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线图片系统Ver2.0

开发历程:Ver 1.0版本本着学习和练习的目的开发了第一代线OCR图片系统,并将关键代码上传至Github。?? 功能介绍:访客每10张图片,超过次数后失败,并返回刷新时间(18小时)。??访客时自动数据库中选择能用的Key,若所有Key额度都已达上限,则提示Key不可用,请联系管理员。?? (各类图片 每月免费额度1000张)更多细节请移步 线图片系统 亲自体验线图片:游客体验地址:https:ocr.qcgzxw.cn注册用户无限制次数页面:https:ocr.qcgzxw.cnvip 开发心得:9月17号,Ver 1.0版本正式上线,同时发布核心代码至Github。9月23,Ver 1.1版本更新,主要添加限制每次数。9月27,Ver 2.0版本重构并上线,添加用户系统。 章:线图片系统Ver2.0 ,来自小‘s blog,原地址:https:www.qcgzxw.cn2860.html 转载请注明出处。

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PDF转Word 用谷歌档进行线OCR

不吹不黑, 用实力说话, 博主实时随手拍了一张图片, 字一区域,率很高, 字二区域, 连MacBook Pro的大小写都准确到了, 真的是不错的服务 第二种: 用google档的线转换服务如果你无法连接到 我又拍摄了一张类似QQ过的图片,粘贴到pdf档内, 查看效果(QQ没有将刚刚的原图保存到相册, 所以我又拍了一张, 这里没有控制变量,但图片大致类似, 顺便体验下google的黑科技) ? 然后用google线档打开 ?查看效果 ?? 小结:pdf转word属于办公室必备技能,如果档的数量不大, 可以打开QQ直接扫一扫, 如果档的数量很大, 建议直接上传到google硬盘,然后用google线档打开, 省时省力,还有一个小技巧 线档很强大, 除pdf外, 普通图片上传到google档,也可以用google线档打开, 打开后的效果也超级棒, 档内会同时展示原图和从原图内出的字, 感兴趣的可以自己试一试~

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    python+flask搭建CNN线手写中网站

    使用python+flask搭建的一个网站,然后从网页的写字板上获取鼠标手写的汉字经过转码后传回后台,并经过图片裁剪处理之后传入CNN手写中的模型中进行,最后通过PIL将结果生成图片,最后异步回传给 中总共50,000多汉字,常用的有3,755个。这里主要对常见的3755个汉字进行。代码获取:关注微信公众号 datayx 然后回复 手写 即可获取。? 一、数据集 目前国内有很多优秀的中手写数据集。 Wacom笔线输入的手写汉字。 训练图片都修整成64x64大小,这里我只训练常见的3755个汉字,CNN数字的模型结构上再添加了一个卷积层和池化层,其他结构差不多。

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    线图片来源原理 选择好的线图片来源程序

    如今已是数字化时代,彩色的图片越来越多的图片进入到常生活中。有很多的时候,大家可能会并不清楚一张图片的来源,这就需要用到一些线图片来源的程序。那么线图片的来源的程序是如何工作的? 众多的程序中,如何去选择好的程序呢?项目就来为大家简单介绍一下。image.png 一、线图片来源的原理 首先,线图片的程序或程序主要是依托大数据来进行处理的。 图片的数目越多、种类越多,所出的图片的准确性越高。之后就是去建立算法。将要的图片上的颜色进行分割化处理。通过算法模拟出该图片每种颜色所的位置及其占比。 最后就是数据库中查询图片及其链接的网站地址。这样就实现了线图片、图片查询来源的工作。 二、选择线图片来源的程序的指南 一款好的图片程序关键就是要看数据库是否庞大。 以上就是为大家带来的关于线图片来源的原理,以及一些好的图片来源程序的选择方法。优质的图片程序并不少,只要精挑细选一下就可以找到好的程序。

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    线测试电机参数

    BLDC或者PMSM电机的应用越来越广泛,而精确的控制电机对工程师来说是难点,电机控制中,电机参数对控制效果非常重要,而不注重电机参数的是做不好电机控制的,今天推荐一款ST的电机参数测试工具 已经支持的板子和功率板,目前只支持部分板卡,铭牌参数需要填写 尤其是极对数,非常重要,这个一般从电机厂家可以获得,转速,电流,电压铭牌数据都有,正常填写就可以,正常后可以连接上,点Start就可以开始建立电机模型和参数 ,绿色表示正常,红色就要检查看哪里不正确,正常后就可以保存,就可以结合我们前几期的推送章生成电机控制工程了,如果你的芯片不这里支持,那么你就要自己测电机参数了,目前比较遗憾的就是这个工具还不是支持ST

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    【场景】场景

    场景图像背景复杂、分辨率低下、字体多样、分布随意等情况下,将图像信息转化为字序列的过程,可认为是一种特的翻译过程:将图像输入翻译为自然语言输出。 场景图像技术的发展也促进了一些新型应用的产生,如通过自动路牌中的字帮助街景应用获取更加准确的地址信息等。 场景任务中,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。 本例将演示如何用 PaddlePaddle 完成 场景 (STR, Scene Text Recognition) 。 任务如下图所示,给定一张场景图片,STR 需要从中出对应的字keep。?图 1. 输入数据示例 keep|2.

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    腾讯TMQ线沙龙|测试与图像

    测试与图像活动时间:2016年3月16 QQ群视频交流活动介绍:TMQ线沙龙第十七期分享本次分享的主题是:测试与图像共有43位测试小伙伴报名参加活动,线观看视频人数 28人~想知道活动分享了啥吗 分享主题 什么是图像图像中所运用要的算法如何运用图像进行测试问答环节 (1) 问题:请问为什么要使用图像的方法来写测试脚本?和普通的基于页面元素获取的脚本相比,有什么优缺点? 答:与基于页面基本元素的脚本相比,用图像的方法的使用场景可以更多样化,因为它不用基于uiautomator,所以能H5以及游戏的测试上使用。 答:登陆这个可以通过预先给定登陆的图片,点击做好判断,如果遇到登陆窗口,则对应位置输入账号和密码即可。(4) 问题:判断是否节点遍历过是通过图片计算的?页面互相跳转怎么解? 是否存找出的关键点,不可点击,如何绕过答:基于图像其实不需要关注关键点可否点击,有的时候有些位置往往不可点击,但由于设计出来比较特,往往也会有较多用户去点,所以暂时没必要去判断该点是否点击。

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    Qt音视频开发39-人脸线

    ,估计很多厂家都是开源的基础上加上了自家的算法,一直跑呀跑的整出了符合自家算法的人脸模型件,比如百度的人脸模型件,经过好几年的发展,越来越大越来越细越来越准。 听某个大神说过,很多时候人工智能其实并不是完全的智能,绝大部分都停留半智能阶段,而且这种半智能阶段还需要借助很多辅助的硬件甚至人为的判断,很多模型库件的生成就是靠一小小姑娘那边流水线上类似的不停的点呀点 百度人脸线版和离线版SDK的封装: 离线版要求支持C++11的编译器,而且必须为MSVC。不支持mingw编译器。 线版中的密钥等信息,务必记得换成自己申请的。 离线版本只能windows上使用。 离线版本需要自己申请密钥。找到facebaidusdk件夹下的LicenseTool.exe,填写后台离线SDK管理中申请到的序列号,单击激活按钮。 二、功能特点 支持的功能包括人脸、人脸比对、人脸搜索、活体检测等。 线版还支持身份证、驾驶证、行驶证、银行卡等线版的协议支持百度、旷视,离线版的支持百度,可定制。

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    条码信息那天我的手机没电了,然后我到最近的美宜佳超市去借了一个充电宝,借充电宝之前需要扫一下二维码。但是我的手机已经关机,于是就买了一瓶水,扫描上面的条形码,然后顺便先充个电。 通过微信小程序可以实现条码信息吗?有客户实现过这个案例吗?微信小程序的顺序是怎么样的呢?

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    数学公式和物理公式有什么区吗?新增了二维码本接口支持条形码和二维码的(包括 DataMatrix 和 PDF417)。image.png 这个二维码有什么用呢? 条形码,我就是好奇,为什么便利店里扫码,可以直接那么快,还有各种奇形怪状的想法,奇思妙想的想法。

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    线的优劣

    本期推送将介绍网线分类、网线优劣。只做简要介绍,不深入研究:(中提到的网线为双绞线即用电信号传输的网线,不包括光纤)?先介绍网线的分类,再介绍如何选择合适的网线。 1、网线分类:按网线速率分类:目前市面上使用的网线是:五类线(CAT 5)、超五类线(CAT 5E)、六类线(CAT 6)、超六类线(CAT 6E)、七类线(CAT 7),标号越高网线所能稳定传输的最高速率也就越高 按网线外观分类:非屏蔽双绞线(UTP)、屏蔽双绞线(STP)、铝箔屏蔽网线(FTP),STPFTP是UTP的基础上线芯外加一层屏蔽层,能有效减少信号衰减。也有一种比较特殊的网线、双层防水网线。 单股网线比多股网线更好2、普通用户如何选择合适的网线:普通用户建议使用非屏蔽超五类无氧铜单股网线,价格较低、常上网通常网速不会要求很高,也不需要考虑信号衰减。 4、一眼线的优劣机器做的成品网线99%的材质都比铜线差。??外观可以看出来,优质网线能够看到网线双绞的纹路,而劣质网线表面光滑光亮。??网线对折对比图:?

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    本「AI 鱼脸」项目,每分钟 100 条

    关键词:AI 分拣鱼类 计算机视觉本作为岛国,其独特的地理位置,让国民自古以来就跟鱼结下了不解之缘,甚至形成了其独特的「鱼化」。因此,本无论是养鱼、捕鱼还是吃鱼方面,都堪称国际代表。 AI 看图鱼,每分钟分装 100 条餐桌上每一道鲜美的海鱼背后,都离不开渔民的辛苦工作。每一次的出海,渔民们不仅负责将海鲜打捞上船,为了保证渔获的新鲜,他们还要最短的时间里将其分拣、冲洗、冷藏。 通过官方发布的视频,我们可以看到,AI 「摸鱼」的技能已经十分娴熟,一条条经过传送带的鱼,被精准并送进对应分装箱,渔民们就只负责监督就好。 设备会出鱼的种类的同时,将其推入相应箱子 渔业大国缺人?上 AI世界上,恐怕没有谁比本人更能吃、更爱吃鱼了。本的捕鱼量一直以来都居世界前列,同时,本也是世界上最大的海产品的消费国之一。 近年来,AI 应用于鱼类养殖监控、远洋捕捞产量预测甚至是肉质评测(详见《Tuna Scope 金枪鱼猎手:当顶级吃货,搞起图像》)等各个环节,。

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    智能字是如何实现的?智能率高吗?

    我国拥有长达上下五千年的明历史,字的起源是非常早的,从有限的历史书中大家就可以知道我国字经历了非常长时间的历程,各种类型的字被发明出来,有些字还传到今,虽然现都是使用的汉字但是其他字仍然是我国的化瑰宝 现社会中人们书写字的机会几乎是很少的,不过平时依然需要接触到各种字,还经常会用到智能字这项技术,从图片或者其他地方寻找需要的字,那么智能字是如何实现的?智能率高吗? 智能字属于人工智能中非常重要的领域之一,和图片的地位差不多,不过相对图片技术来说智能字技术要成熟的多,毕竟字的形体以及特征是更加明显的,那么智能字是如何实现的? 智能平时生活中大家也都接触过,很多人会问智能率高吗?率和的软件以及应用的技术有很大关系,现技术最为先进的智能字软件率能高达99.8%以上。 以上就是关于智能字的章内容,相信大家对于智能字有一定的了解了,智能字技术很多行业中应用都是比较广泛的,由此也能看出智能字技术的前景是非常好的。

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    罗冬:深度学习语音上的应用

    罗冬:腾讯高级研究员,中国科学院网络信息中心硕士,现任腾讯云AI产品中心高级研究员,负责智能语音相关的产品研究和开发。曾长期供职于百度等一线互联网公司,对数据挖掘,深度学习有深入的研究。 首先我们来看一下进行语音的时候,我们先想象一下人自己,我们到底是怎么样一个语音变成字的呢? 最开始的算法是2003年还是2006年就提出来了,这是端到端的方法,语音之前需要做一些预处理,比如说我们的训练数据,我说这句话它的本是什么? 现腾讯云语音的相关产品就有上面这几种,离线语音,实时语音,一句话,同声传译,语音成。 A:我之前也想过这个问题,我记得我读书的时候,我们老师叫做我们写一个章,跟你今天问的差不多,有嗅觉,有人走进来就知道这个人来了,现没有。 附件如下:罗冬:深度学习语音上的应用.pdf

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    Tesseract Ocr

    Tesseract的OCR引擎最先由HP实验室于1985年开始研发,至1995年时已经成为OCR业内最准确的三款引擎之一。 Tesseract目前已作为开源项目发布Google Project.运行环境: windows10 + python 3.6 + tesseract 4.0.0-beta.1 先看效果: ?? = C:Program Files (x86)Tesseract-OCRtesseract.exe 四、代码from PIL import Imageimport pytesseract path imgtext-img.png text = pytesseract.image_to_string(Image.open(path), lang=chi_sim)print(text)作为非常优秀的Ocr库 ,tesseract当然可以训练自己的数据模型,从而达到为我所用目的,后续字会介绍如果训练自己的库。

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    Tesseract Ocr

    Tesseract的OCR引擎最先由HP实验室于1985年开始研发,至1995年时已经成为OCR业内最准确的三款引擎之一。 Tesseract目前已作为开源项目发布Google Project.运行环境: windows10 + python 3.6 + tesseract 4.0.0-beta.1 先看效果: ?? = C:Program Files (x86)Tesseract-OCRtesseract.exe 四、代码from PIL import Imageimport pytesseract path imgtext-img.png text = pytesseract.image_to_string(Image.open(path), lang=chi_sim)print(text)作为非常优秀的Ocr库 ,tesseract当然可以训练自己的数据模型,从而达到为我所用目的,后续字会介绍如果训练自己的库。

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    Tesseract ocr

    版权声明:本为博主原创章,未经博主允许不得转载。 https:blog.csdn.nethaluoluo211articledetails77776697 前面很早做了图片的主要用到了开源框架Tesseract,当然做OCR之前先要定位图片字 先上个图: 工作中项目组一般使用java因此代码,下面贴出java代码,最简单的图片:package com.recognition; import java.awt. String path = F:huaya.jpg; path = F:img_testonline_sample_img53.jpg; detectLetters.doExtract(path); }}代码个人

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    ocr0804

    今天我翻开ocr的demo发现,更新上线了智能卡证分类了。这意味着将为你的开发带来了极大的便利。image.png 那我们来看一下这个接口给我们带来的能力是什么呢? DiscernType.N否Array of String可以指定要的票证类型,指定后不出现此列表的票证将不返回类型。不指定时默认返回所有支持类票证的信息。 以下是当前支持的类型:IDCardFront: 身份证正面IDCardBack: 身份证背面Passport: 护照BusinessCard: 名片BankCard: 银行卡VehicleLicenseFront : 行驶证主页VehicleLicenseBack: 行驶证副页DriverLicenseFront: 驾驶证主页DriverLicenseBack: 驾驶证副页PermitFront: 当图片类型不支持分类或者出的类型不请求参数DiscernType指定的范围内时,返回结果中的Type字段将为空字符串,Name字段将返回其它RequestIdString唯一请求 ID,每次请求都会返回

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    线字纠错错字检测云服务

    线字纠错错字检测云服务JCJC人工智能错字检测系统( cuobiezi.net )上线已经15个月了。 我们已经推出了:Java 、Python、C# 、JavaScript 的API,并把演示接口的源代码放了 GitHub 上 https:github.comtextproofreading  。 2018年,我们几位小伙伴准备推出:线字纠错云服务 , 主打功能是: 错字检测 。 希望2018年里,能不负所托,用更低的价格,服务更广大的用户。2018年,我们会努力做的更好!

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    声纹 | attention声纹中的应用

    最近看了几篇章,都是关于注意力机制声纹中的应用。然后我主要是把其中两篇章整合了一下,这两篇章发表interspeech 201819上。 Introduction说话人(声纹)的目的是从几句人说的话来确认一个人的身份。有两种系统:一种是本相关、一种本无关。 近些年对于本无关的声纹方案主要是:结合i-vectors和使用PLDA(概率线性判分析)另外,将训练好的DNN用于ASR或者其他方案。 两者会融合起来,DET曲线的横纵轴将FAR和FER转为对数度量,这时候曲线越靠近原点,说明系统的EER错误率越小,性能越好。? 两者会融合起来,DET曲线的横纵轴将FAR和FER转为对数度量,这时候曲线越靠近原点,说明系统的EER错误率越小,性能越好。?除了模型上的评估。

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