简介 光学字符识别(OCR,Optical Character Recognition)是指对文本资料进行扫描,然后对图像文件进行分析处理,获取文字及版面信息的过程.OCR技术非常专业,一般多是印刷.打印行业的从业人员使用,可以快速的将纸质资料转换为电子资料.关于中文OCR,目前国内水平较高的有清华文通.汉王.尚书,其产品各有千秋,价格不菲.国外OCR发展较早,像一些大公司,如IBM.微软.HP等,即使没有推出单独的OCR产品,但是他们的研发团队早已掌握核心技术,将OCR功能植入了自身的软件系统

python3.4学习笔记(二十六) Python 输出json到文件,让json.dumps输出中文 实例代码 python的json.dumps方法默认会输出成这种格式"\u535a\u5ba2\u56ed",.要输出中文需要指定ensure_ascii参数为False,如下代码片段:json.dumps({'text':"中文"},ensure_ascii=False,indent=2) import json #导入json格式 if __name__ ==

tesseract中文语言文件包 下载 tesseract中文语言文件包 下载 tesseract中文语言文件包 下载 下载地址是:https://github.com/tesseract-ocr/langdata

tesseract4.0以上版本可参考 https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/TrainingTesseract-4.00#tutorial-guide-to-lstmtraining 1. jTessBoxEditor 下载安装: https://sourceforge.net/projects/vietocr/files/jTessBoxEditor/ 2. 收集样本图像.(从图片自动生成) text2image –text=trai

package com.demo3; import jp.jun_nama.test.utf7ime.helper.Utf7ImeHelper; import com.android.uiautomator.core.UiDevice;import com.android.uiautomator.core.UiObject;import com.android.uiautomator.core.UiObjectNotFoundException;import com.android.uiauto

原文来自:http://cache.baiducontent.com/c?m=9f65cb4a8c8507ed4fece7631046893b4c4380146d96864968d4e414c422461f1d32a2e57d76511980853a3c50f11e41bca770216c5d61aa9ec88240dcb1993c6ad567627f42d103548e45f49a15&p=882a9546dc8b0ef50be296391b0cc9&newp=9865c70d85cc4

中文乱码原理代码: String s = "中文"; byte[] bs2 = s.getBytes("utf-8");//将s拆成:utf-8个体,注:utf-8指s原本就是utf-8 String s1 = new String(bs2,"iso-8859-1");//将bs2组装成:iso-8859-1串 String s2 = new String(bs2,"utf-8");//将bs2组装成:utf-8串 Strin

汉字一定注意是gbk还是utf8编码 UTF-8匹配:在javascript中,要判定字符串是中文是很简朴的.比如:var str = "php编程";if (/^[\u4e00-\u9fa5]+$/.test(str)) {alert("该字符串全部是中文");} else{alert("该字符串不全部是中文");}php中,是用 ... UTF-8匹配: 在javascript中,要判定字符串是中文是很简朴的.比如: var str = &q

Unity 处理预设中的中文 需求由来 项目接入越南版本 需要解决的文本问题 获取UI预设Label里面的中文(没被代码控制)提供给越南 Label里面的中文替换成越南文 解决流程 迭代获取Assets目录下所有文件 获取所有的.prefab预设文件 加载预设文件 获取预设下所有的UILabel组建 判断UILabel中的值是否为中文 把所有的中文实例化成文本 替换成越南文 保存实例化对象为预设文件 销毁实例化对象 实现代码 获取UI预设Label里面的中文 [MenuItem("检查预设中文并

题外话: 中国的技术论坛要赶上stackoverflow的水平.至少还需35年.中国程序猿笔者的特点是:太浮躁,太easy下总结.太自得其乐,虽说写的是为了让别人更好的看.却也演变成了一种"你看,我懂这么多"的长篇申明--要的就是你不懂.这也似乎是中国没有有名的开源的原因. 当然了,依据马克思理论,经济基础决定上层建筑,这也是能够理解的,拿着那点工资,生活节奏那么快,压力那么大,写免费的文章.为别人答疑,显得有点奢侈. 我建议全部基础教程类的文章.须要做到下面二点: [1] 给出执行环

tesseract是一个开源的OCR文字识别工具 查找相关文章:tesseract   tesseract 4.0一直安装失败,后来参照网上的方法,成功安装3.04 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 yum -y install automake libtool autoconf gcc gcc-c

众所周知,这是一个出色的字符识别软件.这个开源项目可以在http://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/list下载. 在使用时,建议使用3而不要使用2,因为一些原因,2虽然可以直接用在工程,但是由于一些显而易见的BUG和其他原因,多导致程序无法运行甚至崩溃.所以建议使用命令行版本的3 . 除了下载tesseract安装程序以外,还可以在下载页面下载一些语言库,当然,也可以在安装过程中选择一些语言库来进行安装. 一.训练 在很多时候,默认的字库等

帮助文件:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/blob/master/doc/tesseract.1.asc 下载地址:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki 如何使用提供的工具来训练Tesseract 4.00:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/TrainingTesseract-4.00 1.介绍 图片文字的OCR识别有一款开

Node是个啥? 1.Node 是一个服务器端 JavaScript 解释器,可是真的以为JavaScript不错的同学学习Node就能轻松拿下,那么你就错了,总结:水深不深我还不知道,不过确实不浅. 2.Node 的目标是帮助程序员构建高度可伸缩的应用程序,编写能够处理数万条同时连接到一个物理机的连接代码.处理高并发和异步I/O是Node受到开发人员的关注的原因之一. 3.Node 本身运行Google V8 JavaScript引擎,所以速度和性能非常好,看chrome就知道,而且Node对

WP8出来好一段时间了,新出的AudioVideoCaptureDevice类自定义功能比WP7的CaptureSource强大的多,但网上比较全面的中文实例还比较少,分享一个最近做的小实例给大家参考. 一.实现的功能 1.实现视频和音频的采集并保存 2.允许切换前后摄像头 3.录像过程中可以随时截图 4.录像后视频播放 二.需要的权限 1.需要访问前后摄像头的权限(ID_CAP_ISV_CAMERA) 2.需要访问麦克风的权限(ID_CAP_MICROPHONE) 三 .UI部分 1.使用一个

easyui datagrid 在IE上加载速度慢, 150行数据就无法忍受了. firefox加载速度还可以. jquery easyui datagrid使用参考 http://www.cnblogs.com/youring2/archive/2013/03/01/2938661.html   优化的点有2个:(1) column的宽度不能设置为自适应, 否则grid刷新速度很慢.  (2) 采用datagrid-scrollview 方式来渲染数据. 参考文章有: http://blog.

node.js 初体验 2011-10-31 22:56 by 聂微东, 174545 阅读, 118 评论, 收藏, 编辑 PS: ~ 此篇文章的进阶内容在为<Nodejs初阶之express> ~ 2014/09/24 更新<Express 4.X 启航指南> 欢迎阅读和评论:) 最近写的文章收到许多朋友的反馈,感谢大家的支持和建议,让我对坚持写博客充满热情,一个月一篇文章确实有点少,所以以后尽力多做分享,做好的分享,希望能对朋友们有用. 到新公司的这段时间学到了很多新东西,有

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Lucene的IndexSearcher提供一个explain方法,能够解释Document的Score是怎么得来的,具体每一部分的得分都可以详细地打印出来.这里用一个中文实例来纯手工验算一遍Lucene的评分算法,并且结合Lucene的源码做一个解释. 首先是测试用例,我使用"北京东路"来检索一个含有address域的文档. 然后是是输出,注意它有缩进,代表一个个的层级,下面以测试环境数据作为举例: { "value" : 0.7271681, "des

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在比较多个Grid后决定以后还是用jqGrid,并且是free-jqgrid分支版,  jqgrid优点很多: 加载大量数据时效率很好, 支持排序, 支持过滤, 支持resize, 支持分页, 支持export excel, 支持上下键导航, 支持cell formatter, 支持 row的group, 支持tree node, 支持header的group, 支持列冻结, 支持 master-detail, 支持sub grid. 选择不同的jquery ui theme , jqgrid