1.下载并安装PDFMiner 从https://pypi.python.org/pypi/pdfminer/下载PDFMineer wget https://pypi.python.org/packages/57/4f/e1df0437858188d2d36466a7bb89aa024d252bd0b7e3ba90cbc567c6c0b8/pdfminer-20140328.tar.gz#md5=dfe3eb1b7b7017ab514aad6751a7c2ea 加压并安装 .tar.gz cd

现在图片文字识别已经很成熟了,比如qq长按图片,点击图片识别就可以识别图片的文字,将不认识的.文字数量大的.或者不能赋值的值进行二次可复制功能. 我们现在就基于百度Ai开放平台进行个人文字识别,demo使用的是C#控制台应用程序,后续有需要的可以嫁接到指定项目中使用,比如提供选择图片,点击识别, 获取返回的值.废话不多说,上干货: 总体为: 注册百度账号api,创建自己的应用: 创建vs控制台应用程序,引入动态链接库: 编写代码调试,效果图查看: 总结. 1.创建百度AI文字识别应用   在百度

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

今天意外的看到一个可以提取图片中文字的网站,自己试了下,提取效果还不错 网址为: https://zhcn.109876543210.com/ 现在有图片如下 我想从中提取的文字 1.打开网址,上传图片 2.选择语言与输出格式 3.开始转换 4.转换结果 5.下载结果 转换出来后差异是有一点,但是不太大

方法1:=IF(ISERROR(FIND("-",A1)),"","-")&MID(SUM(MID(101&A1,2+LARGE(ISNUMBER(-MID(1&A1,COLUMN(1:1),1))COLUMN(1:1),ROW($1:$50)),1)10^ROW($2:$51))%,2,15) 方法2:按ALT+F11,插入-模块,复制下列语句Function SplitNumEng(str As String, sty

# -*- coding: utf-8-*- import re ##过滤HTML中的标签 #将HTML中标签等信息去掉 #@param htmlstr HTML字符串. def filter_tags(htmlstr): #先过滤CDATA re_cdata=re.compile('//<![CDATA[[^>]*//]]>',re.I) #匹配CDATA re_script=re.compile('<s*script[^>]*>[^<]*<s*/s*sc

ALT+F11调出开发窗口 加入引用 插入模块 输入代码运行 Sub Main() On Error Resume Next Dim temp As New Word.Document, tmpShape As Shape, tmpSlide As Slide For Each tmpSlide In ActivePresentation.Slides For Each tmpShape In tmpSlide.Shapes temp.Range().Text = temp.Range() +

https://blog.csdn.net/X21214054/article/details/78873338# python docx文档转html页面 - 程序猿tx - 博客园 https://www.cnblogs.com/taixiang/p/9978456.html# Usage - PyDocX dev documentation https://pydocx.readthedocs.io/en/latest/usage.htmlpywin32 · PyPI https://py

上次我使用的百度AI开放平台的API接口实现图片的转化,后来有许多小伙伴都私信问我,怎么获取百度AI平台的AK和SK.为了统一回答大家的问题,今天我又使用百度API实现了一个从图片中提取文字和识别身份证的功能,详细描述实现过程,有收获的小伙伴记得收藏.转发分享哦. 百度AI开放平台 百度AI开放平台网址:https://login.bce.baidu.com/ 首先我们需要注册一个账号,注册登录之后我们选择文字识别 菜鸟小白的平台因为已经创建了一个应用了,首次登录应该是没有应用的,点击创建应用就

作为OCR文字识别软件中的佼佼者,可能大家对于ABBYY FineReader的使用还不熟练,没关系,今天小编就为大家演示,如何用ABBYY FineReader这款文字识别软件,将一张截图中的文字识别出来. 图1:<宋史>中的截图 图1是<宋史>第一册,宋太祖本纪中的一段内容,下面小编就演示就用ABBYY FineReader 15(Win系统)文字识别软件将此截图中的文字识别出来,再保存到文本文件中. 具体操作步骤如下: 图2:启动软件    1.提取文字第一步 启动ABBYY

​    昨天菜鸟小白做了一个小软件——PDFtoWORD,作用就是将pdf文件中的文字提取出来自动转化为可编辑的word类型.但是这个软件目前也只能将文件PDF中的文字提取出来,还无法提取图片.为了进一步完善这个小工具,菜鸟小白一下班就看有没有什么方法能够将pdf中的图片提取出来.    功夫不负有心人,还真让菜鸟小白找到了方法.使用fitz库能够很好的提取出图片,然后通过python-docx库将提取出来的图片拷贝到word中去.整体的过程如下: PDF文件中提取文字    接下来我们就来看

今天我们来介绍车牌定位中的一种新方法--文字定位方法(MSER),包括其主要设计思想与实现.接着我们会介绍一下EasyPR v1.5-beta版本中带来的几项改动. 一. 文字定位法 在EasyPR前面几个版本中,最为人所诟病的就是定位效果不佳,尤其是在面对生活场景(例如手机拍摄)时.由于EasyPR最早的数据来源于卡口,因此对卡口数据进行了优化,而并没有对生活场景中图片有较好处理的策略.后来一个版本(v1.3)增加了颜色定位方法,改善了这种现象,但是对分辨率较大的图片处理仍然不好.再加上颜色定

NGUI直接在UILabel组件中接入了Shadow.Gradient和outline选项,但在UGUI中是通过另外的组件单独提供,比如outline.shader等.这篇文章主要记录这几个文字效果实现的思路和流程. 1. 实现思路 1. UGUI源码分析 UGUI 的 Text 渲染的过程是由 TextGenerator 产生顶点数据,配合字体产生的贴图最终显示在屏幕上 . 下图为Text组件的继承树. UGUI中很多渲染相关的组件都是继承自Graphics,而Graphics还在Canvas

<?php mb_internal_encoding('utf-8'); // 提取文字标题,多余文字用省略号替换 $arr=[ '用心用情用功,进行无愧于时代的文艺创造', '一图了解第二届一带一路国际合作高峰论坛 专题', '情同一家,守望相助,共奔小康 壮丽70年' ]; $str="<ul>"; for ($i=0; $i < count($arr); $i++) { //mb_strle: 分割的中文文字 if (mb_strlen($arr[$i])

OCR文字识别是指:对文本资料进行扫描,然后对图像文件进行分析处理,最后获取文字以及版面信息的过程.对于许多学生党而言,一款好用的文字识别软件,能节省很多抄笔记的时间,而对于许多处理文字内容的白领而言,OCR文字识别软件更是办公时的得力助手. 那么,有哪些好用的OCR文字识别软件呢?今天,小编就来为大家介绍几款. 1.ABBYY FineReader PDF 15 ABBYY FineReader PDF 15是由泰比公司研发的一款功能全面且易用的OCR文字识别软件,可以将扫描的照片.PDF文件

前人栽树后人乘凉,以不造轮子为由 使用百度的图片识字功能,实现了一个上万次使用量的脚本. 系统:win10 Python版本:python3.8.6 pycharm版本:pycharm 2021.1.2(Professional Edition)  完整代码下载:Baidu_Ocr.py-Python 一.获取百度智能云token 百度智能云登录后找到人工智能界面下的文字识别->管理界面创建应用文字识别. 创建应用完成后记录下,后台界面提供的AppID.API key.Secret Key的信息

如果你对漏洞挖掘.逆向工程分析或渗透测试感兴趣的话,我第一个要推荐给你的就是Python编程语言.Python不仅语法简单上手容易,而且它还有大量功能强大的库和程序可供我们使用.在这篇文章中,我们会给大家介绍其中的部分工具. 注:本文罗列出来的工具绝大部分都是采用Python编写的,其中有一小部分还使用了C语言库. Network(网络) l  Scapy:一款强大的交互式数据报分析工具,可用作发送.嗅探.解析和伪造网络数据包. l  pypcap.Pcapy和pylibpcap:配合libpc

l Scapy:一款强大的交互式数据报分析工具,可用作发送.嗅探.解析和伪造网络数据包. l pypcap.Pcapy和pylibpcap:配合libpcap一起使用的数据包捕获模块 l libdnet:底层网络工具,含接口查询和以太网帧传输等功能 l dpkt:可以快速简单地创建或解析数据包 l Impacket:制作和解码网络数据包,支持NMB和SMB等高级协议 l pynids:封装了libnids,可用于数据包嗅探.消除IP碎片.TCP流再封装和端口扫描检测 l Dirtbags py-

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这一篇打算将core部分的例子说完,这都是基于<opencv2.4.9tutorial.pdf>中的core部分,其实这些例子后期都很稳定的,也就是说就算是2.3.1和2.4.10 ,这几个例子不会变,变化的是新增函数啊什么的,所以无需担心这里的例子是否不适用新版本(opencv3按照他们小组的意思每次数字大变动,都会有很大的改变opencv3的alpha版本介绍说是重新定义了API,而且在CPU上进行了效果提升,在GPU上可以透明加速,也就是你在编程的时候不知道是在GPU上). 看了下ope

目前数据分析方面的知识还学的不多,以后会持续向一些大牛学习,不断的学会做笔记,这样既加深了理解,也能够和大家分享交流.今天就只是把一些excle中常用的知识点总结啦~作为我博客的第一篇吧,希望自己能够学到越来越多的知识,真的能走向数据分析之路,由数据分析到数据挖掘,将自己定位为能够提问,能够利用数据方法解决实际问题的人. 1．快速填充 填充柄的功能真的是挺强大的,以前我只是会傻傻的双击填充柄,重复填充单元格,不知道其实它还可以很多形式的填充.1.按照Ctrl,往下拖动填充柄,可以实现递增填充.2