OCR相关工作都有一个第一步，那就是检测图像中的文本区域，只有找到了文本区域，才能对其内容进行识别，也只有找到了文本区域，才能更有针对性地判断该文本图像的质量好坏，我们期望达到如下的文本区域检测效果：
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想必大家在开发过程中也遇到类似问题，如果直接将js获取的数组传给后台，后台是无法区分数组的，因为js数组如果是二维的就是这样的：1,张三,23,2,李四,26
页脚文本优化就是在网页最底部通常会看到关于我们，版权声明，隐私政策，免责声明等，我们将重点介绍页脚中关于我们的文本优化，以及页脚中应包含哪些具体优化内容。 在深入了解细节之前，让我告诉你为什么需要优化网站页脚？我们都明白网站页脚是读者最后一个停靠点。你会情不由禁地问自己：“你的网站读者到达网站页脚时，你希望读者做什么？” 如果你想让他们采取行动，请将CALL-TO-ACTION按钮添加到页脚中。
为了使用CKEditor，我们首先要在模板中引入CKEditor的JavaScript等资源文件。推荐的做法是自己编写资源引用语句，你可以在CKEditor提供的Online Builder构建一个自定义的资源包，下载解压后放到项目的static目录下， 并引入资源包内的ckeditor.js文件，比如（实际路径按需调整）：
在Java 中，这些短小的代码段一般会被放入一个class，然后保存到一个扩展名为 .java 的文件中；之后通过命令行或集成开发环境工具的编译，生成 .class文件并让这个 .class文件运行起来，得到我们想要的结果。
光学字符识别(OCR)是指能够从图像或文档中捕获文本元素，并将其转换为机器可读的文本格式的技术。如果您想了解更多关于这个主题的内容，本文是一个很好的介绍。
如今，智能手机与我们的生活密不可分。智能手机之所以这样吸引我们，与其能提供丰富多彩的应用程序有密切的关系。在使用这些应用程序，如查阅资讯、单击图标、拉取列表、播放视频和音乐等时，会给人们以视觉和听觉上的享受。同时，智能手机能及时地对我们的操作进行反馈，非常友好。这里的每一次反馈，都可能是有一个线程在专心致志地为我们服务。所以，看似陌生的线程实际上已经默默服务人们多时。
GUI是图形用户界面,在Java中,图形用户界面我们用GUI表示,而GUI的完整英文为: Graphical User Interface(图形用户接口), 所谓图形用户界面就是以图形的方式来显示你计算机的操作界面, 我们计算机中操作的界面就是 我们Java中常说的图形用户界面, 这样的操作简单明了.
网页中，文档结构是由HTML定义的，文档外观是由css(样式文件)定义的。通常css样式可以写在外部单独的css文件中，然后通过<link>元素引入，也可以写在<head>标签的子节点<style>元素中，也可以直接写在DOM元素style属性里（内联样式）。
我们需要从任何图像(包含文本)检测文本区域，这个图像可以是任何具有不同背景的东西。在检测到图像后，我们也必须识别它。
在互联网行业中，在移动端应用深度学习技术的案例越来越多。从深度学习技术的运行端来看，主要可以分为下面两种。
最近在技术交流群里聊到一个关于图像文字识别的需求，在工作、生活中常常会用到，比如票据、漫画、扫描件、照片的文本提取。
OCR是一项科技革新，通过自动化大幅减少人工录入的过程，帮助用户从图像或扫描文档中提取文字，并将这些文字转换为计算机可读格式。这一功能在许多需要进一步处理数据的场景中，如身份验证、费用管理、自动报销、业务办理等都显得尤为实用。现如今，OCR解决方案会结合AI（人工智能）和ML（机器学习）技术，以自动化处理过程并提升数据提取的准确性。本文将介绍该技术的前世今生，一览该技术的阶段性发展：传统OCR技术统治的过去，深度学习OCR技术闪光的现在，预训练OCR大模型呼之欲出的未来！
一个用Coffeescript编写的通用PSD解析器。它基于PSD.rb，可以让用户以可管理的树形结构处理Photoshop文档，并找出重要的数据，例如文档结构、文档大小、图层/文件夹大小和定位、图层/文件夹名称、图层/文件夹可见性和不透明度、字体数据（通过psd-enginedata）、文本区域内容、字体名称、大小和颜色、颜色模式和位深度、矢量掩模数据、扁平化图像数据和图层组合。它可以在NodeJS和浏览器（使用browserify）中运行。目前还有一些缺失的功能，例如图层组合过滤、内置渲染器和许多图层信息块，但最终目标是与PSD.rb具有完全的功能平衡。其中使用的技术术语包括Coffeescript、PSD、NodeJS、浏览器ify和图层组合。
文档布局分析 (Document Layout Analysis) 是识别和分类文本文档的扫描图像中的感兴趣区域（RoI, Regions of Interest) 的过程。阅读系统需要从非文本区域分割文本区域，并按正确的阅读顺序排列。将文本正文，插图，数学符号和嵌入文档中的表格等不同区域（或块）的检测和标记称为几何布局分析。但文本区域在文档中扮演不同的逻辑角色（标题，标题，脚注等），这种语义标记是逻辑布局分析的范围。
假设我现在要开发一个项目，首先得在本地进行开发，我在桌面创建了一个Crawler文件夹，然后进入到文件夹，右击鼠标，打开Git Bash：
大家好！在前几篇文章里，我们详细介绍了Android中的常用布局，使大家对Android中的页面布局有了一定认识，而对于布局中使用的一些UI控件如Button、TextView等，有的读者可能还存在一些困惑。在接下来文章中，我们将详细介绍Android开发中经常使用的UI控件，敬请期待！
本教程将介绍如何使用 OpenCV OCR。我们将使用 OpenCV、Python 和 Tesseract 执行文本检测和文本识别。
在iOS开发中，处理文本的视图控件主要有4中，UILabel，UITextField，UITextView和UIWebView。其中UILabel与UITextField相对简单，UITextView是功能完备的文本布局展示类，通过它可以进行复杂的富文本布局，UIWebView主要用来加载网页或者pdf文件，其可以进行HTML,CSS和JS等文件的解析。
随着5G商用大规模落地，以及智能手机硬件性能越来越强、AIoT设备的快速普及，基于云-边缘-端算法和算力结构的移动端人工智能，仍有非常大的发展空间，亟待我们快速理解移动端深度学习的原理，掌握如何将其应用到实际业务中。
1. 什么是HTML？ 超文本标记语言, <标签名>--标记（标签、节点） 2. HTML是由：标签和内容构成
目前的主流算法也可以分成单阶段和两阶段两大类两阶段的方法都是基于目标检测和实例分割中常用的算法Faster R-CNN 和Mask R-CNN。Li 等人(2017a)提出了第1个基于深度学习的端到端自然场景文本检测和识别算法，该方法基于Faster R-CNN 进行检测，将通过RoI-Pooling 提取的共享特征送入基于注意力机制(Attention)的识别器进行文本识别，但该方法只能检测识别水平方向的文本。Lyu 等人(2018b) 基于Mask R-CNN 提出了MaskTextSpotter，该方法在RoI-Align 之后额外增加了一个单字实例分割的分支，对文本的识别也是依赖于该分支的单字符分类。
Python中我们通常使用tkinter来进行UI界面的编写，本文我们来使用tkinter实现自定义记事本。
【导读】本文分享一篇浙江大学和海康威视最新联合提出的视频场景文本定位（Video Scene Text Spotting）方向的算法：SVST（spotting video scene text）。之前CVer曾分享过场景文本检测相关的论文
平时工作生活里面经常会遇到需要从图片或者书本上摘录一些文字的情况,本人看书喜欢写书摘,记录自己点点滴滴的感受,所以也经常去用一些文字拍照识别的 APP 来记录自己的读书感受,今天给大家介绍一款文字识别的 APP,可以提升大家的学习和工作的效率,识别引擎是采用的腾讯云 ocr 识别引擎,效率和准确率都比较高.
Android 中我们知道有一个使用频率非常高的控件，它就是 TextView，但是它的属性特别多，今天我们就来探究下，它都有哪些属性。
EAST由旷世科技于2017年发表在CVPR的关于自然场景文本检测的一篇文章。EAST是用来解决多方向文本检测的问题的一种思路。其核心思想体现在了以下几点。
自上次参加完回音分享会后，我下定决心要洗心革面乖乖打基础，于是开启了这个part，争取两个月不间断更新，写完Material Design与iOS中的组件（顺便学学英语），以便今后在使用的时候完全不虚
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OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指对图像进行分析识别处理，获取文字和版面信息的过程，是典型的计算机视觉任务，通常由文本检测和文本识别两个子任务构成。
像素级别的文本检测方法通常借鉴物体语义分割和实例分割的思想，利用全卷积神经网络(fully convolution network，FCN)(Long 等人，2015)对图像中的每个像素点进行文本和非文本分类，从而得到文本区域掩码图(Mask)。然后通过一些像素聚合的后处理方式将属于同一文本的文本像素点聚合在一起得到最后的文本实例边界框。
近几年来，Text-to-Image 领域取得了巨大的进展，特别是在 AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）的时代。随着 DALL-E 模型的兴起，学术界涌现出越来越多的 Text-to-Image 模型，例如 Imagen，Stable Diffusion，ControlNet 等模型。然而，尽管 Text-to-Image 领域发展迅速，现有模型在稳定地生成包含文本的图像方面仍面临一些挑战。
作者：熊唯，黄飞，戈扬，腾讯 PCG 应用研究员 本文介绍了 QQ 研发中心自研的 PPT 重建技术，目前腾讯文档在进行接入工作。当前主流办公产品比如 office，wps，腾讯文档会采用 AI 技术对图片进行排版恢复还原为 doc 形式的文档。通常针对以文字偏多，格式简单的图像效果比较好。如果内容丰富，图片并茂的内容图像在转为 doc 文档时，由于图像比例，文档排版插入，对丰富背景还原度差等问题导致很多 ppt 形式的图片无法很好还原为电子文档。 目前越来越多的资源信息是以图像形式存储，然而很多
很多零售店铺使用PDA对店铺存货进行盘点。有一种方式是PDA与公司的进销存系统对接，PDA逐个对卖场货品进行扫描，及时上传至系统，完成盘点。
语法 4. 文档声明 5. 元素(标签) 6. xml属性 7. xmll注释 8. 文本区域
最近对博客做了一些改动，比如重新展示了文章页面的文档表单导航，风格参考了 vitepress 的显示效果，同时也给文章页面的代码块添加了复制代码和显示代码语言的功能，参考的显示效果是 ChatGPT 网页输出。
近日 Mask TextSpotter v3 发布，代码已开源，论文 Mask TextSpotter v3: Segmentation Proposal Network for Robust Scene Text Spotting 详细介绍了其要解决的问题、使用的方案和达到的性能，此次更新依然带来惊喜，在多个数据集上大幅刷新了SOTA！
低级别事件指示Component已获得或失去输入焦点。 由组件生成此低级别事件（如一个TextField）。 该事件被传递给每一个FocusListener或FocusAdapter注册，以接收使用组件的此类事件对象addFocusListener方法。 （ FocusAdapter对象实现FocusListener接口。）每个此类侦听器对象获取此FocusEvent当事件发生时。 有两个焦点事件级别：持久性和暂时性的。 永久焦点改变事件发生时焦点直接移动从一个组件到另一个，例如通过到requestFocus的（呼叫）或作为用户使用TAB键遍历组件。 当暂时丢失焦点的组件的另一个操作，比如释放Window或拖动滚动条的间接结果一时焦点变化的事件发生。 在这种情况下，原来的聚焦状态将被自动一旦操作完成恢复，或者，对于窗口失活的情况下，当窗口被重新激活。 永久和临时焦点事件使用FOCUS_GAINED和FOCUS_LOST事件id传递; 水平可以使用isTemporary（）方法的事件区分开来。 如果未指定的行为将导致的id任何特定的参数FocusEvent实例不是从范围FOCUS_FIRST到FOCUS_LAST
容器Container是一个类，实际上是Component的子类，因此容器本身也是一个组件，具有组件的所有性质，但它的主要内容是容纳其他组件和容器，在其可视区显示这些组件。容器的各种的组件的大小和位置是由容器的布局管理器进行控制。
Bootstrap 是一个流行的开源前端框架，它使网页开发更加容易和高效。无论您是一个有经验的开发者还是一个初学者，本文将带您深入了解 Bootstrap，从基础概念到实际示例，以帮助您快速入门这个强大的工具。
表格作为一种有效的数据组织与展现方法被广泛应用，也成为各类文档中常见的页面对象。随着文档数目的爆炸性增长，如何高效地从文档中找到表格并获取内容与结构信息即表格识别，成为了一个亟待解决的问题。ICDAR是一个专注于文档分析与识别问题的国际学术会议，已经连续多届设置了表格识别专题。在今年的ICDAR 2019会议上，有不少研究者在表格检测与结构识别等领域做出了新的贡献，使其有了新的进展。本课题组梳理了该会议中有关表格识别的16篇论文，总结该领域当前的研究进展与挑战。同时，值得注意的是，该会议也举办了关于表格检测与结构识别的比赛，我们对参赛队伍使用的方法与结果进行了一些讨论。
xml 的标签属性和 html 的标签属性是非常类似的，属性可以提供元素的额外信息
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此系统是使用Java语言实现简易写字板程序，能够进行输入文字操作，并具有新建文件，打开文件，保存文件，退出，复制，粘贴，剪切，全选，撤销等多种基本功能。本系统结构如下：
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