展开

关键词

【场景】场景

场景是在图像背景复杂、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。 在场景任务中,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.

1.8K70

0730

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?

19820
  • 广告
    关闭

    腾讯云精选爆品盛惠抢购

    腾讯云精选爆款云服务器限时体验20元起,云数据库19.9元/年起,还有更多热门云产品满足您的上云需求

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    0727

    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。

    22020

    智能字是如何实现的?智能率高吗?

    现在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? 的过程中会将字的特征与字符库中的字进行对比,从而选择最相似的字呈现出来结果,并输出给用户。 智能率高吗? 智能字在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,现在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,智能字技术在现在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。

    34720

    利用Python账单

    ) 出如下图片中的字,示例如下: ? 三、批量账单 获取所有待的电账单图像 from pathlib import Path # 换成你放图片的路径 p = Path(r'D:\test\test_img') # 得到所有件夹下 发现调用 client.basicGeneral(image),通用,-5.90成590,而图像里支付时间年月日 时分秒之间间隔小,出来都在一起了,需要把支付时间的年月日 时分秒分分割出来 ,调用 client.basicAccurate(image),通用(高精度版)。 结果还不错,成功利用 Python 批量账单数据,并将数据保存到Excel。

    23410

    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。 注意:安装的时候选中中包。 tesseract_cmd = 'C:/Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe' 四、代码 from PIL import Image import text-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。

    1.9K90

    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.net/haluoluo211/article/details/77776697 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.*; import catch (TesseractException e) { System.err.println(e.getMessage()); } } } 图片字提取

    1.6K20

    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。 注意:安装的时候选中中包。 tesseract_cmd = 'C:/Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe' 四、代码 from PIL import Image import text-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。

    1.5K10

    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,指定后不出现在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在请求参数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" RequestId String 唯一请求 ID

    31250

    Ubuntu安装Opencv记录(附人脸和人眼

    0x00 前言 和朋友聊了一下人眼的东西,自己动手来实验一番。 人脸 新建一个目录,找到源码里面的sample中的例,copy过来。 /opt/opencv-3.1.0/samples/cpp/facedetect.cpp 然后新建一个CMakeLists.txt件,写入下面内容。 人眼 就是换了一个xml件…… 1 . 0x02 总结 只是跑了一个例,没有研究什么算法,也没有深入去看各种参数,权当配yyj先玩一玩。

    80840

    腾讯云语音之录音

    录音API介绍地址:https://cloud.tencent.com/document/product/1093/37822 ---- Action : CreateRecTask 获取结果方式 录音在线API具备2种方式获取结果,均为异步 回调 通过设置请求参数CallbackUrl开启回调获取结果,轮循此参数不填。 -- 录音的权限 --> <uses-permission android:name="android.permission.RECORD_AUDIO" /> 录音功能代码件 FileRecognizeActivity.java System.out.println(Thread.currentThread()); //通过setOnClickListener绑定按钮recognize(url)点击事件请求URL方式传递件访问录音接口 * @param recognizer 录音实例 * @param requestId 请求唯一标 * @param result 本 * @

    1.7K71

    说明

    任务目标 主要目标是针对临床试验筛选标准进行分类,所有本数据均来自于真实临床试验,短本数据来源于中临床试验注册网站(http://chictr.org.cn/)的临床试验公示信息中的筛选标准模块。 任务说明 短本分类标注以及示例如下: 评价指标 本任务的评价指标使用宏观F1值(Macro-F1,或称Average-F1)。最终排名以Macro-F1值为基准。 假设我们有n个类,C1, … …, Ci, … …, Cn。 准确率Pi = 正确预测为类Ci的样本个数 / 预测为Ci类的样本个数。 召回率Ri = 正确预测为类Ci的样本个数 / 真实的Ci类的样本个数。

    8130

    TF.Learn 手写

    hl=zh-CN)直接在浏览器中阅读ipynb格式的件,而不用在本地启动iPython notebook 我们的教程在这里:ep7.ipynb(https://github.com/random-forests

    1K60

    图片(2)

    上篇章主要对百度AI接口最基础的通用字以及手写字图片进行了接入,本篇章我们来接着看几个实用性比较强的接口。百度AI接口对接挺容易的,签名加密都没有涉及到。 首先我们先来看看第一个实用性接口:银行卡照片。 银行卡照片 这个接口的用处看接口名就可以知道了:银行卡并返回卡号、有效期、发卡行和卡片类型。首先我们先看看档对于接口的具体说明: ? 我们直接贴下返回参数档说明: ? 营业执照 顾名思义这个接口就是营业执照的照片:可以营业执照,并返回关键字段的值,包括单位名称、类型、法人、地址、有效期、证件编号、社会信用代码等。 直接贴上返回参数档说明,可以自行去理解参数含义: ? 表格(内含两个接口) 自动表格线及表格内容,结构化输出表头、表尾及每个单元格的字内容。 但是我这里就不准备一一介绍了,有兴趣可以自行查看百度AI档: https://ai.baidu.com/docs#/OCR-API/87932804 其实业务开发过程如果适当的引入人脸

    6K30

    Tesseract-工具

    背景 最近在准备一个爬虫项目,准备阶段了解到一个工具,用在验证码方面很方便。 现在主力开发机是mac,本流程都是基于mac。 语言库 作为工具,需要安装的语言库。 下载需要的语言之后,放到/usr/local/Cellar/tesseract/3.05.01/share/tessdata路径下。 /img/1.jpg") # 使用默认字符集(英图片 text0 = pytesseract.image_to_string(image0) # 使用默认字符集(中图片 831524628903_.pic.jpg 结果: Hello worldl 中原图: ? 891524629631_.pic.jpg 结果: 2018年清明节工作 日历女口下图二 可见,英还可以,中适应度不是很高。对于左右结构的字能力较差。

    1.3K20

    OCR技术

    信息化时代,录入信息的时代,在这大数据时代,非结构数据如何快速高效地处理图片化、形体化的信源,使之通过转化为可编辑的本信息和特征数据,方便数据库的采集、管理、分析和决策,成为摆在诸多领域面前的共同难题 字作为承载人类千年明的符号,在信息时代的今天,数字图像纷繁复杂,如何便捷高效的获取其中的字信息,更有着重要的时代意义。 从身份证、银行卡、车牌到名片等各种形式的OCR都能轻松搞定。现在你只要用手机对准这些进行拍照扫描,OCR技术瞬间就能将图片中的字转变为可编辑的本信息。 在这信息高速发展的时代,信息电化已经成为了时代的必然趋势,而OCR技术作为字电化过程中最重要的环节,它改变了传统纸质介质资料输入的概念。

    75420

    相关产品

    • 数字文博采集与建模

      数字文博采集与建模

      数字文博采集与建模(DMAM ),基于人工智能视觉识别技术,能快速准确采集实景,自动生成数字3D场景,以微米级精度实现文物三维互动。通过三维数字化技术,能实现720°VR实景漫游、虚拟漫游,为您提供如临现场的空间漫游体验。

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券