张需要识别的图片，这里是driving_license.jpg 然后运行
如果项目是基于微信开发的可以直接引用微信的sdk预览图片功能 npm install weixin-js-sdk <div class="rich" v-html="synopsis" @click current: e.target.src, urls: [e.target.src] }); } } </script> 引用第三方UI库实现图片预览
让我们使它向文本缓冲区插入一些字符来开始。 接下来我们使用insertText()方法，向当前的文本编辑器插入一个字符串。无论光标当前在编辑器的哪里，都会在光标处插入文本。如果有文本被选中，会把选中文本替换成“Hello, World!” 文本。 重新加载包 在我们能够触发ascii-art:convert之前，我们需要通过重新加载窗口，来加载我们的包的最新代码。 首先是editor.getSelectedText()，像你猜的那样，返回当前选中的文本。 小结 在这一节中，我们编写了一个无UI的包，用于获取选中文本并替换为处理过的版本。它可能会对创建文本提示和检查工具有帮助。
下载软件时，经常看到把自己的logo放在readme.txt文本文件中。 也看了网上若干用python实现的将图片转换为彩色ascii码表示的图案的代码实现。 主要步骤是将图片的像素值映射为某个ascii码。
使用现有的txt文本和图片，就可以用wordcloud包生成词云图。大致步骤是： 1、读取txt文本并简单处理； 2、读取图片，以用作背景； 3、生成词云对象，保存为文件。 需要用到3个库：jieba(用于分割文本为词语)、imageio(用于读取图片)、wordcloud(功能核心，用于生成词云)。 我用简历和我的照片，生成了一个词云图： ? 代码如下： import jieba import imageio import wordcloud # 读取txt文本 with open('resume.txt','r',encoding='utf -8') as f: text = f.read() # 简单处理文本，删除空格等多余字符 text = text.replace(' ','').replace('\t','').replace bb','cc'...] # print(wordlist) # 用空格连接各个词语，又形成一个大字符串 string = ' '.join(wordlist) # 'aa bb cc' # 读取图片
分享文本内容(Send Text Content) ACTION_SEND最直接常用的地方是从一个Activity发送文本内容到另外一个Activity。 例如，Android内置的浏览器可以将当前显示页面的URL作为文本内容分享到其他程序。这一功能对于通过邮件或者社交网络来分享文章或者网址给好友而言是非常有用的。 MediaStore系统主要用于音视频及图片的MIME类型。但在Android3.0之后，其也可以用于存储非多媒体类型。 例如，如果分享3张JPEG的图片，那么MIME类型仍然是image/jpeg。如果是不同图片格式的话，应该是用image/来匹配那些可以接收任何图片类型的activity。 (new File(path+"自己图片的位置"))); uriList.add(Uri.fromFile(new File(path+"自己图片的位置")));
通用文字识别（General OCR）提供通用印刷体识别、通用印刷体识别（高精度版）、通用印刷体识别（高速版）、通用手写体识别、英文识别等多种服务，支持将图片上的文字内容，智能识别为可编辑的文本，可应用于随手拍扫描、纸质文档电子化、电商广告审核、智能翻译等场景，大幅提升信息处理效率。
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