识别率97.5%，图片接口支持手动测试，以图片形式返回结果；文本接口需要联系作者，测试额度1000次限24小时内使用。
2.内存和硬盘： 内存：计算机硬件组成部分之一，它是一个容器，用来存储数据；处理数据速度快， 存储数据量小；断电死机数据会丢失，短暂性存储数据 硬盘：计算机硬件组成部分之一，它是一个容器，用来存储数据；处理数据速度慢， 存储数据量大，断电死机数据不会丢失，数据的持久存储 3.字节和字符 字节：计算机的存储数据的单位，底层唯一能够识别并且运算的数据 字符：人类将字节封装为另一种能直接识别的数据单位，底层还是字节 4.如何区分字节文件和字符文件 如果使用文本编辑器打开能看得懂(不会乱码)那它就是一个字符文件， 反之，它是一个字节文件 提问：常见的字节文件和字符文件有哪些？(枚举出一些) 字节文件：图片文件(.jpg、.png...)、视频文件(.avi、.mp4、.rmb...)、音频文件(.mp3...) 字符文件：.txt、.py、.java、.js、.html、.css、.php... 思考：.doc结尾的文件是字节还是字符文件？ 是字节文件，因为.doc结尾的文件中既可以包含字符内容，也可以包含图片、颜色设置...操作 思考：计算机数据层面，一切皆字节，对不对？ 对的；因为计算机底层唯一能够识别和运算的都是字节数据... 5.字符编码(字符集) ascii码表：U.S.A设计出来的，范围非常小；不包含很多国家的文字，英文字符占用内存1个字节 utf-8码表：现今比较通用的一张编码表，包含了世界上所有的文字内容，范围：0~65535之间， 1个汉字占用内存3个字节，1个英文字符占用内存1个字节 gbk码表：gbk属于gb2312的扩充版，兼容了gb2312中的所有字符，加入更多的一些汉字内容, 1个汉字占用内存2个字节，1个英文字符占用内存1个字节， 在我们中国环境下，大多数情况默认的都是gbk作为编码 6.编码和解码： 编码：让数据从看的懂到看不懂，就是编码 解码：让数据从看不懂到看得懂，就是解码 【注意】 编码和解码如果不一致会怎么样？ 1).会出现乱码现象 2).会报错 不管是上述的1还是2都是不理想的结果，我们都需要避免 字符串的两个函数引入： encode(encoding,errors)：对字符串数据进行编码操作，得到一个bytes类型的数据 decode(encoding,errors)：对字符串数据进行解码操作，得到一个str类型的数据 演示eccode()和decode()函数的使用：
爬虫是 Python 的一个常见应用场景，很多练习项目就是让大家去爬某某网站。爬取网页的时候，你大概率会碰到一些反爬措施。这种情况下，你该如何应对呢？本文梳理了常见的反爬措施和应对方案。
最近接了一个新需求，需要获取一些信用黑名单数据，但是找了很多数据源，都是同样的几张图片，目测是excel表格的截图，就像下面这样：
目前国内有很多优秀的中文手写识别数据集。例如：北京邮电大学模式识别实验室发布的数据(HCL2000)，它是目前最大的脱机手写汉字库，共有1,000个人书写，除了汉字样本库外，还有一个对应的书写者信息库，记录了书写者的年龄、职业、文化程度等信息，用于研究相关影响因素。目前此数据库免费向研究者公开。本文使用的是中科院自动研究所的分享的中文手写数据集CASIA-HWDB(下载地址http://www.nlpr.ia.ac.cn/databases/handwriting/Home.html )，由187个人通过Wacom笔在线输入的手写汉字。
随着图片时代的飞速发展，大量的文字内容为了优化排版和表现效果，都采用了图片的形式发布和存储，这为内容的传播和安全性带来了很大的便利，需要做重复性劳动。
随着互联网的飞速发展，图片成为信息传播的重要媒介，图片中的文本识别与检测技术也一度成为学界业界的研究热点，应用在诸如证件照识别、信息采集、书籍电子化等领域。
GitHub，一个世界最大的面向开源及私有软件项目的托管平台，你没事的时候刷刷微博、抖音，人家没事的时候刷刷 GitHub ，看看最近有哪些流行的项目，久而久之，这差距就越来越大，这篇文章我就来给大家推荐下我收藏的一些开源类库，不定期更新。
文字是信息的重要载体之一。通过书写、印刷、电子设备等方式，文字可以被记录下来并传递给他人。文字也是语言的重要组成部分，人们可以通过文字来表达自己的思想、感情和意图。在信息化时代，文字仍然是最基本、最重要的信息传递方式之一，也有着其不可替代的优势，如：简短明了、方便快捷、易于编辑、可归纳整理等。
随着信息碎片化时代的来临，人们每天不得不被迫接受处理生活各种场景中无限砸向面前的信息，被各种终端图像、文字数据搞得力倦神疲。而针对大数据的处理，人工能力显然已经无法应对，人工智能与机器学习或将成为劳动力转移和工业革命的切口。过去一年来，研究人员和开发者在人工智能各领域取得多个重要突破。北京旷视科技旗下的 Megvii Image++团队近日刷新了2015 ICDAR 鲁棒阅读竞赛（Robust Reading Competition）和离线手写体汉字单字识别(公开测试集)双项赛事记录，实现了图像识别技术的又
手写汉字的一些特点： ①基本笔画变化。印刷体汉字的笔画基本上是横平竖直，折笔（乛、乙、く）的拐角大都是尖锐的钝角、锐角或直角，因而折笔基本上可以看做是由折线段所组成。我国手写汉字的笔画大都不具备上述的特点：横不平、竖不直，直笔画变弯，折笔的拐角变为圆弧，等等，例如，“品”字的三个“口”变成三个圆圈，“阝”变成“”；有时把较短的笔画变为“点”，有时则在起笔或折笔的拐角处增加额外的“笔锋”等。 ②笔画该连的不连，不该连的相连，这种情况十分普遍。它不是由于干扰等客观原因而产生，主要是由于书写者的习惯而造成的。应，笔画的长短及部件的大小也发生变化。以图4.l(a)的钢笔字帖为例，“担、打、报、择”几个字的偏旁“扌”，其竖笔长短不一，“阳、队、陈、陶”的部首“阝”也大小不同，它们在整字中的位置就有差异。方块汉字字形是一种艺术，书写时要求笔画及部件的形态和相互关系，尽量彼此协调，使整字字形结构匀称美观，因此上述笔画与部件的大小、位置变化，客观上是不可避免的。此外，由于书写者文化水平、习惯等的不同，他们所写的字差别就更大。样本属于比较工整的字样，但字形变化仍相当明显。这说明即使是同一个人写的字也有一定的差异。笔画长短、部首大小及位置等的变化，使我们难以仿照印刷体汉字识别的办法事先确定它们的位置，按规定区域提取笔画或部首特征。 a)一种钢笔字帖的字样；
欢迎来到 WebMagic 仓库！这里汇集了一系列令人惊叹的前端项目，涵盖了HTML5、CSS3和JS等多项技术。无论你是前端开发者、设计师，还是对创意互动内容感兴趣的人，这个仓库都将为你带来无尽的惊喜。
俗称光学字符识别，英文全称是Optical Character Recognition(简称OCR)，它是利用光学技术和计算机技术把印刷体或手写体文本进行读取识别，转化成计算机和人都能够识读的格式。此间OCR技术是关键一环。OCR技术中，印刷体的文本识别是最成熟的一个，因其开展最早。早在1929年就被欧美国家利用来处理大量的报刊杂志、文件和单据报表等。经过40多年的发展和完善，文本识别技术更加成熟，逐步实现了信息处理的“电子化”。
注：此篇内容主要是综合整理了光学字符识别 和OCR技术系列之一】字符识别技术总览，详情见文末参考文献
更多内容请见原文，原文转载自：https://blog.csdn.net/weixin_44519496/article/details/120575359
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二维码又称QR Code，QR全称Quick Response，是一个近几年来移动设备上超流行的一种编码方式，它比传统的Bar Code条形码能存更多的信息，也能表示更多的数据类型。
验证码多种多样，有图形文字的、有模拟点选的、有拖动滑动的，但其实归根结底都需要人来对某种情形做一些判断，然后把结果返回并提交。如果此时提交的验证码结果是正确的，并且通过了一些验证码的检测，就能成功突破这个验证码了。既然验证码就是让人来识别的，那么机器怎么办呢？如果我们也不会什么算法，怎么去解这些验证码呢？此时我们需要利用可以帮助我们来识别验证码的工具或平台就，让工具或平台把验证码识别的结果返回给我们，我们拿着结果提交，那不就好了吗？
在本文中，我们用自然图像中包含的文字创建了一个大型数据集，名为Chinese Text in the Wild（CTW）。该数据集包含32,285张带有1,018,402个中文字符的图像，远远超出了之前的数据集，这些图片来自腾讯街景，从中国数十个不同的城市获取，没有任何特殊目的。由于其多样性和复杂性，该数据库存在极大的挑战性。它包含平面文本，凸起文本，城市文本，农村文本，低亮度文本，远处文本，部分遮挡文本等。对于每个图像，我们注释其所有中文。对每一个中文字符，我们注释它的底层字符，边界框和6个属性，以指示它是否被遮挡，复杂背景，扭曲，3D文字，艺术字和手写体。
人对图像的感知能力很强，所以图文很多，但是我们的认知却更多的用文字去传达；所以我们常常苦恼：
计算机里面是由各种电子电路组成的，它是如何识别我们的写的字符的，比如hello ,你，我。
json-server模拟后端接口 https://cloud.tencent.com/developer/article/1541622
本文介绍了一种基于keras的文字识别模型，包括数据集准备、模型构建和训练等方面。通过在GTX1080上运行，最终在测试集上获得了91%的准确率，基本可以识别大部分库里的汉字。
Favicon图标一般是指在浏览器中跟随网站URL的图形，今天和大家分享关于favicon图标相关知识，如何快速下载想要的网址favicon图标，以及如何自己在线生成一个favicon图标，一篇指南帮你搞定favicon图标设计。
Python技术路径中包含入门知识、Python基础、Web框架、基础项目、网络编程、数据与计算、综合项目七个模块。路径中的教程将带你逐步深入，学会如何使用 Python 实现一个博客，桌面词典，微信机器人或网络安全软件等。完成本路径的基础及项目练习，将具备独立的Python开发能力。
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在使用Zabbix监控中，发现最新值中有些项对应的值为乱码，其他字段显示正常。检查对应的值，发现应该是中文被显示为乱码。
由于最近在接触一些OCR的工作，所以本期《晓说AI》和大家分享一下我的一些总结，先从基本的概念讲起。如有错误，还请指正，谢你3千遍。如有疑问，欢迎留言，我会第一时间答复。
http://www.nlpr.ia.ac.cn/databases/handwriting/Offline_database.html
从零开始学习React-开发环境的搭建（一） https://www.jianshu.com/p/97f3a1ba168e 从零开始学习React-目录结构，创建组件页面（二） https://www.jianshu.com/p/5b950b8cb73a 从零开始学习React-属性绑定（三） https://www.jianshu.com/p/2c251795d1b3 从零开始学习React-路由react-router配置(四) https://www.jianshu.com/p/2b86d5f4d9d7 从零开始学习React-axios获取服务器API接口（五） https://www.jianshu.com/p/81ca5cc94923 从零开始学习React-解析json、渲染数据（六） https://www.jianshu.com/p/1a998147b09b 从零开始学习React-在react项目里面使用mock（七） https://www.jianshu.com/p/2a5f296a865c
某次测试中遇到了汉字点选的验证码，看着很简单，尝试了一下发现有两种简单的识别方法，终于有空给重新整理一下，分享出来。
哔哩哔哩视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1Y64y1f7Ji/代码资料链接：https://download.csdn.net/download/mbs520/13510169 百度网盘资料链接：https://pan.baidu.com/s/1NHRFNa8Qn7M286kv4WnHKA 提取码：abcd 电子小说阅读器v1.2版本：修复闪屏，导入图书失败等BUG https://download.csdn.net/download/mbs520/85055345 取走记得点赞
OCR(Optical character recognition) —— 光学字符识别，是图像处理的一个重要分支，中文的识别具有一定挑战性，特别是手写体和草书的识别，是重要和热门的科学研究方向。可惜国内的科研院所，基本没有几个高识别率的训练集——笔者联系过北京语言大学研究生一篇论文的作者，他们论文说有%90的正确识别率，结果只做了20个笔画简单的汉字（20/6753 = %0.3 常用简体汉字的千分之三），然后找了20个学生，各自手写了一遍。真的是为了论文而论文，而且很会选择样本（小而简单）
今天跟大家分享怎么利用光学识别软件迅速将图片格式表格瞬间转化为Excel格式表格。 ▽ 前段时间一个已经工作的高中好哥们儿 突然跟我说他需要把好多张图片格式表格 从新整理成Excel格式表格 数据太多手动录入耗时费力 问我有没有什么简便方法或者好用的软件可以推荐 我立马想到了之前在网课里学的 一个特别好用的OCR（光学识别）软件 据说是同类光学识别软件里识别率最高的产品 是不是我不确定 但是亲自试用之后识别效果确实特别神奇 （具体识别效果需要看图片的清晰度和像素） 今天就分享给大家 泰比（ABBYY Fin
上篇我们了解了 PEG.js 的基础使用，忘记的童鞋建议复习一下，对于本文的食用效果会更佳哦！
我国拥有长达上下五千年的文明历史，文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文字经历了非常长时间的历程，各种类型的文字被发明出来，有些文字还传到今日，虽然现在都是使用的汉字但是其他文字仍然是我国的文化瑰宝。现在社会中人们书写文字的机会几乎是很少的，不过平时依然需要接触到各种文字，还经常会用到智能识别文字这项技术，从图片或者其他地方寻找需要的文字，那么智能识别文字是如何实现的？智能识别文字识别率高吗？
python怎么生成词云_导出微信聊天记录文本问题描述：将微信的聊天记录导出，生成词云，留作纪念。先看效果：非常多的哈哈哈（◕ˇ∀ˇ◕）**第一步：导出微信聊天记录**将微信聊天记录导出成文档，知乎上有很多种方法，其中主要是两类，第一种是通过root手机，获取权限；第二种为通过AppleiTunes备份。这里选择第二类方法（小米note3不支持root），具体过程也较为简便，感谢知乎**@hangcom**提供的免费工具...
代码取自开源项目50projects50days，用作个人学习和巩固三件套的知识，增加了注释，可能会有小改动。
目前表现最好的一些应用大部分都是深度学习，正是因为深度学习的突出表现，引发了人工智能的第三次浪潮。详情可以看《人工智能的发展史——3次 AI 浪潮》
2018年全国硕士研究生招生考试预报名的第一天，成都大学的一名大四女生，在网上报名时，竟出现了“别考”字样的验证码，同时在验证码上边显示一行红字：您输入的用户名或密码有误。专门负责全国研究生报名的“中国研究生招生信息网”相关负责人回应说，验证码出现“别考”字样纯属巧合。
在我们进行自动化测试的过程中，免不了要在登录时遇到验证码，很多时候我们都是只能找开发要万能验证码或者暂时关闭验证码这个功能，但是有时候我们必须要验证码是否能够正常生成，所以在这个时候，我们需要做的就是输入验证码，但是验证码这个东西是随机生成的，不是每一次都一样，所以我们还是需要识别然后输入，脚本是没有眼睛的，只能通过代码来进行识别，所以本文就来给大家介绍一下如何使用Python来轻松识别数字验证码。
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上一篇基础篇： https://blog.csdn.net/weixin_43582101/article/details/90082023
去年开始，工作中需要做许多有关 AI 科普的事情。很长时间里一直在想，该如何给一个没有 CS 背景的人讲解什么是深度学习，以便让一个非技术的投资人、企业管理者、行业专家、媒体记者乃至普通大众明白深度学习为什么会特别有效，理解 AI 是如何帮助人们解决具体问题的。中间经由 Quora 一篇简短回答的启发，大致形成了用水流脉络来比拟神经网络的想法。曾经在面向银行界、教育界、投资界人士的演讲中，尝试过基于这个比喻的讲解方法，效果很不错。慢慢就形成了这样一篇文章，最近也被收进了李开复和我合著的科普书《人工智能》中。
去年开始，工作中需要做许多有关 AI 科普的事情。很长时间里一直在想，该如何给一个没有 CS 背景的人讲解什么是深度学习，以便让一个非技术的投资人、企业管理者、行业专家、媒体记者乃至普通大众明白深度学习为什么会特别有效，理解 AI 是如何帮助人们解决具体问题的。中间经由 Quora 一篇简短回答的启发，大致形成了用水流脉络来比拟神经网络的想法。曾经在面向银行界、教育界、投资界人士的演讲中，尝试过基于这个比喻的讲解方法，效果很不错。慢慢就形成了这样一篇文章，最近也被收进了李开复和我合著的科普书《人工智能》
在前端开发中，很大一部分工作都是将后台数据获取到后展示在前端界面上。如果接口是现成的，这个过程还相对容易一些，但是如果接口的开发和前端开发是同时进行的，在仅仅有接口文档并无测试环境的情况下，前端开发者就要痛苦了，所得非所见的盲写方式不但效率低下，也有很大的遗漏风险。如果我们有办法自己根据接口文档模拟这些数据，那开发过程中的体验就会好很多了。幸运的是，通过node.js，express和mock.js，我们可以非常容易的进行数据Mock。
注：常用汉字3500左右，12位能容纳4096个汉字，赶兴趣的老铁可以自行映射，该项目暂时截断高位字节处理。
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