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Java基于百度API

如何获取这些参数:在百度开发者中心申请一个“通用”项目,然后就可以获取到这些参数。 准备工作都完成了,现在开始进行了。 1. 准备pom件 <! java.io.File; import java.io.IOException; import java.net.URI; import java.net.URISyntaxException; /** * access_token=" + AuthService.getAuth(); /** * 本地片的 * * @param path 本地片地址 * 结果(仅测试本地) 中 ? 结果: ? 结论: 这里是使用了Postman进行测试的,用IDEA控制台的话,返回的json不易读。 从这里可以看出,耗时是1s,虽然率高,但是结果还是有那么的一些差距,例如结果的第五列,只返回了“我是逊尼”,而原片的很大串没有出来。 英: ? 结果: ?

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keras的数

aistudio地址: https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1484526 keras的数 一、加载数据 MNIST数据集预加载到 然后使用pyplot显示其中一个数组的片 因为每次都需要重新下载,可以先手动下载到本地,然后加载件 wget https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets allow_pickle=True) test_labels = np.load("/home/aistudio/work/mnist/y_test.npy", allow_pickle=True) 1.1 查看数据 是 28x28 NumPy数组,素值介于0到255之间。 一个二维数组,数5转成0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0.

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    【python 从菜鸟

    Program Files\下 5、找到 pytesseract.py 更改 tesseract_cmd = 'C:/Program Files/Tesseract-OCR/tesseract.exe' 二、 三、验证码 ? ? ? 二、实现源代码 1、 #-*-coding:utf-8-*- import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import time Python27\Lib\site-packages\pytesseract\test.png') code = pytesseract.image_to_string(image) print(code) 2、验证码 img = image.convert('L') # 把片变成二值

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    (2)

    上篇章主要对百度AI接口最基础的通用以及手写片进行了接入,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。 缺点:用户如果想要手机电脑本地的照片就会特麻烦,需要先将照 片上传到服务器,(比如七牛片服务器),然后再将片url传入接口去 进行解析,大大降低了用户体验。 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等 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片中的的,就可以快速接入API我们需要的功能。

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    python

    语言包下载:https://tesseract-ocr.github.io/tessdoc/Data-Files 根据需要下载语言包(chi_sim是中) 下载后移动到C:\Program Files \Tesseract-OCR\tessdata目录 cmd进入命令行,命令tesseract --list-langs 安装中语言包成功 若出现找不到命令,需要自己配环境变量 python pip install pytesseract 再到python安装目录下 例如我的:E:\python3\Lib\site-packages\pytesseract 打开pytesseract.py

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    地,我们发现一种称为深卷积神经网络的模型 可以在硬性视觉任务上实现合理的性能 - 匹配或超过某些领域的人类表现。 Google内部和外部的研究人员发表了描述所有这些模型的论,但结果仍难以重现。我们现在正在采取下一步,发布在最新型号Inception-v3上运行的代码。 Inception-v3 使用2012年的数据对ImageNet大型视觉挑战进行了培训。  ,您可以看到网络正确她穿着军装,得分高达0.8。 我们希望这段代码可以帮助您将TensorFlow集成到您自己的应用程序中,因此我们将逐步介绍主要功能: 命令行标志控制件的加载位置以及输入的属性。

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    iOS13 证件扫描 & API

    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、 2、原理:利用iOS13 VNDocumentCameraViewController的证件扫描和VNRecognizeTextRequest功能进行实现 3、原理章:https://kunnan.blog.csdn.net I 、 iOS13 证件扫描API VisionKit的VNDocumentCameraViewController API_AVAILABLE(ios(13.0)) API_UNAVAILABLE(macos 在这里插入片描述 II、iOS13 API Vision的 VNRecognizeTextRequest API_AVAILABLE(macos(10.15), ios(13.0), tvos 在这里插入片描述 III 、案例

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    基于技术处理本按钮

    前言 在之前的基于vision-ml模型训练框架改造以及实际场景应用弹窗,我们基于模型训练去处理我们的弹窗,但是呢,在一些界面弹窗是一样的,但是,是不一样的,那么我们呢怎么根据的不同去处理不同的弹窗呢 我们改造的地方呢,不是模型,我们是把它改造成本地的。其他的地方不用动。我们就不用了接口。把接口改成本地调用。 text'] == text: return item['pos'] return '' 我们把源代码的 和 抽离了出来,然后我们现在就可以给片然后返回来片的坐标 in reslut: allText.append(i.split("\n")[0]) return allText 我们来一个最暴力的,我们认为第一个片就是我们要点击的 我说下我的思路, 1.安装过程截 2.获取截 3.请输入账号存在中 4.用input输入账号即可。 这里不做实际代码演示。

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    讲解 Vision 框架 API详解

    是 Apple 在 WWDC 2017 推出的框架。 Vison 的应用场景 配准 矩形检测 ? 二维码/条形码检测 ? 目标跟踪:脸部,矩形和通用模板 ? 检测:监测外框,和 ? 结果 Request类型: 有很多种,比如中列出的 人脸、特征、二维码等。 结果 ? : 以上是简单列举了一些代码,具体更详细的可参考官方档或Demo代码(后面有Demo 下载链接) 下面GIF演示一下Vision Demo ,此Demo比较简单,演示了基本的一些Vision的使用 : 人脸、特征 http://cc.cocimg.com/api/uploads/20170801/1501556701427095.gif 动态: 动态监测人脸,动态进行添加 http

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    怎么操作?怎么传出件?

    怎么传出件?下面小编就为大家带来详细介绍一下。 image.png 怎么操作? 大家在日常工作或者学习的时候往往都会用到,很多第一次使用的时候并不知道如何操作,首先要知道是比较复杂的,一般来说都是借助各种工具软件来实现的,大家可以在网上下载一些功能比较丰富的软件 怎么传出件? 是需要将片上面的出来的,有些片中的数量比较大所以会整合在一个件上面,比如平时使用的档或者Word等等,大家使用工具将片中的出来,然后直接点击导出按钮就可以得到包含件了 关于章内容今天就介绍到这里,相信大家对于已经有所了解了,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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    原理

    机器学习作业3-神经网络 一、算法目标 通过神经网络,片上的阿拉伯数 作业材料中提供了原始片素材,并标记了观察的值 ? 每一张小,宽高20 * 20,用灰度值表示。 先用逻辑回归处理数据 下面这段话非常重要,是数的核心逻辑 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。 这里分两步走 把0~9的结果集转成bool型,转化成逻辑回归问题,astype方法转成0/1值 用10个向量分存储单一数值的结果集,每一个向量用来训练单一数值的模型 ? 400个素对应,多出来的一个是截距,即初始向量 4. k维预测 think about the shape of k_theta, now you are making ? 神经网络模型示 加载模型参数,可以看到中间层是25个神经元,整个流程是 5000条数据->拟合出25组参数-->继续拟合出10组参数,分用来预测0~9 中间加一层,真的就这么神奇吗???

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    用Python写了一个OCR工具

    在之前的章里,我们多次尝试用Python实现本OCR! 不过今天我们要搞一个升级版:直接写一个OCR工具! 引言 最近在技术交流群里聊到一个关于的需求,在工作、生活中常常会用到,比如票据、漫画、扫描件、照片的本提取。 效果如下所示: ▲OCR工具效果 所有框选区域为OCR算法自动检测,右侧列表有每个框对应的内容;点击右侧“结果”中的本记录,然后点击“复制到剪贴板”即可复制该本内容。 功能列表 本区域检测+ 本区域可视化 内容列表 件夹加载 滚轮缩放查看 绘制区域、编辑区域 复制所选结果 OCR部分 检测+算法,主要借助 paddleocr 打开片→选择语言模型ch(中)→选择本检测+→点击开始,检测完的本区域会自动画框,并在右侧结果——本Tab页的列表中显示。

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    Python开发---试用OCRAPI

    AI如今发展迅速,各云厂商对通用的人脸,语音和语音合成提供了接口。在日常中有些小场景还是可以用到这些通用AI接口使平台或软件锦上添花的。 比如身份管理。 (截里的身份证照片和信息来源于网上公开,并且已经被模糊处理) image.png image.png 使用百度AI提供的身份证接口,同时使用它供演示的身份证照片。 image.png image.png 当我们在浏览器上传过身份证照片后,同时调用百度AI的身份证接口返回身份证记录各段信息,然后检查无误后,再添加结果到数据库。 百度云网站上提供有多种语言版本的示例代码,分为两步:根据自己的API Key和Secret Key调用鉴权接口获取token,然后用token和片的base64数据去调用身份证接口。 access_token=' + access_token # 二进制方式打开件 f = open(picUrl, 'rb') # 参数image:base64编码

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    、数并转

    最近工作中有把片中的和数出来的需求,但是网上的片转excel有些直接收费,有些网址每天前几次免费,后续依然要收费。 我的OCR软件是安装在D:\tpsb件夹中,你在添加的时候要改成你的安装目录。 由于OCR默认和数,不能,所以需要将语言件夹添加到系统变量中。 二、和数 软件安装和配置好后,就可以进行啦。 首先来看下用python简单的数片,效果怎么样,具体片如下: ? 可以发现数结果和原是完全一致的,这种数可以应用在验证码的中。 接下来看下常见的由英表头和数内容组成的片表格,这种类型片的效果。 ? 会发现‍网上自动结果也存在一些问题,不过比一个一个手敲数据要好很多。 以上讲的都是英和数,要想可以选择加载相应的中包,也可以调用百度API

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    ——MNIST

    使用NEURAL程序来介绍一下在SAS里如何实现。例子所用的数据集是MNIST数据集,从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/可以获取。 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的0-9的数构成,正确地这些手写数是机器学习研究中的一个经典问题。 02模型训练过程:采用SAS中的神经网络过程步: ***自编码******************* 03结果展示 最后,来看一下原始数据和模型训练结果的对比效果: 10个 MNIST 数据集的原始数 模型训练生成的10个数 参考献: An overview of machine learning with SAS.pdf https://communities.sas.com/kntur85557

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    Airtest

    Airtest是一款网易出品的基于面向手游UI测试的工具,也支持原生Android App基于元素的UI自动化测试。 示为AirtestIDE中脚本运行范例 本重点是针对Airtest中的进行代码走读,加深对原理的理解(公众号贴出的代码显示不全仅供参考,详细代码可以在github查看)。 概括来说aircv.find_template 主要做了这几件事情: 1、校验输入; 2、计算模板匹配的结果矩阵res; 3、依次获取匹配结果; 4、求取可信度; 5、求取位置。 六、总结 1、,对不能用ui控件定位的地方的,使用来定位,对一些自定义控件、H5、小程序、游戏,都可以支持; 2、支持多个终端,使用的话可以一套代码兼容android和ios哦, 后期我们会根据每个维度陆续写相关的测试章,如果你有兴趣,请关注我们哦。 ---- ? 长按指纹中的二维码,获取更多测试干货分享!将我们公众号置顶  ?  不会漏掉我们的原创干货哦! ? ?

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    H5

    对比 ---- 1、百度 发现百度的片搜索率不是特,下面为测试片跟测试后的结果: 测试片: 下面为测试后的结果: 2、采用 tesseract.js 后结果 H5 (采用Tesseract.js 进行) ---- 简单的案之类的,的还算可以,但是稍微复杂点的,准确率就不是那么好了,在学习中。。。 ,initial-scale=1,shrink-to-fit=no,user-scalable=no,minimum-scale=1,maximum-scale=1"> <title> :33%}</style> </head> <body> <fieldset> <legend>

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