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小编从来都是雨露均沾，让mac系统的小伙伴酸了那么久，今天必须安排一个神器——OCR文字识别工具。 毫不夸张地讲，有了它，你可能只需要几秒就可以完成需要消耗1小时的工作量。...工欲善其事必先利其器，高效办公，从关注小编和星标开始~ Text Scanner是 Mac 平台上的一款非常好用的ocr 文字识别工具，识别图片上文字信息只需几秒，包含截图识别、手写体识别、发票识别、卡证照识别...还有其它的银行卡、身份证、营业执照、二维码等等功能识别，小编就不一一演示了，准确率极高，是我目前用过的最好用的mac版ocr识别工具！ 安装 小编为大家准备的破解版，免费的，解锁VIP限制！
广告尺寸 一般来说，宽幅广告尺寸往往会比狭长尺寸的效果更好，因为更符合读者的阅读习惯。读者是按“思维单位”摄取信息，即每次读取若干个词。...我们发现效果最理想的广告尺寸包括： 336x280 大矩形广告、300x250 中矩形广告、728x90 页首横幅广告、300x600 半版广告，以及移动设备上的 320x100 大型移动横幅广告。...请注意，尽管这些广告尺寸通常效果都不错，您还是应当使用与您的网页最相配的尺寸。有关这些广告尺寸的详情，请参阅广告尺寸指南。最好添加一个推荐的广告单元，而不要添加两个紧邻的较小的广告单元。 ?...建议仅对背景颜色较暗的网站选择对比效果；可以考虑使用白色背景、白色边框和蓝色标题的广告样式。 查看混合、补充和对比的示例： 作为最常用的配色技巧，我们建议您对广告文字和链接使用网站中已有的颜色。...如果上述技巧效果不佳，可以尝试使用更显眼的广告样式。 让广告引人注目的小窍门：打开网页并迅速扫视一下，就当自己是个常客。看看广告是否既能引起您的注意，而又不会过于花哨？
经过一番研究，我收集了 11 个最好的库，你可以用在自己的项目中。另外我还添加了一些有用但是缺少持续维护的库。 提示：可以用 Bit 来共享你的组件，用它们构建多个项目并与你的团队同步更改。...因为它是标准的，可以提高性能（GPU），能够提供很好的向后和向前兼容性，它可能是创建动态效果的最有效方式。 1. Three.js ?...得到超过 43K 的star，这个流行的库是在浏览器上创建 3D 动画的最好的一种方式，它用了 WebGL 。...它支持多种简洁的效果，甚至可以让你使用自然语言去定义动画。...github：https://github.com/HubSpot/pace Anijs —— 无需编码即可提升网页设计效果的库。
引言：本文通过几个方面来展示如何执行A/B测试已达到最好效果。 译者 | Nic 审校 | Sarah 编辑 | CiCi A / B测试恐怕是有史以来最有争议的营销策略之一。...根据我在A / B测试中的实际经验，如果必须用四个字总结最好的建议，我会这样说：精准，耐心。 哪些A / B测试技巧为您带来了转化中最大的提升？
文字 OCR 识别大家日常应该都会用到，最新的微信也是增加了这个功能，只是功能还比较弱。...了不起最近在Github上面发现一款基于 PaddleOCR 的开源 OCR 项目——Umi-OCR，功能异常的强大，而且还可以离线使用，目前已经收获了近9k star。...自定义识别内容 这个功能应该是Umi-OCR的一大亮点特色，可以指定识别的内容区域或者屏蔽掉不需要识别的区域。 举个例子，我这里有三张和下图类似的图片，我只希望提取出发票号码。...更改文字方向 Umi-OCR 还支持识别竖排的文字，例如需要识别一首古诗，只要设置文字方向为竖排、从右到左即可。 这样古诗就直接转横过来了，确实很方便。...以上这些就是了不起感觉比较有代表性的功能，还有更多细节功能，可以自行去项目地址探索~ GitHub地址：https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR
机器之心专栏 作者：百度飞桨 最近，机器之心报道过的 PaddleOCR 项目迎来更新，发布了最新的 PP-OCR，又一次在 OCR 方向引起了大家的关注。...： 在模型效果上，相对于 PP-OCR mobile 版本提升超 7%； 在速度上，相对于 PP-OCR server 版本提升超过 220%； 在模型大小上，11.6M 的总大小，服务器端和移动端都可以轻松部署...识别模型优化：Enhanced CTC loss 改进 考虑到中文 OCR 任务经常遇到的识别难点是相似字符数太多，容易误识。...并且，经过以上五个方向的优化，最终 PP-OCRv2 仅以少量模型大小增加的代价，全面超越 PP-OCR，取得了良好的效果，如下图所示： 飞桨产业级模型库中的 PP 系列模型 除了 PP-OCRv2，...（5）PP-VSR：视频超分 SOTA 模型，REDS、Vid4 数据集精度达到最优，效果惊艳。
相对于其他的降维算法，对于数据可视化而言t-SNE的效果最好。如果我们将t-SNE应用于n维数据，它将智能地将n维数据映射到3d甚至2d数据，并且原始数据的相对相似性非常好。
：基于CNN的实现 blog: http://blog.xlvector.net/2016-05/mxnet-ocr-cnn/ I Am Robot: (Deep) Learning to Break...github: https://github.com/tmbdev/clstm caffe-ocr: OCR with caffe deep learning framework github: https...://github.com/pannous/caffe-ocr Digit Recognition via CNN: digital meter numbers detection ?...github(caffe): https://github.com/SHUCV/digit Attention-OCR: Visual Attention based OCR ?...github: https://github.com/da03/Attention-OCR umaru: An OCR-system based on torch using the technique
最近作者项目中用到了身份证识别跟营业执照的OCR识别，就研究了一下百度云跟腾讯云的OCR产品接口。...1.腾讯云OCR ---- 收费：身份证OCR和营业执照OCR接口，每个接口每个月各有1000次的免费调用 接口说明： 身份证OCR接口 - https://cloud.tencent.com/document...2.百度OCR ---- 通过以下步骤创建OCR应用，作者当时在这一步花了很长时间 ? ?...创建完之后就可以拿到appId，API Key，Secret Key，就可以调用百度提供的api了 收费：身份证OCR和营业执照OCR接口，每个接口每天各有500次的免费调用 接口说明： 身份证OCR...营业执照OCR接口- https://cloud.baidu.com/doc/OCR/OCR-API.html#.E8.90.A5.E4.B8.9A.E6.89.A7.E7.85.A7.E8.AF.86
今天给大家推荐一个开源OCR项目:Umi-OCR，功能很强大，而且还可以离线使用，现在已经有了19.7k+的星标，足见该项目的受欢迎程度。...项目地址： https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR https://gitee.com/mirrors/Umi-OCR.git 项目结构： Umi-OCR ├─ Umi-OCR.exe...与截图OCR一样，支持文本后处理功能，整理OCR文本的排版和顺序。 支持 忽略区域 。 没有数量上限，可一次性导入几百张图片进行任务。...支持命令行、接口调用 支持通过命令行或HTTP接口的方式来调用，命令行调用入口就是主程序 Umi-OCR.exe OCR指令命令行使用： 截屏：Umi-OCR.exe --screenshot 粘贴图片...：Umi-OCR.exe --clipboard 指定地址：Umi-OCR.exe --path "D:/xxx.png" 结果输出：Umi-OCR.exe --screenshot --> test.txt
推荐这款OCR光学字符识别工具OCR Tool PRO，以卓越的准确性和速度从图像和 PDF 中提取文本。...抓取图像 + PDF + 抓取屏幕区域 + 从 iPhone/iPad 捕获图像 + 设置 + OCR + 将文本复制到剪贴板 + 使用文本文件和 PDF 导出！...OCR Tool PRO Mac图片OCR Tool PRO版软件功能OCR 工具允许在选定区域中捕获具有任何文本的屏幕的一部分。它可以立即被识别并复制到剪贴板。...OCR 工具是一种简单、易于使用、超级高效且尊重您的隐私（不会从您的设备中获取数据）。...主要特点抓取屏幕区域以实现超高效的 OCR多次抓取屏幕区域以快速工作从 iPhone/iPad 和扫描仪捕获图像以进行即时 OCR 并将结果复制到剪贴板。
最近入坑研究OCR，看了比较多关于OCR的资料，对OCR的前世今生也有了一个比较清晰的了解。所以想写一篇关于OCR技术的综述，对OCR相关的知识点都好好总结一遍，以加深个人理解。 什么是OCR？...比如汉王OCR，百度OCR，阿里OCR等等，很多企业都有能力都是拿OCR技术开始挣钱了。...做过OCR的童鞋都知道，送入OCR模块的图像越清晰（即预处理做的越好），识别效果往往就越好。那现在对这流程中最为重要的字符识别技术做一个总结。...那此时我们可以采取OCR的一般方法，即特征设计、特征提取、分类得出结果的计算机视觉通用的技巧。在深度学习大放异彩之前，OCR的方法基本都是这种方法，其效果嘛，并不算特别好。...除了结构特征，还有大量人工专门设计的字符特征，据说都能得到不错的效果。最后再将这些特征送入分类器（SVM）做分类，得出识别结果。
OCR的应用场景 根据识别场景，可大致将OCR分为识别特定场景的专用OCR和识别多种场景的通用OCR。比如现今方兴未艾的证件识别和车牌识别就是专用OCR的典型实例。...OCR的技术路线 典型的OCR的技术路线如下图所示 其中影响识别准确率的技术瓶颈是文字检测和文本识别，而这两部分也是OCR技术的重中之重。...在传统OCR技术中，图像预处理通常是针对图像的成像问题进行修正。...[11] 端到端的OCR 与检测-识别的多阶段OCR不同，深度学习使端到端的OCR成为可能，将文本的检测和识别统一到同一个工作流中。...[12] 总结 尽管基于深度学习的OCR表现相较于传统方法更为出色，但是深度学习技术仍需要在OCR领域进行特化，而其中的关键正式传统OCR方法的精髓。
Android省市区选择三级联动效果，一个不大不小的功能，就算你做过，但是没有相关的代码直接写，也要花掉你至少半天时间。 下面我写出我的实现过程（思路绝对清晰）。 先上效果图 ?
OCR的应用场景 根据识别场景，可大致将OCR分为识别特定场景的专用OCR和识别多种场景的通用OCR。比如现今方兴未艾的证件识别和车牌识别就是专用OCR的典型实例。...OCR的技术路线 典型的OCR的技术路线如下图所示 ? 其中影响识别准确率的技术瓶颈是文字检测和文本识别，而这两部分也是OCR技术的重中之重。...Attention OCR的网络结构[11] 端到端的OCR 与检测-识别的多阶段OCR不同，深度学习使端到端的OCR成为可能，将文本的检测和识别统一到同一个工作流中。...FOTS的总体结构[12] 总结 尽管基于深度学习的OCR表现相较于传统方法更为出色，但是深度学习技术仍需要在OCR领域进行特化，而其中的关键正式传统OCR方法的精髓。...因此我们仍需要从传统方法中汲取经验，使其与深度学习有机结合进一步提升OCR的性能表现。
架构图：下面图片如果不清晰可以访问 https://github.com/tdeboissiere/DeepLearningImplementations/tr...
PaddleOCR影响力动图 PP-OCRv3效果动图[1] 本次PaddleOCR最新发版，带来四大重磅升级，包括： 发布超轻量OCR系统PP-OCRv3：中英文、纯英文以及多语言场景精度再提升5%...近期，PaddleOCR团队针对PP-OCRv2的检测模块和识别模块，进行共计9个方面的升级，打造出一款全新的、效果更优的超轻量OCR系统：PP-OCRv3。...从效果上看，速度可比情况下，多种场景精度均有大幅提升： 中文场景，相比PP-OCRv2，中文模型提升超5%； 英文数字场景，相比PP-OCRv2，英文数字模型提升11%； 多语言场景，优化80+语种识别效果...PP-OCRv3分别针对教师模型和学生模型进行进一步效果优化。...使用该网络，并且将输入图片规范化高度从32提升到48，预测速度可比情况下，识别准确率达到73.98%，接近PP-OCRv2采用蒸馏策略的识别模型效果。
笔者针对业务中的身份证照片文字识别需求分别尝试了传统OCR识别框架及基于深度学习的OCR识别框架。下面就以身份证文字识别为例分别简要介绍两种识别框架。...其中关键在于预处理阶段，预处理阶段的质量直接决定了最终的识别效果，因此这里详细介绍下预处理阶段。...用规则判断或轻量级的神经网络模型进行区分； 文本区域图像矫正，主要基于旋转变换和仿射变换； 行列分割提取出单字，这一步利用文字在行列间存在间隙的特征，通过二值化并在投影后找出行列分割点，当在文字与背景的区分度较好时，效果很好...这里的技术难点在于二值化，二值化效果的好坏直接影响字符分割，并最终影响识别结果。受光照和拍摄质量的影响，全局二值化难以设置统一的阈值，而自适应二值化算法易受到阴影及模糊边界的干扰。...所以在这边尝试过许多方法，测试下来未发现在任何情形下效果都满足要求的方法。 分割出单字后接着用分类器进行识别，并在这步基于统计上的先验信息定义了一个简单的优化函数，可看做1-gram语言模型。
Refer from http://hellosure.github.io/ocr/2014/10/11/tesseract-ocr/ 11 October 2014 OPENCV & OCR...，光学字符识别），专注于字符识别 OCR工具 收费 ABBYY Cloud OCR SDK确实很强大，但是试用版的有很多限制。...tess-two-test为OCR的测试。...但在手机上用大津法、最大熵法进行二值化花费时间太久（几乎没算成功），所以后来这两个方法就没有调用，而只用迭代法二值化效果不理想。...最后的效果是，能识别一些比较规整的文字，照片的话最好只裁剪文字部分去识别（而且要照的比较清晰）。 也能识别一些简单的英文、数字验证码。
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