引言 从CSDN下载Demo源码：https://download.csdn.net/download/u011018979/19262418 1、应用场景：证件扫描、文字识别 2、原理：利用iOS13 VNDocumentCameraViewController的证件扫描和VNRecognizeTextRequest文字识别功能进行实现 3、原理文章：https://kunnan.blog.csdn.net I 、 iOS13 证件扫描API VisionKit的VNDocumentCameraViewController API_AVAILABLE(ios(13.0)) API_UNAVAILABLE(macos 在这里插入图片描述 II、iOS13 文字识别API Vision的 VNRecognizeTextRequest API_AVAILABLE(macos(10.15), ios(13.0), tvos
tess-two 来作文字识别，只能是拍一张照，然后等待识别结果，比如识别文章、扫描身份证等，如果像我的需求，需要识别面单上的手机号，可能一分钟需要扫描几十个手机号，那就必须要达到毫秒级的解析速度，直接使用常规的方法肯定是不行的 比如我扫描手机号的功能，面单上都是黑体字，手机号只有纯数字， 就这么点识别范围去检索一个30M的字库，显然多了很多无用功 解决办法就是： 训练自己的字库，如果你需要毫秒级的扫描速度，那你的需求涉及的扫描内容 ，或者找到了，文字高度占比还不到解析图片的20%, 那这张图片八成是无意义的图片，不用解析，直接下一帧（当你对着墙或者什么无聊的东西扫描的时候， 这里就会直接结束，不会浪费时间去做文字识别） ，至于区分条件，就看文字间的间隔，超过正常宽度就 算是一个文字块的结束，至于正常的文字间隔就要按需求而定了，比如这里扫描手机号，手机 号是11位的，那两个数字之间的距离说破天也不会超过图片宽度的 这就没办法了，只取一条像素行，一是为了减少耗时，二是让我的脑细胞少死一点，你要扫描手机号， 还非要把手机号完美躲开正中间，那我就不管了..... */ //文字间隔，每次遇到白色像素点
基于行业前沿的深度学习技术，将图片上的文字内容智能识别成为可编辑的文本。有效地代替人工录入信息。
OCR(Optical Character Recognition):光学字符识别,是指对图片文件中的文字进行分析识别，获取的过程。 project/tesseract-ocr-alt/tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe Windows cmd命令行使用Tesseract-OCR引擎识别手机号码和图片中的文字 这个安装程序默认包含了英文字库。 例如： tesseract OCR.jpg result -l chi_sim -psm 7 nobatch -l chi_sim 表示用简体中文字库（需要下载中文字库文件，解压后，存放到tessdata 目录下去,字库文件扩展名为 .raineddata 简体中文字库文件名为: chi_sim.traineddata） -psm 7 表示告诉tesseract code.jpg图片是一行文本这个参数可以减少识别错误率
在crt显示时代，电子束在扫描图像的时候，并不是从显示器的边缘开始的，为什么了，因为如果正好100%从边缘开始我们就会看到显示边缘畸变，图像扭曲不正常，为了解决这个问题，就是加大扫描范围，而显示较小的范围 我们称这个现象为过扫描现象即overscan。 那何谓欠扫描，从字面意思理解就是欠缺扫描，即图像扫描不到位，扫描面积小于显示面积。直观的体验就是你看到的图像不满屏有黑边。 所以带来一个问题，在现在液晶或led电视模式下，正好的点对点显示是正好满屏，但这个取决于输入设备源如果输入的信号是1080p但显示点对点是720p就没办法点对点显示，这个时候就会出现电视扫描转换过程，即将 如果欠扫描就有黑边，如果过扫描就截图显示不完整，这时候调节输出模式，从欠扫描到过扫描直到正好显示完整为止。amd通常调节范围在10%内，国标5%。
场景文字识别是在图像背景复杂、分辨率低下、字体多样、分布随意等情况下，将图像信息转化为文字序列的过程，可认为是一种特别的翻译过程：将图像输入翻译为自然语言输出。 场景图像文字识别技术的发展也促进了一些新型应用的产生，如通过自动识别路牌中的文字帮助街景应用获取更加准确的地址信息等。 在场景文字识别任务中，我们介绍如何将基于CNN的图像特征提取和基于RNN的序列翻译技术结合，免除人工定义特征，避免字符分割，使用自动学习到的图像特征，完成端到端地无约束字符定位和识别。 本例将演示如何用 PaddlePaddle 完成 场景文字识别 (STR, Scene Text Recognition) 。 任务如下图所示，给定一张场景图片，STR 需要从中识别出对应的文字"keep"。 ? 图 1. 输入数据示例 "keep" |2.
【前言】 在dn整体架构一文中提到了逻辑业务层包括BP管理、块扫描和目录扫描，文本就来聊聊块扫描和目录扫描的大概原理。 【块扫描】 块扫描主要是对dn上存储的所有block进行数据完整性校验。 又因为有了限速，一次完整的块扫描耗时是非常长的，为了避免扫描过程中，dn意外的重启，导致重新开始扫描，因此扫描过程中会定期将扫描的信息记录到磁盘文件中（游标文件），dn重启后读取该文件继续本次扫描直到扫描完所有的 与块扫描不同，目录扫描不会进行实际文件的读取，仅仅是扫描目录下的文件，从文件名去判断内存中是否存在对应的block。 ---- 有几点需要注意： 与块扫描一样，dn启动时并不会立即启动目录扫描，而是等成功向nn请求到命名空间信息后，才初始化目录扫描。 【总结】 dn的块扫描和目录扫描一定程度上保证了数据的完整性。
msfconsole 简称 msf 是一款常用的安全测试工具，包含了常见的漏洞利用模块和生成各种木马，其提供了一个一体化的集中控制台，通过msfconsole，...
) nmap不加任何选项时，会扫描目标主机的在线状态、以及端口扫描。 ①屏蔽ping协议扫描（-PN选项） 概念：通过nmap再进行其他扫描之前，都会对目标进行一个ping扫描，如果对目标没有ping，那么就会结束整个扫描过程。 屏蔽ping扫描的功能就是：在nmap扫描的过程中，不论目标主机能不能ping通，都要将整个扫描过程完成 格式：nmap -PN [目标] ②仅适用ping协议进行扫描（-sP选项） 概念 （-sT选项）：完成了3次握手的扫描称为“全开扫描” 半开扫描（-sS选项）：由于3次握手中，最后一步的意义不大，所以扫描的时候，第三步没有进行的扫描称为“半开扫描” 建议：建议使用半开扫描，因为这种扫描速度最快 端口扫描 nmap对端口的扫描一般采用TCP协议，并且不给出其它参数选项时，只默认扫描1000个端口 对目标端口扫描时，扫描到的端口状态有以下5种： open：应用程序在该端口接受TCP连接/UDP报文
1、简介 dirsearch是一个基于python3的命令行工具，常用于暴力扫描页面结构，包括网页中的目录和文件。 相比其他扫描工具disearch的特点是： 支持HTTP代理 多线程 支持多种形式的网页（asp,php） 生成报告（纯文本，JSON） 启发式检测无效的网页 递归扫描 用户代理随机化 批量处理 扫描器与字典 --扫描-子目录=SCANSUBDIRS, --扫描-子目录=SCANSUBDIRS。 扫描给定的-u|--url的子目录(以-u|--url分隔)。 扫描 -t THREADSCOUNT, --threads=THREADSCOUNT。
在开发一款中国文化的app时，需要以竖排文字的方式展示诗文。 在CSS中，有一个文字方向的属性可以用来直接显示竖排文字，但是在iOS中并没有直接提供，所以扩展一下String类，可以返回一个竖排多行文字 先看一下效果: ---- 简单做一下说明： convertVerticalText 是将多行文字转变为多列文字的处理过程，类似于矩阵的对角。 首先获取待转换的文字一共有多少行，那么也就对应着转换后每一行有几个字。 由于每一行的文字个数未必相同，在转换为列的时候，就意味着会有空白，所以要获取最长一行有多少个字符。
今天在做多媒体作业的时候需要实现JPEG压缩，其中一步就是将量化后的块做zigzag扫描。 1,64); % 将输入块变成1x64的向量 zigzagR = reshape(zigzag',1,64); b = aa(zigzagR); % 对 aa 按照查表方式取元素，得到 zig-zag 扫描结果
1、首先文字换行和display属性是没有关系的 2、影响文字换行不起作用的有可能是white-space属性 .div{ width:100px;//必须要设置的 white-space:normal
怎么用打印机扫描？打开带有扫描功能的打印机盖子。 把需要扫描的文件或照片 正面朝下帖放于玻璃面板上。 关下打印机盖子。 (扫描的时候 感光鼓会有光线感应，关下盖子才能更好质量的扫描出文件或照片) 双击桌面我的电脑， 找到扫描设备 双击图像扫描仪，弹出一对话框，继续选择扫描仪后点确定 这时候有出现对话框“欢迎使用扫描仪向导 根据预览，调整原文件，使原文件在扫描的正中位置 调整好原文件后，接着点击“下一步”这个时候 对话框里有三个选线， 第一个是编辑扫描内容字样，(也就是你给扫描数来的文件命名，我这里命名为：荣誉证书封面扫描 第三就是扫描出的文件存放路径了。 设置好 扫描名称 扫描文件格式 存放路径后 点击“下一步”就开始扫描 生成文件了。这个时候就等待进度条达到100%就可以了。 扫描完成后 提示框会有几个选项，可以直接点击关闭或取消，也可以点击下一步， 根据提示点击完成 最后回到桌面就可以看到刚扫描出来的文件了。 双击文件就可以查看扫描出来的效果了。
override void dispose() { //销毁 _animationController.dispose(); super.dispose(); } 3 旋转扫描效果 height: 200, color: Colors.green, ), ), //第二层的扫描 RotationTransition( //动画控制器 turns: _animationController, //圆形裁剪 child: ClipOval( //扫描渐变 Container( width: 200, height: 200, decoration: BoxDecoration( //扫描渐变
在内部网络中，SPN扫描通过查询向域控制器执行服务发现。可以帮助我们识别正在运行重要服务的主机，如终端、交换机、微软SQL等，并隐藏他们。
思路如下： 手机屏幕投影到电脑上； 截图并识别图片文字； 调用百度来进行搜索； 提取html关键字。
百度通用文字识别服务的免费使用次数提升100倍，从每天500次提升至每天50000次；通用文字识别高精度版的免费使用次数提升10倍，从每天50次提升至每天500次。 目前业界通常按照接口调用次数收费，单个接口单次调用费从几分钱到几毛钱不等，百度永久免费开放通用文字识别及其他文字识别技术，实实在在为企业节约一笔不菲的支出。 现阶段已有大量企业将百度通用文字识别、身份证识别、银行卡识别、增值税发票识别、驾驶证识别、行驶证识别、网络图片文字识别、自定义模版文字识别等服务应用在实际业务中。 三星希望能为客户打造极致的用户体验，要解决上述问题，就需要一个高精度的文字识别接口，实现通用场景下对多种语言的文字提取功能，再结合翻译为客户提供完整、流畅的体验。 案例四：折800应用网络图片文字识别，实现高效图文反作弊 面对花样繁多的违规文字图片，折800希望用一款高效精准的 OCR 产品实现自动化的文字提取，完成自动审核。
---- 服务扫描 根据服务的指纹与指纹库的比对，得出结论 amap amap 192.168.1.1 1-100 –qb ? Nmap nmap –sV 192.168.1.1 ? 同样的端口范围，扫描出来的详细程度差距太大 ---- 操作系统识别 操作系统识别主要依赖的就是各个操作系统给我们反馈的信息中一些特殊字段不同 TTL 值判断 不过的系统的TTL值是不一样的 Windows 可以看到并没有识别出具体是哪一款WAF 还有一些工具检测waf是其中的一项功能，比如我们熟悉的sqlmap ---- 服务扫描就到这里就结束了 -END-
registerBeanDefinitions(mapperScanAttrs, registry, generateBaseBeanName(importingClassMetadata, 0)); } } 这样是默认扫描 com.kq.mybatis.mapper和com.kq.mybatis1.mapper包下的所有.clsss文件，而不是扫描这2个包下的所有Mapper文件 @MapperScan指定markerInterface 这里通过@MapperScan指定markerInterface，这样扫描出来的都是实现该接口的Mapper @MapperScan(value = {"com.kq.scan.mybatis.mapper (如果不存在mapper注册配置或mapper扫描配置，则此配置允许扫描mapper基于与Spring Boot本身相同的组件扫描路径。) processPropertyPlaceHolders", true); builder.addPropertyValue("annotationClass", Mapper.class); //指定扫描的注解
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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