1.制作字库 1.截取需要的图片 2.这里截取了"火狐主页"四个字,接下来抓取文字的颜色 3.颜色由是由三个部分组成,即R G B其中的R是由00-FF(16进制) 即0-255个数值表示.同样的GB都是一样的道理.这样就出现一个偏差的问题,需要加偏差来涵盖偏差内的所有颜色. 4.加完偏差会发现字体变清晰,点击提取点阵,再定义文字名字,就可以添加到字库了 2.用python结合字库识别文字 1.加载dm.dll $regsvr32 dll文件路径 2.编写python脚本利用字库识别文

Tessseract为一款开源.免费的OCR引擎,能够支持中文十分难得.虽然其识别效果不是很理想,但是对于要求不高的中小型项目来说,已经足够用了. 文字识别可应用于许多领域,如阅读.翻译.文献资料的检索.信件和包裹的分拣.稿件的编辑和校对.大量统计报表和卡片的汇总与分析.银行支票的处理.商品发票的统计汇总.商品编码的识别.商品仓库的管理,以及水.电.煤气.房租.人身保险等费用的征收业务中的大量信用卡片的自动处理和办公室打字员工作的局部自动化等.以及文档检索,各类证件识别,方便用户快速录入信息,提

Tesseract-OCR的简单使用与训练 最近看到某个网站提交数据要提交验证码,用tesseract自带的识别, 识别出来是什么鬼,0-9识别成了什么玩意! so决定自己训练下tesseract... 1.准备工作(安装工具环境) 1.下载安装tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe安装包   http://www.pc0359.cn/downinfo/55218.html 2.安装jTessBoxEditor 下载jTessBoxEditor,地址https://sou

一.背景 先说下开发背景,今年有次搬家找房子(2020了应该叫去年了),发现每天都要对着各种租房广告打很多电话.(当然网上也找了实地也找),每次基本都是对着墙面看电话号码然后拨打,次数一多就感觉非常麻烦,如果没看清还容易输错一个号码. 图片来自于网络 当时就想现在OCR技术那么流行,为什么不能做个程序来解决这个问题.因为租房电话有部分还是手写号码,所以也要解决手写识别的问题.同时租房信息其实也有很多是中介或者其他诈骗类等等.所以有部分并不是我们所需要的,为什么这块信息就不能做个平台进行共享,类似

一.框架介绍 Tesseract 是一款图片识别工具,可以抓取图片中的文字,可以支持多种语言(默认是英语),需要下载开源文件可以在github上下载,如果知识应用不想太多深究直接在google code里边搜索下载即可. 二.Tesseract内容 Doc:说明文档 Tessdata:存放各种文字库(chi_sim.traineddata:中文 等) Tessseract.exe 即可以启动文件开始调用Tesseract 可以通过cmd方式调用,先cd到对应的目录,然后 输入 tesseract

关于 二维码 与 NFC 之间的出身贫贱说 太阳火神的漂亮人生 (http://blog.csdn.net/opengl_es) 本文遵循"署名-非商业用途-保持一致"创作公用协议 转载请保留此句:太阳火神的漂亮人生 -  本博客专注于 敏捷开发及移动和物联设备研究:iOS.Android.Html5.Arduino.pcDuino,否则.出自本博客的文章拒绝转载或再转载,谢谢合作. 二维码,这个大家都非常了解了.用微信一扫,加入好友了:用360手机助手一扫.软件下载了:这是在传递一串

早在2012.2013年度,手势识别领域就发生了几起重要的行业并购.比方英特尔对Omek的收购,谷歌对Flutter的收购.而苹果公司更是以3.45亿美金得高价收购了之前为微软Kinect提供技术支持的以色列公司Prime Sense.手势识别,早已成为了各大巨头角逐未来的战场. 由于巨头们正逐渐看清(手势识别)体感技术对传统操作方式的重要改变. 虚拟现实会是下一代人机交互界面,Oculus已经在显示输出这一端做出表率.并且表现不错.可是在输入端.也就是人该怎样在虚拟现实中发出指令和进行操作,依

pip和conda的区别 之前一直使用conda和pip ,有时候经常会两者混用.但是今天才发现二者装的东西不是在一个地方的,所以发现有的东西自己装了,但是在运行环境的时候发现包老是识别不了,一直都特别疑惑,直到今天注意到这个问题,所以来总结一 下二者的区别. pip pip专门管理Python包 编译源码中的所有内容. (源码安装) 由核心Python社区所支持(即,Python 3.4+包含可自动增强pip的代码). conda Python不可知论者. 现有软件包的主要重点是Python,

关于变量的命名,这又是一个容易引发程序员论战的话题.如何命名才能更具有可读性.易写性与明义性呢?众说纷纭. 本期"Python为什么"栏目,我们将聚焦于变量命名中的连接方式,来切入这块是非之地,想要回答的问题是--Python 为什么要推荐蛇形命名法? 首先一点,对于单个字符或者单词 (例如:a.A.PYTHON.Cat),当它们被用作变量名时,大致有全小写.全大写和首字母大写这几种情况.编程语言中出现这些情况时,它们基本上跟英语的表达习惯是相同的. 但是,编程语言为了令变量名表达出更

.NET Iot 不是什么新鲜事物,百科很强大,故老周在此也不必多介绍.现在的时代和老周当年学 QBasic 的时代不同,那时候拉根电话线上网,下载速度只有可怜的 3.5 kb/s.而且还要去店里买上网卡.上网卡用完了(计时的哟)还要再买.除了买上网卡的钱外,还要交 0.2 元/分钟的附加费(中国电信收). 所以,你想想那时候有些什么概念.名词解释不懂的,都是往书上找,或者往图书馆跑:到了图书馆还要交 100 大洋的押金.上网成本高,速度慢,很多东西都懒得上网查. 现在不同了,小孩子们多幸福!几

这一章我们不聊模型来聊聊数据,解决实际问题时90%的时间其实都是在和数据作斗争,于是无标注,弱标注,少标注,半标注对应的各类解决方案可谓是百花齐放.在第二章我们也尝试通过多目标对抗学习的方式引入额外的NER样本,或者分词边界来提高people daily小样本数据集的效果. 以下我会结合一些业界的案例和新鲜出炉的NLP数据增强综述,聊聊都有哪些数据增强方案,其中哪些适用于NER以及效果提升.代码详见 people_daily_augment NLP数据增强综述 Paper:Data Augmen

一款免费且离线的.NET使用的OCR,爱你又恨你!恨你来的太晚了. PaddleOCRSharp 本项目是一个基于百度飞桨的PaddleOCR的C++代码修改并封装的.NET的类库.包含文本识别.文本检测.基于文本检测结果的统计分析的表格识别功能,同时针对小图识别不准的情况下,做了优化,提高识别准确率.项目封装极其简化,实际调用仅一行代码,极大的方便了中下游开发者的使用和降低了PaddleOCR的使用入门级别,同时提供不同的.NET框架使用,方便各个行业应用开发与部署. 其中PaddleOCR.

PaddleOCR.Onnx 一款基于Paddle的OCR,项目使用ONNX模型,速度更快.本项目同时支持X64和X86的CPU上使用.本项目是一个基于PaddleOCR的C++代码修改并封装的.NET的工具类库.包含文本识别.文本检测.基于文本检测结果的统计分析的表格识别功能,同时针对小图识别不准的情况下,做了优化,提高识别准确率.包含总模型仅8.6M的超轻量级中文OCR,单模型支持中英文数字组合识别.竖排文本识别.长文本识别.同时支持多种文本检测.项目封装极其简化,实际调用仅几行代码,极大的

:前言 造车轮的时候要用到中文字符串的长度辨别,发现char的识别不准,进行了一番研究. > 开始研究 在Windows下,中文字符在C++中的内存占用为2字节,此时采用字符串长度获取函数得到的结果会将一个中文字符识别为两个长度: #include <stdio.h> #include <string> using namespace std;//string在std命名空间中 int main() { string str = "abc中文def"; p

5.1.POSTSCRIPT字体 字体是具有统一规格的字符集.其中包含数百个字符集,包含熟悉的TIMES和HELVETICA 使用POSTSCRIPT字体 在你打印文本之前,你需要指定所需的字体,这个过程需要三个步骤 1.查找字体的信息.保存在当前环境中,他用来提供特定字体的形状,信息. 2.将字体缩放. 3.将缩放的额字体设置为当前字体,然后打印出来 %!PS-Adobe-3.0 /Times-Roman findfont 15 scalefont setfont 72 200 moveto

关于中文的识别,效果比较好而且开源的应该就是Tesseract-OCR了,所以自己亲身试用一下,分享到博客让有同样兴趣的人少走弯路. 文中所用到的身份证图片资源是百度找的,如有侵权可联系我删除. 一.准备工作 1.下载Tesseract-OCR引擎,注意要3.0以上才支持中文哦,按照提示安装就行. 2.下载chi_sim.traindata字库.要有这个才能识别中文.下好后,放到Tesseract-OCR项目的tessdata文件夹里面. 3.下载jTessBoxEditor,这个是用来训练字库

关于中文的识别,效果比较好而且开源的应该就是Tesseract-OCR了,所以自己亲身试用一下,分享到博客让有同样兴趣的人少走弯路. 文中所用到的身份证图片资源是百度找的,如有侵权可联系我删除. 一.准备工作 1.下载Tesseract-OCR引擎,注意要3.0以上才支持中文哦,按照提示安装就行. 最后下载4.0版本 2.下载chi_sim.traindata字库.要有这个才能识别中文.下好后,放到Tesseract-OCR项目的tessdata文件夹里面. https://github.com

文中测试了3.0和4.0两个版本.发现3.0识别效率不准确,需要训练词库.4.0识别效率就比较高了,而且支持结果生成pdf.txt等格式.所以推荐使用4.0版本. 这个工具可以用在爬虫的时候获取验证码进行识别且自动输入验证码的功能. git地址:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 下载地址:https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 1.下载安装 我下载的是 3.05.01,自带了中文词库. 下载完成后

上篇文章简单的学习了tesseract-ocr识别图片中的英文(链接地址如下:https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9428909.html),看起来效果还不错,所以这篇文章继续深入学习tesseract-ocr识别图片中的中文. 一,准备中文字库 下载chi_sim.traindata字库.要有这个才能识别中文.下好后,放到Tesseract-OCR项目的tessdata文件夹里面.(注意下载字库,一定要看库对应的tesseract版本下载) 为什么强调版本呢 ,

0.目标 很多特殊场景,原生的字库识别率不高,这时候就需要根据需求自己训练字库生成traineddata文件. 一.前期准备工作 1.安装jdk   用于运行jTessBoxEditor 2.安装jTessBoxEditor   用于调整图片上文字的内容和位置 3. 安装tesseract5.0 jdk下载地址:https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html jTessBox