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python智能系统(切割、、区

python flask系统使用到的技术有:背景切割、格式转换(pdf转png)、模板匹配、。 ] 效果: [在这里插入描述] 成功了。。。 [在这里插入描述] 还可以哈,截取了1中的匹配部分,然后标出来了区 关键代码 背景切割 from PIL import Image import cv2 import os from common.util # os.makedirs(result_path) # 若文件夹不存在就创建 # # 进行并标差异 result_path + '/template' + \ # str(Util().random_num() + 1) + '.png' # 两张并标差异点

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python

安装库 pip install pytesseract pip install Pillow windows安装 tesseract 中文 下载地址:https://digi.bib.uni-mannheim.de

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    python 3.7

    为了把百度文档的内容弄下来,就弄了一下这个 基本环境 操作系统:win7 64位系统 python版本:3.7 2.安装配套环境 2.1 首先安装OCR字符库Tesseract 下载网址:https digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 我下载的是:tesseract-ocr-w64-setup-v4.0.0-beta.4.20180912.exe 2.2 下载后双击进行安装,这里因为我们要中文字符 然后按照下进行勾选 ? pytesseract.py(在这路径下 python37\Scripts) tesseract_cmd = 'D:/Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe' 3.测试(中文的时候 ,在剪切,要让数字稍微大一点,把数字放在中心,若出来,错字比较多的话,再重新弄一次) #coding=utf-8 from PIL import Image import pytesseract

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    Python OCR

    文章目录 Python OCR #1 需求 #2 环境 #3 安装 #3.1 macOS #3.2 Linux(CentOS) #4 使用 #4.1 python安装pytesseract库 #4.2 Python代码 #5 在线案例 Python OCR #1 需求 中的信息,如二维码 #2 环境 macOS / Linux Python3.7.6 #3 安装 #3.1 install pytesseract pip install Pillow #4.2 Python代码 from PIL import Image import pytesseract # 指路径和的语言

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    文字(2)

    上篇文章主要对百度AI文字接口最基础的通用文字以及手写文字进行了接入,本篇文章我们来接着看几个实用性比较强的文字接口。百度AI接口对接挺容易的,签名加密都没有涉及到。 上篇文章只介绍了第一个实用性接口:身份证接口,我们当时只以正面照做了示例,该接口不支持url,而是需要将数据以BASE64编码。我们直接贴关键代码: ? 但是这样操作优缺点在哪呢: 优点:相对于读取本地照,用户可以传入指的url进行缓冲数据再进 行编码为BASE64,可以达到文字用户想要上传的。 缺点:用户如果想要文字手机电脑本地的照就会麻烦,需要先将照 上传到服务器,(比如七牛服务器),然后再将url传入接口去 进行解析,大大降低了用户体验。 而且百度AI还提供了一系列需要申请权限的接口,很大成都方便了我们的开发,我们不必去追究底层是如何中的文字的,就可以快速接入API我们需要的功能。

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    python文字

    https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 如果安装时勾选下载其他语言包,会提示下载失败,因为下载地址被墙,需要科学...

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    技术原理 进行时的注意事项

    那么计算机是如何只根据一张出如此多的信息来的呢?下面就来为大家介绍一下这项技术背后的原理以及一些注意事项。 image.png 一、原理简单实践难 实际上,的基本原理十分的简单。 计算机也是如此,对进行就是在计算机中设程序,使得计算机也可以通过摄像头来问题。然而,在真正的实践中光有原理远远不够。在几代人几百年的技术发展后,这项技术才有了一的雏形。 计算机学会了在大量的数据中去归纳物体的征。直到近十年,计算机学会了更加高级的神经网络。通过一层层的明确分工,对像进行筛选,从而达到的目的。 二、进行二维码时有关注意事项 在大家的生活中,使用最多的就是二维码的了。在进行二维码的时,要十分注意所扫描二维码的安全性。 通过以上的介绍,相信大家都已经了解了技术的原理。在使用二维码时,大家应该要更加的小心谨慎,不给不法分子可乘之机。

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    AR开发--(一)

    所以手势的必要性就展示出来了!我会在第二篇教程中一步一步教大家集成手势系统! 1、先说怎么实现这种效果: 我们使用的EasyAR SDK包。通过内置的案例进行复制,修改。 Paste_Image.png 此脚本中我自己添加了有一个bool值用来实现后,让模型的永留。 说说里面的方法: 首先根据目标寻找事件添加类似事件 在目标丢失事件中添加相关的类似事件 在目标加载事件中添加相关的类似事件 在目标不加载事件中添加相关类似事件 的本质实在Json中加载具体的 ,然后从SteamingAssets中获取里面的名字,这样就可以了! 具体的SteamingAssets中添加了我们Json中的 紧接着给我们的游戏对象添加如下脚本 ?

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    文字原理

    机器学习作业3-神经网络 一、算法目标 通过神经网络,上的阿拉伯数字 作业材料中提供了原始素材,并标记了观察的值 ? 每一张小,宽高20 * 20,用灰度值表示。 return X, y X, y = load_data('ex3data1.mat') print(X.shape) print(y.shape) (5000, 400) (5000,) 义用到的绘函数 ,画100张 plot_100_image(X) plt.show() ? 先用逻辑回归处理数据 下面这段话非常重要,是数字的核心逻辑 raw_y表示结果集,存储了5000条数据的结果,单一维度的机器学习算法并不能出多种可能。 然而,转置的数据与给的参数不兼容,因为这些参数是由原始数据训练的。 所以为了应用给的参数,我需要使用原始数据(不转置)??

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    文字怎么操作?文字怎么传出文件?

    人们在工作的时候往往都是需要用到各种办公软件的,在办公软件中是需要用到很多和文字的,不过由于一些殊原因,有些的文字人们是完全看不清楚或者看不完全的,所以就需要通过工具软件将上面的文字内容出来 文字怎么传出文件?下面小编就为大家带来详细介绍一下。 image.png 文字怎么操作? 文字怎么传出文件? 文字是需要将上面的文字出来的,有些中的文字数量比较大所以会整合在一个文件上面,比如平时使用的文档或者Word等等,大家使用文字工具将中的文字出来,然后直接点击导出按钮就可以得到包含文字的文件了 关于文字的文章内容今天就介绍到这里,相信大家对于文字已经有所了解了,文字的使用还是很简单的,大家如果有需求的话可以选择一些好用的工具,下载安装就可以直接使用了。

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    Python Tesseract -小操练

    小科普 光学字符(OCR,Optical Character Recognition)是指对文本资料进行扫描,然后对像文件进行分析处理,获取文字及版面信息. Pytesseract from PIL import Image from pytesseract import image_to_string 2.安装引擎 Tesseract-OCR ok 用画工具整张简单的 pytesseract import image_to_string img = Image.open("vm3.png"); text = image_to_string(img) print(text) 走 骚微复杂像处理 其实,复杂的来不了,需要处理一下,比如这张: ? 如果还不行,试试百度OCR的吧 如果你用来作为验证码。可能会用到截屏和裁剪

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    在线系统Ver2.0

    工具介绍: 该工具是小文博客基于Django框架开发的系统,调用腾讯云API,目前可身份证、驾驶证、行驶证、营业执照、印刷体、手写体等十几种。 (各类 每月免费额度1000张) 更多细节请移步 在线系统 亲自体验 在线: 游客体验地址:https://ocr.qcgzxw.cn/ 注册用户无限制次数页面:https: 注册然后登陆系统,在要求输入信息的页面把刚刚保存的信息填进去。(一要仔细填,填错了只能联系管理员修改) ? ? 点击提交后,自动跳转至 无限制 的API页面,点击右上角次数统计可以查看本月次数。 信息说明: 1.根据出的文字仅供参考,不保证正确。 2.已登陆用户的次数统计页面中的次数不一准确,请以腾讯云API调用次数为准。

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    Python 做清晰度

    在通常情况下,是否清晰是个感性认,同一个,有可能你觉得还过得去,而人会觉得不清晰,缺乏一个统一的标准。然而有一些算法可以去量化的清晰度,做到有章可循。 Pech-Pacheco 在 2000 年模式国际会议提出将中某一通道(一般用灰度值)通过拉普拉斯掩模做卷积运算,然后计算标准差,出来的值就可以代表清晰度。 正如我们所知道的,越模糊,其边缘就越少。 有了代表清晰度的值,剩下的工作就是设相应的阀值,如果某方差低于预先义的阈值,那么该就可以被认为是模糊的,高于阈值,就不是模糊的。 实操 原理看起来比较复杂,涉及到很多信号啊处理的相关知,下面我们来实操一下,直观感受下。 阀值依赖于你实际应用的业务场景,需要根据使用场景的不同做不同的制。 真正的银弹并不存在。除了需要个阀值外,有些可能会故意做个背景模糊或者背景虚化,这种很容易被误杀。 比如: ?

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    文字实现(1)

    接下来我们看下第一个接口:通用文字。 通用文字接口 先贴下文档接口说明: ? 本接口需要用到的请求参数也顺便贴出来: ? 接口其实很简单,上传解析文字。 可以看到文字解析到了两句话,当然这个接口可以选传参数,我们可以再看下请求参数说明可以选择语言类型,检测朝向等。选传参数我这边不测试,有兴趣可以自行拓展。 接下来我们来看下一个接口:手写文字。 手写文字 本接口可以中手写中文或数字。首先贴下接口说明: ? 我将使用以下进行手写: ? 话不多说,我们直接实现代码: ? ? 身份证 支持对大陆居民二代身份证正反面的所有字段进行结构化,包括姓名、性、民族、出生日期、住址、身份证号、签发机关、有效期限;同时,支持对用户上传的身份证进行像风险和质量检测,可是否为复印件或临时身份证 本篇文章就到这里结束了,下一篇接着讲讲剩下的文字接口,涉及各种类型的文字如银行卡照,行驶证照等。我们下一篇文章再见!

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    Python中的文字

    或者像百度文档一样,只能复制一部分,这个时候我们就会选择截保存。但是当我们想用到里面的文字时,还是要一个字一个字打出来。那么我们能不能直接中的文字呢?答案是肯的。 接下来我们就可以进行文字了。 三、文字 (1)单张 接下来的操作就要简单的多,下面是我们要: ? 下面是我们用来: ? 在这里插入描述 结果如下: 不 要 温 顺 的 走 进 那 个 良 夜 内容被准确出来了。 (2)批量 既然我们把单张列出来了,就肯还有批量这个功能,这就需要我们准备一个txt文件了,比如我有text.txt文件,内容如下: sentence1.jpg sentence2 另外如果的倾斜大于一的角度,结果也会有很大差

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    iOS-中二维码

    // 文本 // 下面义的就是options中可以传的参数 public let CIDetectorAccuracy: String // 精度 public let CIDetectorAccuracyLow : String // 是否开启面部追踪 public let CIDetectorMinFeatureSize: String // 指最小尺寸的检测器,小于这个尺寸的征将不,CIDetectorTypeFace info: [UIImagePickerController.InfoKey : Any]) { // 1.取到 let image = info[UIImagePickerController.InfoKey.originalImage options: options) /** 5.获取结果,2个参数 in:需要 options:需要征 CIDetectorMinFeatureSize: 指最小尺寸的检测器,小于这个尺寸的征将不,CIDetectorTypeFace(0.01 ~ 0.50),CIDetectorTypeText

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    Tensorflow Lite之研究

    官方告诉我们,入门TensorFlow lite的最好姿势是学习他的demo,这里从第一个例子,开始。 git clone https://github.com/tensorflow/examples.git 的Android工程源码放在examples/lite/examples这里了,使用Android ,很显然需要用到相机,这里,对于Android平台,demo中处理了一下权限的问题,还有camera,camera2的一些api的兼容问题,这些过程都不是很重要,重要的是,我们拿到流之后的处理 20190520194106.png] 同样,代码没有多么难以理解,拿到刚刚捕获的RGB字节,将他写入rgbFrameBitmap中,然后将其转换一下,放到一个新的croppedBitmap中,然后直接就使用分类器来了 ,看起来就一句代码实现了这个

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    Python_验证码

    验证码采用加干扰线、字符粘连、字符扭曲方式来增强难度,对于以上类型的验证码均不支持。 支持的弱验证码如下: ? ? 思路: (1)对做二值化来降噪处理,去掉中的噪点,干扰线,然后将中的单个字符切分出来。最后每个字符。 (2)的处理,采用 Python 标准像处理库 PIL。 分割,采用谷歌开源库 Tesseract-OCR。字符则使用 pytesseract 库。 = 255 else: pixels[x, y] = 0 return image ''' 使用 pytesseract 库来中的字符 :', change_Image_to_text(img)) if __name__ == '__main__': main() 转载参考博文: python 验证码示例(二) 复杂验证码

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