知识在于积累，踩坑越多，你越强 前言 用多了JQuery，习惯了使用JQuery的API操作DOM，几乎忘记了原生JS对DOM操作，今天在项目中遇到了文字和图片混输的情况，第一个想到的办法是用textarea 实现，结果发现实现不了图片输入，然后想着找个富文本编辑器的插件实现，深思熟虑之后，我的需求好像也没那么复杂，不至于引用个插件，看了掘金的发布沸点功能，然后就模仿了其作法，于是就有了这篇文章的分享。 先给大家展示下最后实现的效果 实现思路 •利用div的contenteditable属性,让div可编辑•绑定ref属性，用于操作输入框元素•图片点击时，获取图片地址，使用require转换图片地址• 创建img标签，赋值转换好的图片地址•从refs对象中获取到输入框元素，赋值创建好的img标签 实现过程 •声明div可编辑，监听回车键事件，关闭拼写检查，绑定ref方便获取当前元素 <div class (图片源自mdn) •如果考虑兼容性问题可使用文中提到的另一种写法 // const imgTag = document.createElement("img"); // imgTag.src
很多时候在做前端开发的时候都不记得html标签，比如要做一个跑马灯公告，往往要百度，以下是html跑马灯标签的一些参数 <marquee>...
基于行业前沿的深度学习技术，将图片上的文字内容智能识别成为可编辑的文本。有效地代替人工录入信息。
要让TextView解析和显示Html代码。可以使用 Spanned text = Html.fromHtml(source); tv.setText(text);
本文源自 钻芒博客:https://www.zmki.cn/4909.html 于是乎便动手开始，结构如下图 效果如下 html（样式表都写了注释） <! */ } .dahezi_img_left{ /* 第二个盒子, */ float: left; /* 要左浮动 */ margin-right: 40px; /* 为了让图片和文字不贴着 ,右外边距定义40px */ } .dahezi_txt_right{ /* 定义第三盒子 */ font-size: 15px; /* 设置字体大小 */ line-height : 1.6; /* 设置行距 */ } img{ width: 500px; /* 标签样式 让图片宽度500px, */ height: auto; /* 高度自动 随它去吧
工具类 import UIKit ///图片工具类 class ZJImageUtils{ static var textBgColor:[String:UIColor] = [:]; ; } ///文子转图片 static func imageFromText(_ bgColor:UIColor,str:String,imageWidth:CGFloat CGPoint(x: x, y: y), withAttributes:attrs); }else{ } // 转成图片 ; } ///等比例缩放,最大宽度,小图片不放大 static func imageZoomByWidth(_ sourceImage:UIImage,maxWidth ; } ///图片模糊处理 static func mohu(_ sourceImage:UIImage) -> UIImage{ let context
目前在改进内部系统的一个功能，前端给出了效果图，从前段到后端都需要自己来写了，好在自己对前端的技术也略有涉猎。 页面需要实现一个按钮切换的效果，其实切换只是冠冕堂皇的话了，就是点击图片一下，换成另一张图片。效果如下： ? ? 这是从效果图上截下来的两张图片，需要的效果就是点击正式版，切换到左边的效果，点击编辑版切换到右边的效果，所以需要正式版和编辑版上触发不同的事件，但是正式版和编辑版是在一张图片上的，引出本篇的主题，图片热点 热点多用于大张图片不同区域设置不同链接，如地图，这里如此做只是不想再去PS切图，那样得四张图片。
上篇文章主要对百度AI文字识别接口最基础的通用文字以及手写文字图片进行了接入识别，本篇文章我们来接着看几个实用性比较强的文字识别接口。百度AI接口对接挺容易的，签名加密都没有涉及到。 (图片来源于百度，假数据) 可以看到我们传入图片url，最后可以转化为BASE64编码再调用接口可以成功解析到用户身份证文字信息。 但是这样操作优缺点在哪呢： 优点：相对于读取本地照片，用户可以传入指定图片的url进行缓冲数据再进 行编码为BASE64，可以达到文字识别用户想要上传的图片。 缺点：用户如果想要文字识别手机电脑本地的照片就会特别麻烦，需要先将照 片上传到服务器，(比如七牛图片服务器)，然后再将图片url传入接口去 进行解析，大大降低了用户体验。 2.如果图片需要进行保存，可以前端将图片转化为binary格式，后端先将图 片上传到服务器或者直接传到对象存储oss，然后获得图片路径，使用现 在的方法加载缓冲数据，进行BASE64编码最后调用接口解析图片文字信息
，字典中存储的是图片和图片对应的位置 NSMutableArray *imageArray = [NSMutableArray arrayWithCapacity:resultArray.count ]; //根据匹配范围来用图片进行相应的替换 for(NSTextCheckingResult *match in resultArray) { //新建文字附件来存放我们的图片 NSTextAttachment *textAttachment = [[NSTextAttachment :model.strpic]; //把附件转换成可变字符串，用于替换掉源字符串中的表情文字 NSAttributedString imageStr = [NSAttributedString attributedStringWithAttachment:textAttachment]; //把图片和图片对应的位置存入字典中
语言包下载：https://tesseract-ocr.github.io/tessdoc/Data-Files 根据需要下载语言包（chi_sim是中文） 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 安装中文语言包成功 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文件
平时在网络上搜索一些图片或者是需要使用一些图片素材的时候，往往需要在图片上添加一些文字。 但有时候在一些场景当中是不需要给图片添加文字的，如果搜索到的图片素材当中有文字，而自己又恰恰需要这张图片，该如何处理图片上的文字呢？现在来看一看如何处理图片上的文字的方法和技巧。 如何处理图片上的文字？ 每一张图片上的文字都是后来经过制图软件给添加上去的。如何处理图片上的文字，也同样可以通过专业的作图软件来进行处理。 怎样给图片添加文字？ 给图片添加文字的方式也是非常方便快捷的在图片上点击输入文字的按钮，然后就可以在文本输入框中输入想要添加的文字，制图软件的文字样式有许多许多也可以在线下载一些特别流行的字体样式，让添加的文字看起来更加的丰富和饱满
图片src属性.png 2.alt属性和title属性 alt属性和title属性都是用于指定图片的提示文字。 一般情况下，alt属性和title属性的值是相同的，但是二者也有很大不同。 （1）二者区别 alt属性用于描述图片，这个描述文字是给搜索引擎看的，并且当文字无法显示时，页面会显示alt中的文字。 title属性也用于描述图片，这个描述文字是给用户看的，并且当鼠标指针移到图片上时，会显示title中的文字。 （2）示例 <! -- 这时，加上alt属性跟没加上效果一样，要是我们把图片路径即src属性换个不存在的，就会在浏览器上显示alt属性的提示文字。 若没有加上alt属性，图片无法显示时，就不会有提示文字。 当我们把鼠标移到图片上，就会显示title属性中的提示文字。
引言 原文： https://kunnan.blog.csdn.net/article/details/114015528 应用场景：使用原生视图UILabel显示服务端返回的带有HTML标签的内容 demo 在这里插入图片描述 I 、 html转换为富文本 NSString *html = @"博客<span style='color:#e83c36;' 专注《iOS应用逆向与安全》(包括iOS基础)"; NSAttributedString *attStr = [[ NSAttributedString alloc] initWithData:[html dataUsingEncoding:NSUnicodeStringEncoding] options:@{NSDocumentTypeDocumentAttribute 在这里插入图片描述
博客<span style='color:#e83c36;' 专注《iOS应用逆向与安全》(包括iOS基础)
最近工作中有把图片中的文字和数字识别出来的需求，但是网上的图片转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。 但是有些朋友在python中调用tesseract进行图片识别时还是会报错，建议把pytesseract.py文件中的tesseract_cmd做如下修改： ? 二、识别英文和数字 软件安装和配置好后，就可以进行图片识别啦。 首先来看下用python识别简单的数字图片，效果怎么样，具体图片如下： ? 可以发现数字的识别结果和原图是完全一致的，这种数字识别可以应用在验证码的识别中。 接下来看下常见的由英文表头和数字内容组成的图片表格，这种类型图片的识别效果。 ? 下载后解压缩，把文件夹中的东西复制到安装目录“D:\tpsb\tessdata”下即可（你复制的路径要替换成安装目录）。 假设我们要识别的图片如下： ?
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图片和文字的，不过由于一些特殊原因，有些图片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图片上面的文字内容识别出来 图片文字识别怎么传出文件？下面小编就为大家带来详细介绍一下。 image.png 图片文字识别怎么操作？ 图片文字识别怎么传出文件？ 图片文字识别是需要将图片上面的文字识别出来的，有些图片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，大家使用图片文字识别工具将图片中的文字识别出来，然后直接点击导出按钮就可以得到包含文字的文件了 关于图片文字识别的文章内容今天就介绍到这里，相信大家对于图片文字识别已经有所了解了，图片文字识别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。
许多人在工作当中也有时候会需要处理一些图片，在使用一些图片的时候会发现图片上有一些另外添加的文字，添加了图片的文字是不方便使用的。这时候图片上有文字怎么处理掉？ 图片上有文字怎么处理掉？ 图片上如果带有一些文字是不方便留在其他方面使用的。图片上有文字怎么处理掉其实很好解决。使用一些专业的做图软件就可以了。 首先要将图片上的文字进行选定，然后可以直接将文字部分移除，并且将切割掉的空白填补上。还可以直接从其他的图片上选取和图片背景相似或者一致的图片填充到文字部分。对文字部分进行遮盖就可以了。 前面了解过图片上有文字怎么处理掉，那么另一种情况在图片上没有文字的时候怎么给图片添加文字呢？ 以上就是图片上有文字怎么处理掉的相关内容。图片上加入文字或者删掉文字都是常用的一种图片编辑技巧，在网站当中或者网页当中是经常见到的。
前言 最近搞了一个需求，功能大概是通过html生成图片。功能是挺简单的吧？ 本地测试没什么问题，但是发服务器上，发现html生成的imgae中文乱码。 解决过程 首先google了一圈 ? 类似功能的框架，也出现了中文乱码问题，但是图片上渲染的中文是框框的形式。 ? 所以我们也可以排除掉乱码问题，因为乱码应该会展示字体，只是我们读不懂，这个框框说明缺少字库！ google一圈发现的却缺少了中文字体库，生成图片缺少什么字体就全部准备好。 像我这里缺少微软雅黑，宋体等。 这里因为我的服务器已经装好中文字体插件了，因此直接进入正题，没有的可以看下这个文章https://blog.csdn.net/wlwlwlwl015/article/details/51482065 检查是否安装中文字体插件命令 首先我们要把字体上传到服务器 这里我使用的xshell终端，直接使用rz命令上传文件到服务器。
一、前期准备 1、准备好图片（整个桌面程序的截图） 2、在百度智能云注册API（https://login.bce.baidu.com/? 其中：要识别的图片文件夹存放需要识别的图片；successful.txt存放从图片上识别的所有数据；123.txt存放筛选后所需的数据 三、示例代码 #coding:utf-8 import os from APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) BASE_DIR = os.getcwd() id_list = os.listdir(os.path.join(BASE_DIR, "要识别的图片 os.path.join(BASE_DIR, "123.txt") count = 0 for id in id_list: img = open(os.path.join(BASE_DIR, "要识别的图片 center(60)) count += 1 print("\n\n") print("执行结束，共完成了{}图片的识别，资料已写入到successful.txt".format(count
on a black background") ) var text = []string{ "’Twas brillig, and the slithy toves", "测试中文字
机器学习作业3-神经网络 一、算法目标 通过神经网络，识别图片上的阿拉伯数字 作业材料中提供了原始图片素材，并标记了观察的值 ? 每一张小图，宽高20 * 20，用灰度值表示。 ) plot_an_image(X[pick_one, :]) plt.show() print('this should be {}'.format(y[pick_one])) 'y'数据集里存放了图片对应的实际值 ，画100张图片 plot_100_image(X) plt.show() ? logistic_regression(X, y[k]) for k in range(10)]) print(k_theta.shape) (10, 401) k_theta是10组向量，每组向量401个参数，与一个图片的 然而，转置的数据与给定的参数不兼容，因为这些参数是由原始数据训练的。 所以为了应用给定的参数，我需要使用原始数据（不转置）？？
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