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OCR提取图片文字

;即,针对印刷体字符,采用光学方式将纸质文档中文字转换成为黑白点阵图像文件,并通过识别软件将图像中文字转换成文本格式,供文字处理软件进一步编辑加工技术。...生活和工作中我们也经常需要从图片提取文字信息,比如从扫描件,截图或照片中提取有用信息。...图片发过来,你不能直接拨号,要么把手机号背下来,要么再找张纸记下来,才能拨号。那个这个时候,OCR就派上用处了。 ? 分别用上面提到三个工具来识别,看效果 ONLINE OCR ?...总体来说,三个方法都能识别出手机号来,但是中文识别效率各不相同。其实这张图还是比较难,因为文字排布比较杂乱,给识别增添了不少麻烦。...我相信OCR在生活中还有很多应用,比如信件或者包裹拍照,识别邮编之后分拣,手机拍名片自动提取姓名,手机号添加到通讯录,我相信即使在微信里面发图片,敏感信息还是能被后台监测到,OCR对腾讯来说应该是小菜一碟

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Python 提取图片GPS信息

JPG图片中默认存在敏感数据,例如位置,相机类型等,可以使用Python脚本提取出来,加以利用,自己手动拍摄一张照片,然后就能解析出这些敏感数据了,对于渗透测试信息搜索有一定帮助,但有些相机默认会抹除这些参数...提取图片EXIF参数: 通过提取指定图片EXIF参数结合GPS数据定位到当时拍摄图片物理位置. import os,sys,json import exifread import urllib.request...f.close() print("目标所在经纬度: {},{}".format(Lat,Lon)) getlocation(str(Lat),str(Lon)) 将图片转为字符图片...: 通过pillow图片处理库,对图片进行扫描,然后用特殊字符替换图片每一个位,生成字符图片. from PIL import Image import argparse # 将256灰度平均映射到...("--height",dest="height",type=int,default=25,help="指定图片高度") args = parser.parse_args() # 使用方式

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如何提取PPT中所有图片

PPT中含有大量图片,如何一次性将所有的图片转换出来,告诉你两种方法 # 一、另存为网页 1、 首先,我们打开一个含有图片PPT,点菜单“文件”--“另存为”;在“另存为”对话框中,选择保存类型为...“网页”,点保存; 2、打开我们保存文件目录,会发现一个带有“******.files”文件夹; 3、双击该文件夹,里面的文件类型很多,再按文件类型排一下序,看一下,是不是所有的图片都在里面了,一般图片为...jpg格式; # 二、更改扩展名为zip 1、必须是pptx格式,及2007以后版本ppt格式还能用上面的方法 2、右击要提取图片PowerPoint 演示文稿,打开快捷菜单选择“重命名”命令 3...、将扩展名“pptx”修改为“zip”,然后按回车键,弹出提示对话框,单击“是” 4、现在PowerPoint 演示文稿就会变成压缩包,双击打开,其余跟上面的步骤一样

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前端图片主题色提取

通常主题色提取都是在后端完成,前端将需要处理图片以链接或id形式提供给后端,后端通过运行相应算法来提取出主题色后,再返回相应结果。...由此,我尝试着利用 canvas在前端进行图片主题色提取。 一、主题色算法 目前比较常用主题色提取算法有:最小差值法、中位切分法、八叉树算法、聚类、色彩建模法等。...可以看到在不考虑图片加载时间情况下,用中位切分法提取耗时相对较短,而图片加载耗时可以说是难以逾越障碍了(整整拖慢了450ms),不过目前代码还有不错优化空间,比如间隔采样,绘制到canvas...所以看来准确性还是可以,约76%颜色与cgi提取结果相近,在大于100中抽查后发现有部分图片两者提取主题色各有特点,或者平分秋色,比如 ? ?...五、小结 总结来看,通过canvas中位切分法与cgi提取结果相似程度还是比较高,也有许多图片有很大差异,需要在后续实践中不断优化。

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Python提取图片文字内容

一、前言 爬虫时候,有时候会遇到一些验证码,常见有滑块验证码和文字验证码,本文所讲内容将为解决文字验证码做一些准备!...二、easyocr库安装 pip install easyocr EasyOCR 中文主页:传送门 GitHub地址:传送门 三、提取图片效果 以这张图片为例: image.png 运行代码: import...,以列表形式展示出来。...李玄宗手持能升级功法玄法戒两度穿趑,从纵横江湖一代邪壬到依附妖魔苦苦求生底层修士。乱世之中。李玄宗为求超脱踏入巅峰。以人身成为那搅动天下风云混天大圣 !...四、运行过程中可能遇到一些问题 安装完库,进行代码运行,可能出现问题: 错误提示1: OSError: [WinError 126] 找不到指定模块。

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ffmpeg api应用——提取视频图片

(转载请指明出于breaksoftwarecsdn博客)         “短视频”都是以“文件"形式保存于服务器上。任何一个便于传播文件都会有一种定义良好格式,同样视频也有其格式。...那这两个模块是怎么组合?是不是一个极短时间内图像和声音(比如我们此时此刻正看到图像和听到声音)融合在一个“区块”中?         从设计角度说,“耦合”是非常不好。...可以见得,字幕并不是刻印在图像上。在现实生活中,我们在播放器中可以选择不同字幕,不同语言配音(英文/中文),这些都是以流形式保存在视频文件这个容器中,而且它们还可以是多份。...如本文标题,我们需要从图像流中提取图片,于是切入AVMEDIA_TYPE_VIDEO类型流进行操作 if (st->codecpar->codec_type == AVMEDIA_TYPE_VIDEO...= AVERROR(EAGAIN)) { return ret; } return 0; }         对于每个解码后数据,我们需要通过图片编码器将其编码成一个图片文件

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HTML图片热点

目前在改进内部系统一个功能,前端给出了效果图,从前段到后端都需要自己来写了,好在自己对前端技术也略有涉猎。        ...页面需要实现一个按钮切换效果,其实切换只是冠冕堂皇的话了,就是点击图片一下,换成另一张图片。效果如下: ? ?        ...这是从效果图上截下来两张图片,需要效果就是点击正式版,切换到左边效果,点击编辑版切换到右边效果,所以需要正式版和编辑版上触发不同事件,但是正式版和编辑版是在一张图片,引出本篇主题,图片热点...(shape="rect")热点,coords是热点坐标,矩形需要两组坐标,左上角顶点坐标和右下角顶点坐标,这两个点确定了一个矩形。...热点多用于大张图片不同区域设置不同链接,如地图,这里如此做只是不想再去PS切图,那样得四张图片

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HTML 正文内容提取库 Boilerpipe

Boilerpipe 是一个能从 HTML 中剔除广告和其他附加信息,提取出目标信息(如正文内容、发布时间) Java 库。...授权协议:Apache 开发语言:Java 操作系统:跨平台 Boilerpipe 是一个能从 HTML 中剔除广告和其他附加信息,提取出目标信息(如正文内容、发布时间) Java 库。...其算法基本思想是通过训练获得一个分类器来提取出我们需要信息。...sax,SAX 解析器,定义了从各种来源获取并解析网页方法。 extractors,提取器,提取流程入口。...每个 extractor 都定义了自己提取方法,通过调用不同 filter 达到不同处理效果。 conditions,条件判断,判断一个 TextBlock 是否满足特定条件。

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【Python案例】OCR提取图片文字

很多软件内置了OCR功能,即图片提取文字功能。有些是免费提供给大家使用,但有些是收费。不管是免费还是收费,终究逃离不了隐私问题。用别人OCR,总得把图片传到对方服务器。...图片1 安装环境本文基于PaddleOCR搭建本地开发图片提取文字软件,因此需要安装PaddlePaddle环境。...1.1 安装PaddlePaddle如果您机器有安装CUDA9或CUDA10,推荐安装GPU版本PaddlePaddle,享受更快运行速度。...第3行代码中, img_path表示图片路径,cls表示是否使用角度分类模型。3 开发界面有了以上代码就可以完成OCR功能,但使用起来还不够方便,我们进一步将OCR功能封装成软件,便于交互。...如果您觉得本文有帮助,辛苦您点个不需花钱赞,您举手之劳将对我提供了无限写作动力! 也欢迎关注我公众号:Python学习实战, 第一时间获取最新文章。图片

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网店工商信息图片文字提取

这个我感觉还是比较有意思,所以选了个网店工商信息图片文字提取题目,然后花四天时间完成,下面主要和大家分享一下问题解决思路。...1.网店工商信息图片文字提取 图片内容如下所示,但每张图片中信息出现位置不尽相同,题目要求所写程序能够完成如下几个功能点。 程序能够识别不同格式图片,并能够提取所要求信息。...从图片之中提取企业注册号和企业名称信息,并保存到Excel表格之中。 程序能够自动读取企业工商信息图片所在文件夹路径。 识别速度保持在60秒识别50张图片,识别正确率保证在95%以上。 ?...(TesseractException e) { System.err.println(e.getMessage()); } } } 3.网店工商信息图片文字提取...而且每次识别时候不是识别企业注册号和企业名称完整信息,而只是试探识别这几个字,如果识别成功之后,然后再扩大识别宽度,提取所需要完整信息。

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