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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

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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、。 ] 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

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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 / 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

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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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    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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    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 ?

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    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 pytesseract import image_to_string img = Image.open("vm3.png"); text = image_to_string(img) print(text) 走 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

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    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。

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    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

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    Android应用详解

    最近由于参加一个小小的创意比赛,用安卓做了一个小小的应用,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,然后用红色方框圈出来,并显示菜品种类。采用最新的Camera2的API,的确是比Camera好用。 ? ? 是一个ImageVIew,相当于拍照按钮的功能。 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"? ,我没有采用JSon的格式,而是直接将文件转化为字节数组,发送给服务器。 View.OnClickListener() { @Override public void onClick(View v) { Toast.makeText(MainActivity.this, "正在

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    tesseract-ocr 实现功能

    6 J4 h3 {  {# C( Y& X3 j& D  K 3、命令行测试使用 接下来就可以使用tesseract进行了。 准备一副待像,这里用画工具随便写了一段字,然后定义成1.jpg ? 7 t% ^4 L. b: R4 K 在命令行中定位到路径然后输入命令: ?    然后调用的时候指明语言库即可,例如:tesseract xxx.jpg result -l chi_sim 照样,我们搞一个2.jpg,来测试下中文下的率怎么样。 ? 前提是对应目录下有相应。 在cmd包下ClearImageHelper这个类是对进行处理的类,比如灰度转换,二值化,缩放等等,对于复杂可以先进行处理,来提高率。 而tess4j下也封装了处理的工具类,基本都包含这些功能,例子中也给出了部分样例。 Bty,话说使用原生态调用,跟tess4j得到的结果还是有所差的。

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    python调用百度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): """ 百度通用文字 :return: """ # 通用文本接口 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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    C# (支持21种语言)

    的技术到几天已经很成熟了,只是相关的资料很少,为了方便在此汇总一下(C#实现),方便需要的朋友查阅,也给自己做个记号。 的用途:很多人用它去破解网站的验证码,用于达到自动刷票或者是批量注册的目的,但我觉得它最吸引我的地方是可以让一些书写的东西,自动成电脑上的文字,比如说手拟的合同,修改过的书面论文或者是文档, 本文介绍两种比较主流和成熟的方式: 方式一、Asprise-OCR实现。 方式二、Microsoft Office Document Imaging(Office 2007) 组件实现。 ,startX、startY坐标均为0即可,width、height的宽和高。 ,MODI.MiLANGUAGES为读取的文字类型枚举。

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    KNN算法虹膜(源码)

    目录 1 K-近邻算法(KNN, k-NearestNeighbor) 2 K-近邻算法详述 3 K-近邻算法分类 4 参考文献 1 K-近邻算法(KNN, k-NearestNeighbor 在模式领域中,KNN是一种用于分类和回归的非参数统计方法。在如下两种情况下,输入包含特征空间中的k个最接近的训练样本。 在k-NN分类中,输出是一个分类族群。 3 K-近邻算法分类 ---- 3.1 KNN对虹膜分类处理 数据集介绍:数据集采集150条虹膜(如6)数据的信息,横坐标为样例信息150条,纵坐标文特征信息(如7):萼长度,萼宽度 6 虹膜花种类 ? 7 虹膜花特征 3.2 调用ython的机器学习库sklearn实现虹膜分类 下8对应数据集:萼长度,萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度,虹膜类。 ? 6 完整的KNN虹膜分类源码 ? 3.4 实验结果对比分析 折线10所示: ? 10 折线实验结果分析 条形11所示: ?

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    python实现汽车功能

    本文实例为大家分享了python实现汽车的具体代码,供大家参考,具体内容如下 准备工作 1、登陆开发者控制台 2、安装 pip install baidu-aip 模块 原理读取的二进制信息 ' API_KEY = 'U***O' SECRET_KEY = '****' client = AipImageClassify(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) # 打开文件并读取二进制信息 您可能感兴趣的文章: python实现相似小结 Python+Opencv两张相似 Python中利用Scipy包的SIFT方法进行的实例教程 Python实现手写数字 Python 读入与处理 Python3一行代码实现文字的示例 Python编程实现的功能示例 python+opencv中的圆形 python tensorflow学习之单张的实现的示例 基于python3 OpenCV3实现静态人脸 Python实现内容的方法分析

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    -初级的滑动式验证

    初级的滑动式验证方案 1 abstract 验证码作为一种自然人的机器人的判工具,被广泛的用于各种防止程序做自动化的场景中。 目前最常见的一种形式就是“滑动拼式” 关键字:验证码,灵测试,,python,破解 2 内容概述 关于滑动式验证,最早由国内某网络安全公司首次提出的行为式验证,以滑动拼解锁的方式呈现在世人面前 A完全是由B和C合成 显然,设计这个验证的人没啥安全方面的经验,有如下两个产品细节没有注意: 对没做任何的特殊处理 对外公开提供了过多信息 于是使得的位置变得极其简单。 5 定量分析 在前面一小节中,我们只是直观的看到了这些的一些特,但是要解答这个题目,还需要进行量化,量化后才能程序化,程序化后才能全自动化。 ? 使用matplotlib工具打开此。 《验证码技术-文章合辑》https://zhuanlan.zhihu.com/p/30871712

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    根据并返回验证码

    import AipOcr from PIL import Image import os def is_valid_image(img_path): """ 判断文件是否为有效(完整)的 try: Image.open(img_path).verify() except Exception as e: e = e print('缺失或损坏 ') return False return True def trans_img(img_path): """ 转换格式 :return: True img_path) return True except Exception as e: e = e print('转换过程异常 # 调用该函数即可 def get_img_content(img_path): client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) # 转换一下格式

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    【程序源代码】java 框架

    基于springboot框架开发的/这是一个基于spring boot + maven + opencv 实现的Demo教程项目

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