现在终于可以开始介绍Swing用户界面组件了。首先，介绍具有用户输入和编辑文本功能的组件。文本域（JTextField）组件和文本区（JTextArea）组件用于获取文本输入。文本域只能接收单行文本输入而文本区可以接收多行文本输入。
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。
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。
获取的边界值 , 并不是绘制该文本的坐标 , 是使用 Paint 在 Canvas 中绘制的文本的真实占用区域 , 如下图红色矩形框所在的区域 , 与文本的相对坐标 , 下图的红色矩形框的 右下角是 ( 0 , 0 ) 坐标位置 ;
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本文简要介绍了2019年7月被ICCV录用的论文“Efficient and AccurateArbitrary-Shaped Text Detection with Pixel Aggregation Network”的主要工作。该论文主要解决了自然场景文本检测中的两个问题：一是如何权衡在自然场景任意形状文本检测的速度与精度，二是不规则文本的精准检测。
前言：在现代社会中，计算器是我们生活中不可或缺的工具之一。它们可以轻松地进行各种数值计算，从简单的加减乘除到复杂的科学运算，为我们提供了快捷准确的计算结果。但你是否曾想过，我们可以亲手打造一个属于自己的计算器应用程序，体验计算世界的奇妙之旅？本文将带领你进入计算器应用程序的开发领域。我们将使用Java编程语言和Swing图形界面库，从零开始构建一个简单但功能强大的计算器应用程序。无论你是计算机科学专业的学生，还是对编程和应用开发感兴趣的爱好者，这个实践项目都将为你提供一个宝贵的机会来深入了解应用程序开发的流程和技术。
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。
许多Swing组件在其GUI中显示文本字符串。默认情况下，组件的文本以一种字体和颜色显示，并且全部显示在一行上。 可以分别通过调用组件的setFont和setForeground方法来确定组件文本的字体和颜色。例如，以下代码创建一个标签，然后设置其字体和颜色：
描述:利用JAVA的Graphical User Interface(图形用户接口)来进行实现展示GUI界面;
虽然设计的代码在仿真器中理论上来说是可以并行执行的，但是在实际仿真中，代码都是运行在CPU上的一些程序而已。SV为代码的执行顺序定义了调度机制，最大限度的减少不确定性的产生。
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前者使用文本的字符、位置和掩码图像等输入来为文本生成或编辑生成潜在特征。后者采用OCR模型将笔划数据编码为嵌入，与来自分词器的图像描述嵌入相结合，以生成与背景无缝融合的文本。作者在训练中采用了文本控制扩散损失和文本感知损失，以进一步提高写作准确性。据作者所知，AnyText是第一个解决多语言视觉文本生成的工作。 值得一提的是，AnyText可以与社区现有的扩散模型相结合，用于准确地渲染或编辑文本。经过广泛的评估实验，作者的方法在明显程度上优于其他所有方法。 此外，作者还贡献了第一个大规模的多语言文本图像数据集AnyWord-3M，该数据集包含300万个图像-文本对，并带有多种语言的OCR注释。基于AnyWord-3M数据集，作者提出了AnyText-benchmark，用于评估视觉文本生成准确性和质量。 代码：https://github.com/tyxsspa/AnyText
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 Buttons Human Interface Guidelines链接：Buttons Button 用于启动 app 的特定操作，它具有可自定义的背景，并且可以包含title或图标。 系统为大多数使用情况提供了许多预定义的 button 样式。 也可以设计完全自定义的按钮。 ---- System Bu
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！
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。
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
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
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
在文本检测任务中，较少出现字符重合的情况（重合的字符人也认不出来啊），所以基于分割思想的文本检测算法也能得到很好的效果。
根据给定的文章内容，撰写摘要总结。
在HT for Web提供了一下几种常用的Editor，分别是： slider：拉条 color picker：颜色选择器 enum：枚举类型 boolean：真假编辑器 string：普通的文本编辑器 除了这几种常用编辑器之外，用户还可以通过继承ht.widget.BaseItemEditor类来实现自定义编辑器。 而渲染器，在HT for Web提供常用的Renderer有： enum：枚举类型 color：颜色类型 boolean：真假渲染器 text：文本渲染器 和编辑器一样也可以自定义渲染器，但是
Android 中的基本视图是 GUI 中通常直接使用的一些类，例如：字符区域、按钮、图像区域、图像按钮、进度条等。
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！
本文的作者首先提出了 DBNet，将特征图二值化的过程构建成了一个可微的过程，可以直接参与到训练中，如图 2 红色箭头所示：
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
计算机视觉是使计算机能够对数字图像和视频有较高了解的技术，而不仅仅是将它们视为字节或像素。 它广泛用于场景重建，事件检测，视频跟踪，对象识别，3D 姿态估计，运动估计和图像恢复。
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：
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：
作者： 蓝色理想 SCRIPT 标记? 用于包含JavaScript代码.? 属性? LANGUAGE 定义脚本语言? SRC 定义一个URL用以指定以.JS结尾的文件? windows对象?
在 IntelliJ IDEA 上，您是不是更喜欢使用键盘而不是鼠标？如果答案是肯定的，那接下来的内容正好适合您！在这篇文章中，我们将向您展示 10 个不必在日常任务中使用鼠标的位置。
场景文本检测器由文本检测和识别模块组成。许多研究已经将这些模块统一为一个端到端可训练的模型，以获得更好的性能。一个典型的体系结构将检测和识别模块放置到单独的分支中，通常使用RoI pooling来让这些分支共享一个视觉特征。然而，当采用使用基于注意力的解码器和表示字符区域空间信息的检测器时，仍然有机会在模块之间建立更互补的连接。这是可能的，因为这两个模块共享一个共同的子任务，即查找字符区域的位置。
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）：
2018-07-19 11:48
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。
【iVX 初级工程师培训教程 10篇文拿证】01 了解 iVX 完成新年贺卡 【iVX 初级工程师培训教程 10篇文拿证】02 数值绑定及自适应网站制作 【iVX 初级工程师培训教程 10篇文拿证】03 事件及猜数字小游戏 【iVX 初级工程师培训教程 10篇文拿证】04 画布及我和 iVX 合照 【iVX 初级工程师培训教程 10篇文拿证】05 画布及飞机大战游戏制作 【iVX 初级工程师培训教程 10篇文拿证】06 数据库及服务 【iVX 初级工程师培训教程 10篇文拿证】07 08 新闻页制作 【iVX 初级工程师培训教程 10篇文拿证】09 聊天室制作
EAST文本检测器需要OpenCV3.4.2或更高版本，有需要的读者可以先安装OpenCV。
本文对华中科大、阿里巴巴合作完成的、发表在AAAI 2020的论文《All You Need Is Boundary: Toward Arbitrary-Shaped Text Spotting》进行解读。
Linux的浩瀚无垠，使人总能每次都提交与众不同的内容。这些内容不仅对他们的职业生涯很有用，同时也让他们增长知识。在此，我们就尝试这么去做，至于能取得多大的成功，就由我们的读者朋友们来判断吧。
我就佩服我这个钻研精神,涉及到前端的东西,什么东西我都能给你扯上一段.在工作咸鱼之际,也绝不放过自己,一颗奔腾的心永远保持着对技术的热爱与追求. 中华文化上下五年前,二近代文明的信息化却不是从中国诞生的,我真是深表遗憾.恨自己生不逢时.没有创造出A语言,碾压C语言,没有第一个创造计算机......啊,不知不觉扯远了.
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！
本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。
上周领导安排了一个任务：希望我们的动态展示不是固定把图片展示在文本的上面或者下面，希望图片放在文本内容里，也不需要很复杂的效果，就排版好看就行。
自治系统：autonomous system。在互联网中，一个自治系统(AS)是一个有权自主地决定在本系统中应采用何种路由协议的小型单位。这个网络单位可以是一个简单的网络也可以是一个由一个或多个普通的网络管理员来控制的网络群体，它是一个单独的可管理的网络单元（例如一所大学，一个企业或者一个公司个体）。一个自治系统有时也被称为是一个路由选择域（routing domain）。一个自治系统将会分配一个全局的唯一的16位号码，有时我们把这个号码叫做自治系统号（ASN）
这篇论文介绍了一个名为AnyText的新型扩散模型，专注于生成准确且连贯的图像中的视觉文本。AnyText是一个基于扩散的多语言视觉文本生成和编辑模型，它通过两个主要组件来实现这一目标：辅助潜在模块（auxiliary latent module）和文本嵌入模块（text embedding module）。
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。
2017年华中科技大学在发表的论文《An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition》提出了一个识别文本的方法，这种方法就是CRNN。该模型主要用于解决基于图像的序列识别问题，特别是场景文本识别问题。
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