html转换为pdf的关键技术是如何处理网页中复杂的css样式.以及中文乱码处理. 各实现对比表于Windows平台进行测试: 基于IText 基于FlyingSaucer 基于WKHtmlToPdf 基于pd4ml 跨平台性 跨平台 跨平台 跨平台 跨平台 是否安装软件 否 否 需安装WKHtmlToPdf 否 是否收费 免费 免费 免费 收费 转换Html 效率 速度快 未测 速度慢.相比URL来说,效率较慢.能忽略一些html语法或资源是否存在问题. 速度快.部分CSS样式不支持. 效果

断断续续地折腾了大半个月,终于把身份证照片脸部识别以及OCR字体识别功能用Java实现了,需求很简单:通过摄像头所照的一张放在黑色底板上的身份证照,识别照片上身份证里面的人名和地址(OCR中文),再截取身份证上的头像用Base64编码.生成一个规定格式的XML然后把人名,地址和头像照片的编码放到XML里面. 其中用到了OpenCV, Tesseract-OCR 还有一些对BufferedImage进行图像处理的东西.代码倒也不算很复杂,但是其中几个问题的确很烧脑细胞,花了不少时间才解决(Jedi

利用Java Itext生成PDF文件并导出,实现效果如下: PDFUtil.java package com.jeeplus.modules.order.util; import java.io.OutputStream; import java.math.BigDecimal; import java.net.URL; import java.text.DecimalFormat; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Arr

现代办公要将纸质文档转换为电子文档的需求越来越多,目前针对这种应用场景的系统为OCR系统,也就是光学字符识别系统,例如对于古老出版物的数字化.但是目前OCR系统主要针对文字的识别上,对于出版物的版面以及版面文字的格式的恢复,并没有给出相应的解决方案.对于版面恢复中主要遇到的困难是文字字体的恢复.对于汉字字体识别问题,目前主要有几种方法,但是都是基于人工特征提取的方法.以往的方法主要分为两大类,第一种为整体分析法,将一整片数据看做采用小波纹理分析抽取字体特征用于分类:使用滤波器提取文字的全局文字特

深度学习-tensorflow学习笔记(1)-MNIST手写字体识别预备知识 在tf第一个例子的时候需要很多预备知识. tf基本知识 香农熵 交叉熵代价函数cross-entropy 卷积神经网络 softmax   这里用到的tf基本知识 tf.tensor-张量,其实就是矩阵.官方说法是原料 tf.Varible-变量,用来记录数据,参数.其实也是个矩阵.不过要初始化后才有具体的值 tf.Session()-会话,就是个模型,我们可以在里面添加数据流动方向,运算节点 香农熵 香农熵是计算信息

我想大部分程序员的第一个程序应该都是“hello world”,在深度学习领域,这个“hello world”程序就是手写字体识别程序. 这次我们详细的分析下手写字体识别程序,从而可以对深度学习建立一个基本的概念. 1.初始化权重和偏置矩阵,构建神经网络的架构 import numpy as np class network(): def __init__(self, sizes): self.num_layers = len(sizes) self.sizes = sizes self.bia

深度学习-tensorflow学习笔记(2)-MNIST手写字体识别超级详细版 这是tf入门的第一个例子.minst应该是内置的数据集. 前置知识在学习笔记(1)里面讲过了 这里直接上代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri May 25 14:09:45 2018 @author: Administrator """ #导入数据集 from tensorflow.examples.tutoria

深度学习界的Hello Word程序:MNIST手写数字体识别 learn from(仍然是李宏毅老师<机器学习>课程):http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17_2.html import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.layers im

itext没有提供直接替换PDF文本的接口,我们可以通过在原有的文本区域覆盖一个遮挡层,再在上面加上文本来实现. 所需jar包: 1.先在PDF需要替换的位置覆盖一个白色遮挡层(颜色可根据PDF文字背景色自行定义) import com.itextpdf.text.BaseColor; import com.itextpdf.text.DocumentException; import com.itextpdf.text.pdf.PdfContentByte; import com.itextp

注:目前仅说明windows下的情况 前言 网上已经有大量的tesseract的识别教程,但是主要有两个缺点: 大多数比较老,有部分内容已经不适用. 大部分只是就英文的训练进行探索,很少针对中文的训练. 接下来尽可能详细的介绍自己tesseract训练中文识别的经验. 本文中使用的tesseract版本为3.05; 为什么用3.05呢? 从官方文档上看4.0版本(windows版本于2017年1月30号发布)显著的提高了识别率,同时也加大了性能的消耗.理论上我是应该用4.0.但这不是重点.重点是

先上个效果图 因为做的项目涉及到数据预测,其中有大量打印业务来支撑实体店的运营,因为注重的是数据,要求简洁,清晰,所以写了个很简单也很实用的工具类. 如果需要编写样式或者插入背景,都可以查阅itex官方文档,进行扩展. 这个工具是基于 itext 写的,主要作用是生成最简洁的表格,选用的jar包版本是: <dependency> <groupId>com.lowagie</groupId> <artifactId>itext</artifactId&g

1.背景 在某些业务场景中,需要提供相关的电子凭证,比如网银/支付宝中转账的电子回单,签约的电子合同等.方便用户查看,下载,打印.目前常用的解决方案是,把相关数据信息,生成对应的pdf文件返回给用户. 本文源码:http://git.oschina.net/lujianing/java_pdf_demo 2.iText iText是著名的开放源码的站点sourceforge一个项目,是用于生成PDF文档的一个java类库.通过iText不仅可以生成PDF或rtf的文档,而且可以将XML.Html

控制台程序. 为了可以选择系统支持的字体,我们定义了一个FontDialog类: // Class to define a dialog to choose a font import java.awt.*; import javax.swing.*; import java.awt.event.*; import javax.swing.event.*; import static Constants.SketcherConstants.*; @SuppressWarnings("serial

前言: SVM(支持向量机)一种训练分类器的学习方法 mnist 是一个手写字体图像数据库,训练样本有60000个,测试样本有10000个 LibSVM 一个常用的SVM框架 OpenCV3.0 中的ml包含了很多的ML框架接口,就试试了. 详细的OpenCV文档:http://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/tutorials/ml/introduction_to_svm/introduction_to_svm.html mnist数据下载:http://yann.l

不能识别项目解决办法 在eclipse下,右键项目properties   ->  project fac e ts 选中 Dynamic web module 选择后面的版本为 2.5(运行环境为tomcat6,如果选择3.0的话运行环境为tomcat7 ) 和 选中 java     另外如果发布的时候不能正常运行项目按一下修改 找到项目路径  比如我的项目在D盘的文件夹Product目录下 d:\Product\.settings\org.eclipse.wst.common.compon

运行时类型识别(RTTI, Run-Time Type Identification)是Java中非常有用的机制,在Java运行时,RTTI维护类的相关信息. 多态(polymorphism)是基于RTTI实现的.RTTI的功能主要是由Class类实现的. Class类 Class类是"类的类"(class of classes).如果说类是对象的抽象和集合的话,那么Class类就是对类的抽象和集合. 每一个Class类的对象代表一个其他的类.比如下面的程序中,Class类的对象c1代

一.前述 Keras 适合快速体验 ,keras的设计是把大量内部运算都隐藏了,用户始终可以用theano或tensorflow的语句来写扩展功能并和keras结合使用. 二.安装 Pip install --upgrade keras 三.Keras模型之序列模型 序列模型属于通用模型的一种,因为很常见,所以这里单独列出来进行介绍,这种模型各层之间是依次顺序的线性关系,在第k层和第k+1层之间可以加上各种元素来构造神经网络这些元素可以通过一个列表来制定,然后作为参数传递给序列模型来生成相应的模

看完一节<机器学习实战>,算是踏入ML的大门了吧!这里就详细讲一下一个demo:使用kNN算法实现手写字体的简单识别 kNN 先简单介绍一下kNN,就是所谓的K-近邻算法: [作用原理]:存在一个样本数据集合.每个样本数据都存在标签.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集数据的对应特征进行比较,然后算法提取样本集中最相似的分类标签.一般说来,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,最后,选择这k个相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类. 通俗的说,举例说明:有一群明确国籍

http://blog.csdn.net/wsk1103/article/details/54173282 java中识别文字比较简单,使用的软件是tesseractocr(使用的版本是3.02,3以后的版本才支持中文),这个软件需要安装在本地电脑中,安装的过程中全部都按照默认进行安装(以便于Java直接调用), 下载地址http://download.csdn.net/detail/wsk1103/9731338. 该软件默认的识别的是英文,如果相要能识别中文,需要将中文的训练文本chi_si

为类添加注释:此为我的模板设置注释模板的入口: Window->Preference->Java->Code Style->Code Template 然后展开Comments节点就是所有需设置注释的元素啦.类型(Types)注释标签(类的注释): /** * @ClassName: ${type_name} * @Description: ${todo} * @author: amosli * @email:amosli@infomorrow.com * @date ${date

使用python3 学习sklearn中支持向量机api的使用 可以来到我的git下载源代码:https://github.com/linyi0604/MachineLearning # 导入手写字体加载器 from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler fr