向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 一、介绍 批量文字识别（OCR）是Python办公自动化的基本操作，应用在我们工作生活中的方方面面，比如车牌识别、证件识别、银行卡识别、票据识别等等。 Python中OCR第三方库非常多，比如easyocr、PaddleOCR、cnocr等等。 EasyOCR 是一个用 Python 编写的 OCR 库，用于识别图像中的文字并输出为文本，支持 80 多种语言。 检测部分使用CRAFT算法，识别模型为CRNN，由3个组件组
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：
导读：作者系腾讯QQ研发中心——CV应用研究组的yonke。本文主要介绍基于深度神经网络的表格图像识别解决方案。 1.前言 1.1背景 大多数人日常办公处理的文件，无非就是表格和文档，其中表格的重要性毋庸置疑。在各行各业的桌面办公场景中，Excel和WPS是电子表格的事实标准。我们经常遇到这种需求：将一个表格图片的内容导入Excel。 以前我们只能对着图片把内容一点点敲进excel，既低效又容易出错。近年来，在深度学习的加持下，OCR （Optical Character Recognition，光学
作者介绍： 叶成，数据分析师，就职于易居中国，热爱数据分析和挖掘工作，擅长使用Python倒腾数据。 前言 学习爬虫也有段时间了，闲着无趣，想找点项目练练手，于是乎通过顺祥老师介绍，接到了一个关于百度指数的爬虫需求。（百度指数可以反映一个词在一段时间内的搜索热度，不知道百度指数的同学们可以自行百度）。好的，话不多说，开始我们的项目。 百度指数页面 📷 输入查询的关键字 📷 嗯？跳转到了登陆界面！（赶紧拿出小本本记下，这里需要登陆）。 登陆后的展现 📷 心中窃喜，脑子里满是抓包分析，模拟请求，获取指数，gam
牛小明为四川长虹电器股份有限公司的资深专家，也跟CV君一样曾供职于华为，是两个可爱宝贝的父亲，研究领域涉及图像、语音、文本信号处理和机器人等，Tel:15882855846; Email: xiaoming1.niu@changhong.com
如今，智慧办公是企业办公领域数字化转型的题中之义。作为国内最早开发的软件办公系统之一，金山办公如何应用深度学习实现复杂场景文档图像识别和技术理解？本文将从复杂场景文档的识别与转化、非文本元素检测与文字识别、文本识别中的技术难点等多个方面进行深度解析。 作者 | 金山办公CV技术团队 出品 | 新程序员 在办公场景中，文档类型图像被广泛使用，比如证件、发票、合同、保险单、扫描书籍、拍摄的表格等，这类图像包含了大量的纯文本信息，还包含有表格、图片、印章、手写、公式等复杂的版面布局和结构信息。早前这些信息均采用
本文主要介绍了深度序列学习在OCR中的应用，包括CRNN、EDA、Encoder-Decoder、Attention模型等。这些模型在OCR领域取得了显著的成果，可以用于端到端的文本识别。其中，CRNN模型在文本识别任务上表现尤为突出，可以处理不同大小、字体、颜色的文本，并且不需要文本框标注。在实践中，使用Attention OCR模型可以更好地处理含有多个背景干扰的文本，并且可以适应不同排版和字体大小的文本，真正实现了端到端的文本识别。然而，该方法仍存在一些局限性，如识别结果字符内容可能乱序，以及不适用于文字内容较多的图片等。
由于最近在接触一些OCR的工作，所以本期《晓说AI》和大家分享一下我的一些总结，先从基本的概念讲起。如有错误，还请指正，谢你3千遍。如有疑问，欢迎留言，我会第一时间答复。
PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力开发者训练出更好的模型，并应用落地。
在当今快节奏的软件开发环境中，设计师与开发者之间的协同工作显得尤为重要。然而，理解并准确实现设计稿的意图常常需要耗费大量的时间和沟通成本。为此，开源社区中出现了一个引人注目的项目——screenshot-to-code，它利用AI人工智能技术（机器学习算法和视觉分析技术），将屏幕截图自动转换为前端代码，为设计师和开发者之间的合作开辟了新的可能性。
曾在 52CV 发表 “最新图文识别技术综述”，研究领域涉及图像、语音、文本信号处理和机器人等，身处传统产业领域，致力于AI技术在工业生产中的落地开花。
WPF控件是Windows Presentation Foundation（WPF）中的基本用户界面元素。它们是可视化对象，可以用来创建各种用户界面。WPF控件可以分为两类：原生控件和自定义控件。
随着人工智能生成内容（AIGC）相关研究的突破，人类社会正面临一个全新的转折点。诸如多模态、可控扩散模型和大型语言模型等技术正在直接改变创意设计领域的生产过程。
这么多环节，任何地方出一点问题，都会拉长开发周期。因此，不少公司，比如Airbnb已经开始用机器学习来提高这个过程的效率。
RK3588 NPU性能可谓十分强大，6TOPS设计能够实现高效的神经网络推理计算。这使得RK3588在图像识别、语音识别、自然语言处理等人工智能领域有着极高的性能表现。
结构 head title meta body 文本 标题和段落 粗体和斜体 上标和下标 空白（白色空间折叠） 折行和水平标尺 语义化标记 加粗和强调 引用 缩写词和首字母缩写词 引文 所有者联系信息 内容的修改 列表（list） 有序列表（ordered list） 无序列表（unordered list） 定义列表（definition list） 链接（anchor） 页面链接 锚链接 功能链接 图像（image） 图像存储位置 图像及其宽高 选择正确的图像格式 JPEG GIF PNG 矢量图 fi
你可以在 GitHub 上找到这个项目的代码：https://github.com/ashnkumar/sketch-code
选自InsightDataScience 作者：Ashwin Kumar 机器之心编译 参与：乾树、李泽南 在人们的不断探索下，「使用人工智能自动生成网页」的方法已经变得越来越接近实用化了。本文介绍的这种名为 SketchCode 的卷积神经网络能够把网站图形用户界面的设计草图直接转译成代码行，为前端开发者们分担部分设计流程。目前，该模型在训练后的 BLEU 得分已达 0.76。 你可以在 GitHub 上找到这个项目的代码：https://github.com/ashnkumar/sketch-code
CW，广东深圳人，毕业于中山大学（SYSU）数据科学与计算机学院，毕业后就业于腾讯计算机系统有限公司技术工程与事业群（TEG）从事Devops工作，期间在AI LAB实习过，实操过道路交通元素与医疗病例图像分割、视频实时人脸检测与表情识别、OCR等项目。
Axure RP 8 for Mac是一款高效的原型设计软件，它是能够有效的帮助设计者快速的设计出产品原型。axure mac已经广泛的应用于一些大型企业公司采用，它能让设计者快速创建应用软件，或者在web网站的线框图、流程图、原型和规格的设计制作。
图像识别算法在企业文档管理软件里可谓是扮演了一位全能选手，让我们的文档处理变得轻松愉快，就像吃了一块巧克力一样。现在，让我们来看看图像识别算法在企业文档管理软件里的一些酷炫玩法：
tldraw是一款开源的Web绘图工具，可以使用它创建并共享流程图、线框图、原型、图表和其他可视化内容。
作者：Xiu-Shen Wei等 机器之心编译 参与：Pedro、路 近日，来自南京大学、旷视和阿德莱德大学的研究者在 arXiv 上发布论文，提出一种利用少量样本学习新类别细粒度分类器的新方法 FSFG 模型，该方法包含两个模块：双线性特征学习模块和分类器映射模块。后者中的「分段映射」功能是该模型的关键部分，它通过一种参数更少的方式学习一组相对易实现的子分类器，进而生成决策边界。 细粒度图像识别是一个重要的计算机视觉问题。得益于复杂深层网络结构的应用，该问题解决方案的表现也越来越好。训练这种分类算法所需
Kaggle是一个数据分析的竞赛平台，网址：https://www.kaggle.com/，网站主页面如下：
袁秋龙，携程度假大数据AI研发团队实习生，专注于计算机视觉的研究和应用。在实习期间致力于度假图像智能化工作，OCR问题为实习期主要做的研究。
光学字符识别(OCR)，即将手写或印刷文本的图像转换成机器可读的文本，这是一门可以追溯到70年代初的科学，但长期以来，算法一直难以识别出与水平面不平行的字符，为此，亚马逊的研究人员开发了一种“文本框”——是自然图像中“弯曲”文字的探测器。
最近，图像识别领域发布了白皮书，简单翻译一下做个总结。 ---- 目录 [1] Introduction 1.1 Exponential Growth of Image and Video 1.2 Statistics [2] Image Recognition [3] Recent Innovations 3.1 Approaches 3.2 Deep Neural Networks [4] Applications 4.1. Inform
课程大作业的目的是：运用在本次课程中学到的知识来指导实践，了解程序设计其实现方法，学会解决实际问题。掌握微信小程序设计的具体步骤与基本方法，针对选定的程序做调研分析。通过课程大作业，提高实践动手技能，培养独立分析分析问题和解决问题的能力。 课程大作业的要求：本次课程大作业的选题比较灵活，可以是自主选题，也可以参考课本中的案例自行修改完善，题目要符合课程大作业的要求，并且具备一定的水平和深度。
图像识别市场估计将从2016年的159.5亿美元增长到2021年的389.2亿美元，在2016年至2021年之间的复合年增长率为19.5％。机器学习和高带宽数据服务的使用进步推动了这项技术的发展。 。电子商务，汽车，医疗保健和游戏等不同领域的公司正在迅速采用图像识别。根据MarketsandMarkets的报告，图像识别市场分为硬件，软件和服务。以智能手机和扫描仪为主的硬件部分可以在图像识别市场的增长中发挥巨大作用。越来越需要具有创新技术（例如监控摄像头和面部识别）的安全应用程序和产品。
4 月 1 日，Infinity宣布端到端 RAG 解决方案 RAGFlow 开源，仅一天收获上千颗星，到底有何魅力？ 我们来安装体验并从代码层面来分析看看。
在电脑屏幕监控软件中，图像识别算法就像是一个电脑版的侦探，用着最先进的计算机视觉技术，自动监视和分析屏幕上的图像内容。图像识别算法可以轻松地识别出屏幕上的物体、文字、图案等等，不管它们是多么复杂或是隐蔽。无论你是在监控系统里还是在视频编辑软件中使用它，都会让你感觉到“嗯，这真的是太强大了！”下面就为大家简单的介绍一下图像识别算法在电脑屏幕监控软件中优势与实用性。
机器之心专栏 作者：蚂蚁集团-大安全-机器智能 来自蚂蚁集团 - 大安全 - 机器智能和上海交通大学的研究者提出了一种多模态文档理解新模型 XYLayoutLM。 近年来，多模态文档理解在各类场景得到了广泛的应用。它要求我们结合图像，文本和布局信息对扫描件或者 pdf 文件进行理解。在常见的表单理解的任务中，多模态数据如图 1 所示。 图 1：多模态文档理解数据示例（来自 XFUN 数据集） 除此之外，多模态的模型还被应用于文档自动处理，文本关系提取和网页分类定性等等一系列应用。然而，需要强调的是，这个问
深度学习是一种非常强大的机器学习技术，它在许多领域都有广泛的应用。其中，图像识别是深度学习最成功的应用之一。本文将详细介绍深度学习在图像识别方面的应用。
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。
文档比对技术是一种用于比较两份文档之间差异的先进技术。具备较大的技术难点和场景价值。下面将对其技术难点和使用场景进行详细探讨。
随着人工智能的热度上升，图像识别这一细分领域也渐渐被人们所关注。在很多公司的业务中，有很多需要对图片进行识别的需求。为了帮助业务实现对这些图片、文档的识别和结构化，业界进行了一系列的实践和探索，最终确定了一些可行的方法。实践过程中，可能遇到过一系列问题和难点。本次直播分享，我们将结合目前的业务需求，说说爱奇艺在探索中遇到的痛点和难点以及识别技术中的一些细节。
多模态机器学习，英文全称 MultiModal Machine Learning (MMML)，旨在通过机器学习的方法实现处理和理解多源模态信息的能力。目前比较热门的研究方向是图像、视频、音频、语义之间的多模态学习。
我们定义几个固定大小尺寸的窗口，从照片的左上角开始扫描。扫描出来的图像做二分类，判断是北京还是人物（文字）。然后根据图像处理的一些惯用手段做二值化、膨胀，使得文字区域连通。最终根据规则选择文本框就可以了，过滤那些规则不规整、宽度比高度小的矩形框框，剩下的就是目标文本框了。
论文解读: Quantized Convolutional Neural Networks for Mobile Devices
1） 对表格图片应用深度学习进行图像分割，分割的目的是对表格线部分进行标注，分割类别是4类：横向的线，竖向的线，横向的不可见线，竖向的不可见线，类间并不互斥，也就是每个像素可能同时属于多种类别，这是因为线和线之间有交点，交点处的像素是同属多条线的。
近期，2023年度视觉与学习青年学者研讨会 (Vision And Learning SEminar, VALSE) 在无锡圆满落幕，此研讨会是图像视觉领域的重磅会议。作为智能文档处理领域代表的合合信息自然不会缺席，合合信息出席会议并进行智能文档处理技术研发与实践成果分享，重点介绍了其在版面分析与文档还原技术实现上的新突破。
对于按钮组件、菜单组件等可以在创建组件时通过command参数指定其事件处理函数。方法为bind;或者用bind_class方法进行类绑定，bind_all方法将所有组件事件绑定到事件响应函数上。
数据集在计算机科学和数据科学中发挥着至关重要的作用。它们用于训练和评估机器学习模型，研究和开发新算法，改进数据质量，解决实际问题，推动科学研究，支持数据可视化，以及决策制定。数据集提供了丰富的信息，用于理解和应用数据，从而支持各种应用领域，包括医疗、金融、交通、社交媒体等。正确选择和处理数据集是确保数据驱动应用成功的关键因素，对于创新和解决复杂问题至关重要。因此，数据集不仅是技术发展的基础，也是推动科学进步和社会决策制定的强大工具。
近日，2023第十二届中国智能产业高峰论坛（CIIS 2023）在江西南昌顺利举行。大会由中国人工智能学会、江西省科学技术厅、南昌市人民政府主办，南昌市科学技术局、中国工程科技发展战略江西研究院承办。本次大会重点关注AI大模型、生成式AI、无人系统、智能制造、数字安全等领域，汇集了来自中国工程院、国际欧亚科学院、国际核能院等多个学术机构的院士进行主题报告演讲、专题论坛研讨。近200位人工智能领域专家学者同场交流分享，吸引了线上线下超千万人次观会。
很荣幸这次能拿到AIoT应用创新大赛的初赛资格。 深度学习和机器学习在安防、金融、消费等各个方面有着广泛的应用。随着神经网络算法的发展，模型精度越来越高，但是模型尺寸却越来越大，算法运算量和内存占用使得ANN的算法不适合在嵌入式端进行部署，这严重影响了神经网络算法的应用。因此，本设计尝试使用C++语言进行Lenet-5架构的前向传播，并将其应用于MNIST手写数字识别，从而使得TencentOS Tiny AIoT开发板具有智能识别手写数字的功能。
【新智元导读】移动AI，尤其是智能手机上的计算机视觉应用，已经成为人们生活中重要的一部分。本文将会从最新趋势、未来机会、用户将如何使用手机上的AI等方面进行分析。本人作者是PicsArt的联合创始人兼
Axure RP 9是一款专业的原型设计软件，可帮助用户创建高保真的交互式原型、线框图和流程图。它支持Mac和Windows操作系统，提供了强大的界面和工具来快速创建和共享原型设计。
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项革命性的技术，正在改变我们的生活和业务方式。在当今数字化时代，腾讯云作为领先的云计算服务提供商，为开发者提供了广泛的人工智能服务和工具，为他们开拓创新的道路铺平了道路。
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