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9款文字识别(OCR)工具推荐!涵盖移动、网页PC,满足您的所有需求!

移动 移动就不推荐那么多眼花缭乱的应用或者小程序了。就拿我们常用的微信、QQ等就可以满足我们移动用户的日常需求。 1....网页 1. Catocr Catocr 这是一款完全免费的网页文字识别工具,支持图片、PDF等输入源,可以在电脑用,也可以在移动用。...其次是效果好,它的效果主要体现于OCR识别结果的排版,支持按照原版格式进行排版。 2. OCR.Space OCR.Space 是一款免费的在线OCR文字识别工具,旨在提供方便快捷的识别服务。...PearOCR界面简洁,所有过程均在网页完成,无需下载任何软件,点开即用。 官方地址:https://pearocr.com/ PC 1....这样,久而久之它就成了一款OCR工具了。 2. Umi OCR Umi OCR 是一款开源的完全免费的截图OCR识别工具。

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Vue PC框架

Element Element,一套为开发者、设计师和产品经理准备的基于 Vue 2.0 的桌面组件库 中文文档 | github地址 ?...Vue Beauty 基于 ant design 的漂亮的 vue 组件库;vue-beauty 是一套基于 vue.js 和 ant-design样式 的PC UI 组件库,旨在帮助开发者提升产品体验和开发效率...AT UI AT UI 是一款基于 Vue.js 2.0 的前端 UI 组件库,主要用于快速开发 PC 网站中后台产品。...旨在为PC的前端开发(特别是中后台产品)提供一个快速且灵活的解决方案。 中文文档 | github地址 ? Vue-Blu 16....Vue Baidu Map 相关文章 Vue 移动框架 别走,还有后续呐······ 如果小伙伴们有比较好的PC框架,欢迎在评论区留言砸场,谢谢你的贡献。

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tensorflow LSTM + CTC实现OCR

本文github源码地址: 在公众号 datadw 里 回复 OCR 即可获取。...最近在做OCR相关的东西,关于OCR真的是有悠久了历史了,最开始用tesseract,然而效果总是不理想,其中字符分割真的是个博大精深的问题,那么多年那么多算法,然而应用到实际总是有诸多问题。...于是看了Xlvector的博客之后,发现可以到端来实现OCR,他是基于mxnet的,于是我想把它转到tensorflow这个框架来,顺便还能熟悉一下这个框架。...ilovin.me/2017-04-23/tensorflow-lstm-ctc-input-output/ 生成数据 利用captcha来生成验证码,具体生成验证码的代码, 在公众号 datadw 里 回复 OCR...对于不同的优化器之间区别,文末有一篇神文可以参考 http://ilovin.me/2017-04-06/tensorflow-lstm-ctc-ocr/

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Vue PCUI框架

Element Element,一套为开发者、设计师和产品经理准备的基于 Vue 2.0 的桌面组件库 中文文档 | github地址 2. iView 一套基于 Vue.js 的高质量UI 组件库...Vuetify 支持SSR(服务渲染),SPA(单页应用程序),PWA(渐进式Web应用程序)和标准HTML页面。 中文文档 | github地址 12....Vue Beauty 基于 ant design 的漂亮的 vue 组件库;vue-beauty 是一套基于 vue.js 和 ant-design样式 的PC UI 组件库,旨在帮助开发者提升产品体验和开发效率...AT UI AT UI 是一款基于 Vue.js 2.0 的前端 UI 组件库,主要用于快速开发 PC 网站中后台产品。...旨在为PC的前端开发(特别是中后台产品)提供一个快速且灵活的解决方案。 中文文档 | github地址 16.

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如何判断是pc还是移动

有时候会被别人问起pc和手机有什么区别。一般来说都会去说,兼容性啊,适配啊,网页布局这方面的事情,但是我觉得这个问题如果想要拿一个满分应该从区别出发,从如何判断收尾。...从区别入手 Pc需要考虑的是浏览器的兼容性,不能局限于我们常用的谷歌浏览器,要为客户那边考虑,而手机需要为不同的型号做考虑,安卓ios华为。同时也要更多考虑手机分辨率的适配。...Pc和手机在事件处理上区别不大,pc没有触屏,手机没有悬停事件,同时手机多了一个键盘的弹出。...关于如何辨别是pc还是手机 这里参照了阮一峰老师9月份的文章,我上网找资料的时候发现很多人不会标注原作者直接转载。只能说阮一峰老师一个人养活了很多博客主。...第四种是触发touch事件,通过trycatch去为手机的dom元素执行touch事件,如果捕获异常则证明是pc。 其他的可以通过各种工具包轮子去判断。常用方法大概就这几种。

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使用深度学习的文本OCR

挑战性 在经历如何理解挑战之前,要面对OCR。 甚至在2012年深度学习蓬勃发展之前,就已经有许多OCR实现。...尽管人们普遍认为OCR是一个已解决的问题,但OCR仍然是一个具有挑战性的问题,尤其是在不受限制的环境中拍摄文本图像时。 说的是复杂的背景,噪点,闪电,不同的字体以及图像中的几何变形。...在这种情况下,机器学习OCR工具会大放异彩。 OCR问题中的挑战主要是由于手头OCR任务的属性而引起的。通常可以将这些任务分为两类: 结构化文本-键入文档中的文本。...非结构化OCR任务的数据集 有许多可用的英语数据集,但是很难找到其他语言的数据集。不同的数据集表示要解决的不同任务。以下是一些常用于机器学习OCR问题的数据集示例。...Tesseract 4在基于LSTM网络(一种递归神经网络)的OCR引擎中添加了基于深度学习的功能,该引擎专注于行识别,但也支持Tesseract 3的传统Tesseract OCR引擎,该引擎通过识别字符模式进行工作

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