GitHub:https://github.com/pengcao/chinese_ocr https://github.com/xiaofengShi/CHINESE-OCR |-angle 基于VGG分类模型的文字方向检测预测|-bash 环境安装|----setup-python3.sh 安装python3环境|----setup-python3-cpu.sh 安装CPU环境|----setup-python3-gpu.sh 安装CPU环境|-crnn |-ctpn 基于CTPN模型的文本

总计分为三个步骤 一.捕获人脸照片 二.对捕获的照片进行训练 三.加载训练的数据,识别 使用python3.6.8,opencv,numpy,pil 第一步:通过笔记本前置摄像头捕获脸部图片 将捕获的照片存在picData文件夹中,并格式为user.id.num.jpg.id在识别时和人名数组一一对应. import numpy as np import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) face_cascade = cv2.CascadeClassifier("dat

一.背景 随着智能手机的广泛普及和移动互联网的迅速发展,通过手机等移动终端的摄像头获取.检索和分享资讯已经逐步成为一种生活方式.基于摄像头的 (Camera-based)的应用更加强调对拍摄场景的理解.通常,在文字和其他物体并存的场景,用户往往首先更关注场景中的文字信息,因而如何能够正 确识别场景中的文字,对用户拍摄意图会有更深入的理解.一般意义上,基于图像的文字识别包括基于扫描文字的光学字符识别(Optical Character Recognition, OCR) 和广泛用于网站注册验证的C

[训练测试过程记录]Faster-RCNN用于场景文字检测 原创 2017年11月06日 20:09:00 标签: 609 编辑 删除 写在前面:github上面的Text-Detection-with-FRCN项目是基于py-faster-rcnn项目在场景文字识别领域的扩展. 和py-faster-rcnn相比,该项目的主要改动为:将检测类别换成了背景和文字,并且更改了数据集. 对于初学者而言,要实现一个自己的baseline,第一步可以尝试训练别人已经实现了的网络,看看整个的运行流程是怎么

工具 Tesseract pytesseract tesserocr 朋友需要一个工具,将图片中的文字提取出来.我帮他在网上找了一些OCR的应用,都不好用.所以准备自己研究,写一个Web APP供他使用. OCR1,全称Optical character recognition,或者optical character reader,中文译名叫做光学文字识别.它是把图像文件中的手写文本,打印文本转换为机器编码文本的一种方法. OCR技术广泛用于识别打印纸张中的文字数据 -- 比如护照,支票,银行声

人脸检测及识别python实现系列(5)——利用keras库训练人脸识别模型 经过前面稍显罗嗦的准备工作,现在,我们终于可以尝试训练我们自己的卷积神经网络模型了.CNN擅长图像处理,keras库的tensorflow版亦支持此种网络模型,万事俱备,就放开手做吧.前面说过,我们需要通过大量的训练数据训练我们的模型,因此首先要做的就是把训练数据准备好,并将其输入给CNN.前面我们已经准备好了2000张脸部图像,但没有进行标注,并且还需要将数据加载到内存,以方便输入给CNN.因此,第一步工作就是加载并

因为研究生毕业项目须要完毕一个基于移动终端的场景文字识别系统.尽管离毕业尚早,但出于兴趣的缘故,近一段抽时间完毕了这样一套系统. 主要的架构例如以下: client:Android应用实现拍摄场景图片,大致划出感兴趣文字区域,通过socket通信上传server端识别; 服务器端:Python server进行socket通信监听,连通后调用文字识别引擎(exe可运行程序),将识别结果返回; 以下是系统执行演示样例图: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkb

一. 应用背景 OCR(Optical Character Recognition)文字识别技术的应用领域主要包括:证件识别.车牌识别.智慧医疗.pdf文档转换为Word.拍照识别.截图识别.网络图片识别.无人驾驶.无纸化办公.稿件编辑校对.物流分拣.舆情监控.文档检索.字幕识别文献资料检索等.OCR文字识别主要可以分为:印刷体文字识别和手写体文字识别.文字识别方法的一般流程为:识别出文字区域.对文字区域矩形分割成不同的字符.字符分类.识别出文字.后处理识别矫正. 二. 文字检测 文字检测是文字

因为学校要求要刷一门叫<包装世界>的网课,而课程里有200多道选择题,而且只能在手机完成,网页版无法做题,而看视频是不可能看视频的,这辈子都不可能看...所以写了几行代码来进行百度搜答案. 思路如下: 手机屏幕投影到电脑上: 截图并识别图片文字: 调用百度来进行搜索: 提取html关键字. 环境配置:python3.6.第三方库:pyautogui.PIL.pytesseract.识别引擎tesseract-ocr 要识别中文,ocr引擎要下载一个中文包chi_sim放进Tesseract-O

摘要:本文通过场景文字从人类知识库(Wikipedia)中挖掘其背后丰富的上下文语义信息,并结合视觉信息来共同推理图像内容. 本文分享自华为云社区<[CVPR 2022] 基于场景文字知识挖掘的细粒度图像识别算法>,作者: 谷雨润一麦. 本文简要介绍CVPR 2022录用的论文"Knowledge Mining with Scene Text for Fine-Grained Recognition"的主要工作.该论文旨在利用场景文本的线索来提升细粒度图像识别的性能.本文通

介绍 人脸识别是什么?或识别是什么?当你看到一个苹果时,你的大脑会立刻告诉你这是一个苹果.在这个过程中,你的大脑告诉你这是一个苹果水果,用简单的语言来说就是识别.那么什么是人脸识别呢?我肯定你猜对了.当你看着你的朋友走在街上或他的照片时,你会认出他是你的朋友保罗.有趣的是,当你看你的朋友或他的照片时,你首先要看他的脸,然后再看其他东西.你想过为什么要这么做吗?这是为了让你看他的脸就能认出他来.好吧,这是你的面部识别. 但真正的问题是人脸识别是如何工作的?它非常简单和直观.举一个现实生活中的例子,

关键字:Python,SVM,字符验证码,机器学习,验证码识别 1   概述 基于Python使用SVM识别简单的验证字符串的完整代码开源分享. 因为目前有了更厉害的新技术来解决这类问题了,但是本文作为初级入门方法,还是具有一定的学习意义的,所以就将源码和相关的素材开源出来. 本文虽然已经不具备太强的实战性和迁移性,但是主要希望能够是以一个有趣的应用点来让对机器学习有兴趣的同学找到入门点. 上面提到的 “更厉害的新技术” 是指 “CNN 卷积神经网络”,这个工具基本上免去了本文介绍的繁杂的图片预

TensorFlow MNIST(手写识别 softmax)实例运行 首先要有编译环境,并且已经正确的编译安装,关于环境配置参考:http://www.cnblogs.com/dyufei/p/8027517.html 一.MNIST 运行 1)首先下载训练数据 在 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 将四个包都下载下来,在下面代码的运行目录下创建MNIST_data目录,将四个包放进去 train-images-idx3-ubyte.gz: training s

在上一篇关于Python中的线性回归的文章之后,我想再写一篇关于训练测试分割和交叉验证的文章.在数据科学和数据分析领域中,这两个概念经常被用作防止或最小化过度拟合的工具.我会解释当使用统计模型时,通常将模型拟合在训练集上,以便对未被训练的数据进行预测. 在统计学和机器学习领域中,我们通常把数据分成两个子集:训练数据和测试数据,并且把模型拟合到训练数据上,以便对测试数据进行预测.当做到这一点时,可能会发生两种情况:模型的过度拟合或欠拟合.我们不希望出现这两种情况,因为这会影响模型的可预测性.我们有

先说说他们的产品:企业免疫系统(基于异常发现来识别威胁) 可以看到是面向企业内部安全的! 优点整个网络拓扑的三维可视化企业威胁级别的实时全局概述智能地聚类异常泛频谱观测 - 高阶网络拓扑;特定群集,子网和主机事件可搜索的日志和事件重播历史数据设备和外部IP的整体行为的简明摘要专为业务主管和安全分析师设计100%的能见度 企业免疫系统是世界上最先进的网络防御机器学习技术.受到人体免疫系统自我学习智能的启发,这种新技术在复杂和普遍的网络威胁的新时代中,使组织自我保护方式发生了根本转变. 人体免疫系统

Python批量图片识别并翻译--我用python给女朋友翻译化妆品标签 最近小编遇到一个生存问题,女朋友让我给她翻译英文化妆品标签.美其名曰:"程序猿每天英语开发,英文一定很好吧,来帮我翻译翻译化妆品成分","来,帮我看看这个面膜建议敷几分钟"....看来斥巨资买化妆品不算完,还需要会各种英文介绍. 默默收起大学考的一摞429分的四级证书,我打开了IDE...我打算开发一个能批量翻译的图片的demo,把家里的各种化妆品都翻译好.机智如我,是不会自己从训练模型做起的

Python(五)编程小实例 抓取网页信息,并生成txt文件内容! Python抓取网页技能--Python抓取网页就是我们常看见的网络爬虫,我们今天所要用到的就是我们Python中自带的模块,用这些模块将网页内容爬取下来,并生成一个txt文件. (一)实例思路: 我们所需要用到的模块: urllib2-urllib2是Python的一个获取URLs(Uniform Resource Locators)的组件.他以urlopen函数的形式提供了一个非常简单的接口,这是具有利用不同协议获取URLs

下面是TensorFlow可视化MNIST数据集识别程序,可视化内容是,TensorFlow计算图,表(loss, 直方图, 标准差(stddev)) # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector old_v

本文的keras后台为tensorflow,介绍如何利用预编译的模型进行迁移学习,以训练和识别自己的图片集. 官网 https://keras.io/applications/ 已经介绍了各个基于ImageNet的预编译模型,对于我们来说,既可以直接为我所用进行图片识别,也可在其基础上进行迁移学习,以满足自己的需求. 但在迁移学习的例子中,并不描述的十分详细,我将给出一个可运行的代码,以介绍如何进行迁移学习. from tensorflow.keras.applications.vgg19 im

无论是训练机器学习或是深度学习,第一步当然是先划分数据集啦,今天小白整理了一些划分数据集的方法,希望大佬们多多指教啊,嘻嘻~ 首先看一下数据集的样子,flower_data文件夹下有四个文件夹,每个文件夹表示一种花的类别    划分数据集的主要步骤: 1. 定义一个空字典,用来存放各个类别的训练集.测试集和验证集,字典的key是类别,value也是一个字典,存放该类别的训练集.测试集和验证集: 2.使用python获取所有的类别文件夹: 3.对每个类别划分训练集.测试集和验证集:(1)把该类别的

python之unittest框架实现接口测试实例 接口测试的方法有很多种,具体到工具有postman,jmeter,fiddler等,但是工具的局限性是测试数据的组织较差,接口的返回工具的判断有限,工具也不能很好的生成可视化的报告和结果数据,使用代码来进行接口测试就便于进行更多的拓展和结果输出. 首先安装Requests库(需要安装好python环境)在cmd窗口运行如下命令: pip install requests requests功能特性Requests 完全满足今日 web 的需求.