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(2)

上篇章主要对百度AI接口最基础的通用以及手写进行了接入,本篇章我们来接着看几个实用性比较强的接口。百度AI接口对接挺容易的,签名加密都没有涉及到。 但是这样操作优缺点在哪呢: 优点:相对于读取本地照,用户可以传入指定的url进行缓冲数据再进 行编码为BASE64,可以达到用户想要上传的。 缺点:用户如果想要手机电脑本地的照就会特麻烦,需要先将照 上传到服务器,(比如七牛服务器),然后再将url传入接口去 进行解析,大大降低了用户体验。 直接贴上返回参数档说明,可以自行去理解参数含义: ? 表格(内含两个接口) 自动表格线及表格内容,结构化输出表头、表尾及每个单元格的内容。 而且百度AI还提供了一系列需要申请权限的接口,很大成都方便了我们的开发,我们不必去追究底层是如何中的的,就可以快速接入API我们需要的功能。

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python

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) 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

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    机器学习作业3-神经网络 一、算法目标 通过神经网络,上的阿拉伯数 作业材料中提供了原始素材,并标记了观察的值 ? 每一张小,宽高20 * 20,用灰度值表示。 ,画100张 plot_100_image(X) plt.show() ? 先用逻辑回归处理数据 下面这段话非常重要,是数的核心逻辑 raw_y表示结果集,存储了5000条数据的结果,单一维度的机器学习算法并不能出多种可能。 for k in range(1, 11): y_matrix.append((raw_y == k).astype(int)) # 见配 "向量化标签.png" # last one 神经网络模型示 加载模型参数,可以看到中间层是25个神经元,整个流程是 5000条数据->拟合出25组参数-->继续拟合出10组参数,分用来预测0~9 中间加一层,真的就这么神奇吗???

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    怎么操作?怎么传出件?

    怎么传出件?下面小编就为大家带来详细介绍一下。 image.png 怎么操作? 大家在日常工作或者学习的时候往往都会用到,很多第一次使用的时候并不知道如何操作,首先要知道是比较复杂的,一般来说都是借助各种工具软件来实现的,大家可以在网上下载一些功能比较丰富的软件 怎么传出件? 是需要将上面的出来的,有些中的数量比较大所以会整合在一个件上面,比如平时使用的档或者Word等等,大家使用工具将中的出来,然后直接点击导出按钮就可以得到包含件了 关于章内容今天就介绍到这里,相信大家对于已经有所了解了,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。

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    、数并转

    最近工作中有把中的和数出来的需求,但是网上的转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。 我的OCR软件是安装在D:\tpsb件夹中,你在添加的时候要改成你的安装目录。 由于OCR默认和数,不能,所以需要将语言件夹添加到系统变量中。 二、和数 软件安装和配置好后,就可以进行啦。 首先来看下用python简单的数,效果怎么样,具体如下: ? 可以发现数结果和原是完全一致的,这种数可以应用在验证码的中。 接下来看下常见的由英表头和数内容组成的表格,这种类型效果。 ? 下载后解压缩,把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)。 假设我们要如下: ?

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    实现(1)

    接下来我们看下第一个接口:通用。 通用接口 先贴下档接口说明: ? 本接口需要用到的请求参数也顺便贴出来: ? 接口其实很简单,上传解析。 顺便贴下返回参数的说明,可以对着段理解返回值的含义: ? 可以看到解析到了两句话,当然这个接口可以选传参数,我们可以再看下请求参数说明可以选择语言类型,检测朝向等。 接下来看下一个接口:通用(含位置信息版)。 通用(含位置信息版) 看标题就可以知道本接口和上个接口的区在于本接口可以返回中的位置信息。首先贴下接口说明: ? 接下来我们来看下一个接口:手写。 手写 本接口可以中手写中或数。首先贴下接口说明: ? 我将使用以下进行手写: ? 话不多说,我们直接实现代码: ? ? 本篇章就到这里结束了,下一篇接着讲讲剩下的接口,涉及各种类型的如银行卡照,行驶证照等。我们下一篇章再见!

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    Python中的

    Python中的 一、前言 不知道大家有没有遇到过这样的问题,就是在某个软件或者某个网页里面有一篇章,你非常喜欢,但是不能复制。 或者像百度档一样,只能复制一部分,这个时候我们就会选择截保存。但是当我们想用到里面的时,还是要一个一个打出来。那么我们能不能直接中的呢?答案是肯定的。 接下来我们就可以进行了。 三、 (1)单张 接下来的操作就要简单的多,下面是我们要: ? 下面是我们用来: ? 在这里插入描述 结果如下: 不 要 温 顺 的 走 进 那 个 良 夜 内容被准确出来了。 (2)批量 既然我们把单张列出来了,就肯定还有批量这个功能,这就需要我们准备一个txt件了,比如我有text.txt件,内容如下: sentence1.jpg sentence2

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    PHP+百度AI OCR实现了功能

    API_KEY = '请填写你的API_KEY'; -const SECRET_KEY = '请填写你的SECRET_KEY'; 第二步下载SDK   或者使用官方的  下载 第三步 然后就直接运行demo 的件  DemoAipOcr.php 里面的都可以&nbs/ /p; 我这里自己试了一下 返回的数据是 转json后 { "log_id": 3394339616, "words_result_num getimagesizefromstring()  因为程序运行的过程中会调用getimagesizefromstring 函数 — Get the size of an image from a string 把像转化成符 所以要求PHP版本(PHP 5 >= 5.4.0, PHP 7) 以上就是本的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

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    两行python代码

    一、前言 Tesseract 是一款由HP实验室开发由Google维护的开源OCR(Optical Character Recognition , 光学)引擎。 与Microsoft Office Document Imaging(MODI)相比,我们可以不断的训练的库,使像转换本的能力不断增强;如果团队深度需要,还可以以它为模板,开发出符合自身需求的OCR 二、安装 Tesseract-OCR 直接执行下载好的 exe 件,下一步、下一步默认安装即可。 3.3 添加 tessdata 系统变量 如下新建系统变量 : TESSDATA_PREFIX 变量值为 tessdata 件夹的路径(在Tesseract-OCR的安装目录下): ?

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    docker部署chineseocr_lite实现

    ─chineseorc │ init.sh 其中.docker目录不是必须的,是配合docker-desktop一起用的,一个python的开发环境 其中docker-compose.yml件中

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    Python人工智能之,Python3一行代码实现

    我们以诗词为例 下面是我们要 先看下效果 我们运行代码后的结果,有几个没有正确,但是大多数都能出来。 一行代码就能,我们背后要做些准备工作的 这里我们需要用到两个库:pytesseract和PIL 同时我们还需要安装引擎tesseract-ocr 下面就来讲讲这几个库的安装,因为只有这几个库安装好以后 Python才能实现一行代码实现 一,pytesseract和PIL的安装 安装这两个包可以借助pip - 1,命令行安装 pip install PIL pip install pytesseract 因为tesseract-ocr默认不支持中。 pytesseract找到pytesseract.py打开后做如下操作 也可以通过pycharm快速打开pytesseract.py 至此我们所有的配置就完成了,运行下面代码就可以把杜甫的登高这首诗解析成

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    Python人工智能之,Python3一行代码实现

    我们以诗词为例 下面是我们要 ? 先看下效果 ? 我们运行代码后的结果,有几个没有正确,但是大多数都能出来。 ? 一行代码就能,我们背后要做些准备工作的 这里我们需要用到两个库:pytesseract和PIL 同时我们还需要安装引擎tesseract-ocr 下面就来讲讲这几个库的安装,因为只有这几个库安装好以后 Python才能实现一行代码实现 一,pytesseract和PIL的安装 安装这两个包可以借助pip - 1,命令行安装 pip install PIL pip install pytesseract 因为tesseract-ocr默认不支持中。 ? 至此我们所有的配置就完成了,运行下面代码就可以把杜甫的登高这首诗解析成了 ? 记得关注评论、转发、收藏哟 长按下面二维码关注我 微信公众号:python教程

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    Java基于百度API的

    如何获取这些参数:在百度开发者中心申请一个“通用”项目,然后就可以获取到这些参数。 准备工作都完成了,现在开始进行了。 1. 准备pom件 <! access_token=" + AuthService.getAuth(); /** * <em>识</em><em>别</em>本地<em>图</em><em>片</em>的<em>文</em><em>字</em> * * @param path 本地<em>图</em><em>片</em>地址 * <em>识</em><em>别</em>结果(仅测试本地<em>图</em><em>片</em><em>识</em><em>别</em>) 中<em>文</em> ? 结果: ? 结论: 这里是使用了Postman进行测试的,用IDEA控制台的话,返回的json不易读。 从这里可以看出,耗时是1s,虽然<em>识</em><em>别</em>率高,但是结果还是有那么的一些差距,例如<em>识</em><em>别</em>结果的第五列,只返回了“我是逊尼”,而原<em>图</em><em>片</em>的很大串没有<em>识</em><em>别</em>出来。 英<em>文</em>: ? 结果: ? 结论: 单<em>识</em><em>别</em>英<em>文</em>的<em>图</em><em>片</em>,效果还是比较满意的,耗时短,精准率高。 中英<em>文</em>结合: ? 结果: ? 结论: 结果也是比较满意的。

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    R语言:OCR,tesseract支持png、pdf转word

    pwd=oj5g 提取码:oj5g ############################################## ########### OCR ######### "tesseract") rm(list = ls()) library(Rcpp) library(tesseract) #如果不报错,正常会加载一段实践(30s以上) # 先查看包含信息,和可以的包有哪些 #查看和设置工作路径(所在位置) # getwd() setwd("C:\\Users\\USER\\Desktop") # 支持JPG PNG。 text <- ocr('ec.png', engine = tesseract("chi_sim")) cat(text) # 支持pdf,Read from PDF files pngfile text <- tesseract::ocr(pngfile) cat(text) # 更多关于OCRde wen dang yu chu li

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    python智能系统(切割、、区

    python flask系统使用到的技术有:背景切割、格式转换(pdf转png)、模板匹配、。 ] 效果: [在这里插入描述] 成功了。。。 [在这里插入描述] 还可以哈,截取了1中的匹配部分,然后标出来了区 关键代码 背景切割 from PIL import Image import cv2 import os from common.util (result_path) # 若件夹不存在就创建 # # 进行并标差异 # imga_path = scann_cut_img_path ' # 两张并标差异点 # try: # dif_two_pic(imga_path

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    python下基于与获取

    上篇章了解了基于pyautoGUI库的元素,这次又遇到一个问题:桌面应用程序做自动化测试时,无法到页面元素,且页面的元素,每运行一次都会变动(累计增加),为了达到目的,在网上找了相关资料,坐下总结 2Fconsole.bce.baidu.com%2Fai%2F%3F_%3D1553338619822%26fromai%3D1#/ai/ocr/overview/index), 原理很简单,就是用了百度智能云的接口进行 其中:要件夹存放需要;successful.txt存放从的所有数据;123.txt存放筛选后所需的数据 三、示例代码 #coding:utf-8 import os from os.path.join(BASE_DIR, "123.txt") count = 0 for id in id_list: img = open(os.path.join(BASE_DIR, "要 center(60)) count += 1 print("\n\n") print("执行结束,共完成了{},资料已写入到successful.txt".format(count

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