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目前的主流算法也可以分成单阶段和两阶段两大类两阶段的方法都是基于目标检测和实例分割中常用的算法Faster R-CNN 和Mask R-CNN。Li 等人(2017a)提出了第1个基于深度学习的端到端自然场景文本检测和识别算法，该方法基于Faster R-CNN 进行检测，将通过RoI-Pooling 提取的共享特征送入基于注意力机制(Attention)的识别器进行文本识别，但该方法只能检测识别水平方向的文本。Lyu 等人(2018b) 基于Mask R-CNN 提出了MaskTextSpotter，该方法在RoI-Align 之后额外增加了一个单字实例分割的分支，对文本的识别也是依赖于该分支的单字符分类。
1. 什么是HTML？ 超文本标记语言, <标签名>--标记（标签、节点） 2. HTML是由：标签和内容构成
现在终于可以开始介绍Swing用户界面组件了。首先，介绍具有用户输入和编辑文本功能的组件。文本域（JTextField）组件和文本区（JTextArea）组件用于获取文本输入。文本域只能接收单行文本输入而文本区可以接收多行文本输入。
想必大家在开发过程中也遇到类似问题，如果直接将js获取的数组传给后台，后台是无法区分数组的，因为js数组如果是二维的就是这样的：1,张三,23,2,李四,26
光学字符识别(OCR)是指能够从图像或文档中捕获文本元素，并将其转换为机器可读的文本格式的技术。如果您想了解更多关于这个主题的内容，本文是一个很好的介绍。
HTML 基础 概念 全写： HyperText Mark-up Language
我们需要从任何图像(包含文本)检测文本区域，这个图像可以是任何具有不同背景的东西。在检测到图像后，我们也必须识别它。
OCR是一项科技革新，通过自动化大幅减少人工录入的过程，帮助用户从图像或扫描文档中提取文字，并将这些文字转换为计算机可读格式。这一功能在许多需要进一步处理数据的场景中，如身份验证、费用管理、自动报销、业务办理等都显得尤为实用。现如今，OCR解决方案会结合AI（人工智能）和ML（机器学习）技术，以自动化处理过程并提升数据提取的准确性。本文将介绍该技术的前世今生，一览该技术的阶段性发展：传统OCR技术统治的过去，深度学习OCR技术闪光的现在，预训练OCR大模型呼之欲出的未来！
Android 中我们知道有一个使用频率非常高的控件，它就是 TextView，但是它的属性特别多，今天我们就来探究下，它都有哪些属性。
客户端验证在任何项目都是不可缺少的，很多时候我们需要在用户提交到服务器之前给予提示。表单验证库允许开发人员自定义样式、错误消息和样式以及简化验证规则的创建。
为了使用CKEditor，我们首先要在模板中引入CKEditor的JavaScript等资源文件。推荐的做法是自己编写资源引用语句，你可以在CKEditor提供的Online Builder构建一个自定义的资源包，下载解压后放到项目的static目录下， 并引入资源包内的ckeditor.js文件，比如（实际路径按需调整）：
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 显示效果 对象检测模型推理解析结果之后，经常需要在对象检测框上部添加文字类别跟其他表述文本，这样显示可以让人一目了然，非常清楚的知道各种检测类别跟自信度信息，但是这个可视化显示，OpenCV可以做的非常好，给人很直观的感觉。图示如下： 如何生成这种显示 OpenCV中有个获取字体跟文本宽高的函数，调用该函数可以获取 Size cv::getTextSize( const String
1. Hash：和整个项⽬的构建相关，只要项⽬⽂件有修改，整个项⽬构建的 hash 值就会更改，一般用于图片设置；
大家好！在前几篇文章里，我们详细介绍了Android中的常用布局，使大家对Android中的页面布局有了一定认识，而对于布局中使用的一些UI控件如Button、TextView等，有的读者可能还存在一些困惑。在接下来文章中，我们将详细介绍Android开发中经常使用的UI控件，敬请期待！
OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指对图像进行分析识别处理，获取文字和版面信息的过程，是典型的计算机视觉任务，通常由文本检测和文本识别两个子任务构成。
【导读】本文分享一篇浙江大学和海康威视最新联合提出的视频场景文本定位（Video Scene Text Spotting）方向的算法：SVST（spotting video scene text）。之前CVer曾分享过场景文本检测相关的论文
网页中，文档结构是由HTML定义的，文档外观是由css(样式文件)定义的。通常css样式可以写在外部单独的css文件中，然后通过<link>元素引入，也可以写在<head>标签的子节点<style>元素中，也可以直接写在DOM元素style属性里（内联样式）。
2. 把带有业务逻辑的getter和setter和单纯的getter和setter从命名上区分开来，方便排查问题
最近又用silverlight做了一个小的东西，如图： 主要就是下边的导航，点击了后上边的大图和文字简介都跟着做相应的变化。 界面设计的思路：整个silverlight采用Grid布局，分为四个层，由
本文对华中科大、阿里巴巴合作完成的、发表在AAAI 2020的论文《All You Need Is Boundary: Toward Arbitrary-Shaped Text Spotting》进行解读。
EAST由旷世科技于2017年发表在CVPR的关于自然场景文本检测的一篇文章。EAST是用来解决多方向文本检测的问题的一种思路。其核心思想体现在了以下几点。
像素级别的文本检测方法通常借鉴物体语义分割和实例分割的思想，利用全卷积神经网络(fully convolution network，FCN)(Long 等人，2015)对图像中的每个像素点进行文本和非文本分类，从而得到文本区域掩码图(Mask)。然后通过一些像素聚合的后处理方式将属于同一文本的文本像素点聚合在一起得到最后的文本实例边界框。
介绍 自我做的客服聊天以来，让我做一套聊天应用的呼声越来越多，加上那套客服聊天由于没有组件化、UI 设计等问题，也让我一直心有遗憾做的不够完美，于是利用空余时间做了一套相对完整的聊天应用。HasChat 是一套使用全新技术完成的通讯聊天网页。 PC 网页版前端：Vue3 + Vite + TypeScript + Pinia + Naive UI + Socket.io 移动版前端：uni-app + Socket.io 后端：Express.js 作者开源目的旨在给刚学习该领域的新人一些引路，不管你是前端
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近日 Mask TextSpotter v3 发布，代码已开源，论文 Mask TextSpotter v3: Segmentation Proposal Network for Robust Scene Text Spotting 详细介绍了其要解决的问题、使用的方案和达到的性能，此次更新依然带来惊喜，在多个数据集上大幅刷新了SOTA！
文档布局分析 (Document Layout Analysis) 是识别和分类文本文档的扫描图像中的感兴趣区域（RoI, Regions of Interest) 的过程。阅读系统需要从非文本区域分割文本区域，并按正确的阅读顺序排列。将文本正文，插图，数学符号和嵌入文档中的表格等不同区域（或块）的检测和标记称为几何布局分析。但文本区域在文档中扮演不同的逻辑角色（标题，标题，脚注等），这种语义标记是逻辑布局分析的范围。
本文简要介绍了2019年7月被ICCV录用的论文“Efficient and AccurateArbitrary-Shaped Text Detection with Pixel Aggregation Network”的主要工作。该论文主要解决了自然场景文本检测中的两个问题：一是如何权衡在自然场景任意形状文本检测的速度与精度，二是不规则文本的精准检测。
OCR相关工作都有一个第一步，那就是检测图像中的文本区域，只有找到了文本区域，才能对其内容进行识别，也只有找到了文本区域，才能更有针对性地判断该文本图像的质量好坏，我们期望达到如下的文本区域检测效果：
一个用Coffeescript编写的通用PSD解析器。它基于PSD.rb，可以让用户以可管理的树形结构处理Photoshop文档，并找出重要的数据，例如文档结构、文档大小、图层/文件夹大小和定位、图层/文件夹名称、图层/文件夹可见性和不透明度、字体数据（通过psd-enginedata）、文本区域内容、字体名称、大小和颜色、颜色模式和位深度、矢量掩模数据、扁平化图像数据和图层组合。它可以在NodeJS和浏览器（使用browserify）中运行。目前还有一些缺失的功能，例如图层组合过滤、内置渲染器和许多图层信息块，但最终目标是与PSD.rb具有完全的功能平衡。其中使用的技术术语包括Coffeescript、PSD、NodeJS、浏览器ify和图层组合。
本教程将介绍如何使用 OpenCV OCR。我们将使用 OpenCV、Python 和 Tesseract 执行文本检测和文本识别。
来源：https://juejin.im/post/6871969929365553165
1 2 import java.awt.*; 3 import javax.swing.*; 4 import java.awt.event.*; 5 6 class WindowActionEvent extends JFrame 7 { 8 JTextField text; //声明一个文本区 9 ActionListener listener ; //listener是监视器 10 //设置一个默认的构造函数 11 public Wind
Linux 中，常使用流编辑器 sed 进行文本替换工作。与常使用的交互式编辑器（如vim）不同，sed 编辑器以批处理的方式来编辑文件，这比交互式编辑器快得多，可以快速完成对数据的编辑修改。
低级别事件指示Component已获得或失去输入焦点。 由组件生成此低级别事件（如一个TextField）。 该事件被传递给每一个FocusListener或FocusAdapter注册，以接收使用组件的此类事件对象addFocusListener方法。 （ FocusAdapter对象实现FocusListener接口。）每个此类侦听器对象获取此FocusEvent当事件发生时。 有两个焦点事件级别：持久性和暂时性的。 永久焦点改变事件发生时焦点直接移动从一个组件到另一个，例如通过到requestFocus的（呼叫）或作为用户使用TAB键遍历组件。 当暂时丢失焦点的组件的另一个操作，比如释放Window或拖动滚动条的间接结果一时焦点变化的事件发生。 在这种情况下，原来的聚焦状态将被自动一旦操作完成恢复，或者，对于窗口失活的情况下，当窗口被重新激活。 永久和临时焦点事件使用FOCUS_GAINED和FOCUS_LOST事件id传递; 水平可以使用isTemporary（）方法的事件区分开来。 如果未指定的行为将导致的id任何特定的参数FocusEvent实例不是从范围FOCUS_FIRST到FOCUS_LAST
OCR（光学字符识别）是CV一个重要的研究领域，OCR分成文本检测和文本识别两个步骤，其中文本准确检测的困难性又是OCR中最难的一环，而本文介绍的CTPN则是文本检测中的一个里程碑的模型。
在上一节中制作了一个可以增加动效的自定义按钮后，这一节通过这个行按钮对其进行特效制作。
场景文本检测器由文本检测和识别模块组成。许多研究已经将这些模块统一为一个端到端可训练的模型，以获得更好的性能。一个典型的体系结构将检测和识别模块放置到单独的分支中，通常使用RoI pooling来让这些分支共享一个视觉特征。然而，当采用使用基于注意力的解码器和表示字符区域空间信息的检测器时，仍然有机会在模块之间建立更互补的连接。这是可能的，因为这两个模块共享一个共同的子任务，即查找字符区域的位置。
获取的边界值 , 并不是绘制该文本的坐标 , 是使用 Paint 在 Canvas 中绘制的文本的真实占用区域 , 如下图红色矩形框所在的区域 , 与文本的相对坐标 , 下图的红色矩形框的 右下角是 ( 0 , 0 ) 坐标位置 ;
2017年华中科技大学在发表的论文《An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition》提出了一个识别文本的方法，这种方法就是CRNN。该模型主要用于解决基于图像的序列识别问题，特别是场景文本识别问题。
Twitter产品经理Todd Sherman今天正式宣布，以后发推特，包括图片、GIF、视频、投票、转发和回复等内容将不计入140个字符限制。此前，用户发布的推特中，这些内容大约要占25个字符左右，这在某种程度上放开了推特的字符限制，用户在一条推特上可以发布更多内容。不知新浪微博会不会也做出相应改动呢？ 此外，该公司将改变推文的显示方式，用户包含艾特对象的推文也将即时出现在用户的推特时间线内。 这一改变对用户习惯和互联网世界又意味着什么呢？我们听听Twitter产品经理Todd Sherman如何讲述？
在讲"Java是解释执行还是编译执行？"前，先理解一下什么是解释执行，什么又是编译执行。
使用python的包包—wxpython，，安装命令是：apt-get install python-wxgtk2.8
本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。
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近几年来，Text-to-Image 领域取得了巨大的进展，特别是在 AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）的时代。随着 DALL-E 模型的兴起，学术界涌现出越来越多的 Text-to-Image 模型，例如 Imagen，Stable Diffusion，ControlNet 等模型。然而，尽管 Text-to-Image 领域发展迅速，现有模型在稳定地生成包含文本的图像方面仍面临一些挑战。
前言 你是否遇到过这种场景，项目拉下来后执行yarn install安装依赖，yarn.lock 却提示有变更，我明明什么都没做呢，这是为啥？但是基于以往的经验（出过 case），yarn.lock
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