图像识别说白了就是把一张照片上面的文字进行提取,提供工作效率 需求分析 身份证识别主要是把一张身份证照片上面的文字信息进行提取,不用再使用人工去手动抄写了,下面给大家说的这个身份识别主要是使用python+flask+华为云OCR进行实现的. 步骤 申请华为云OCR接口 获取token 调用身份证识别接口 提取身份证信息 申请华为云OCR接口 图像识别主要使用的就是华为云OCR平台申请的接口,申请地址为:"https://www.huaweicloud.com".访问申请的地址后点击菜

/// <summary> /// 从图片中截取一部分图片 /// </summary> /// <param name="fromImagePath">来源图片地址</param> /// <param name="nX">从偏移X坐标位置开始截取</param> /// <param name="nY">从偏移Y坐标位置开始截取</param> /

python涉及字符截取的详细功能讲解: str = ' print("str[0:3]:"+str[0:3]) # 正向截取字符串 0~3(不包含3) 即 012 print("str[:]:"+str[:]) # 正向输出所有字符串 即0123456789 print("str[6:]:"+str[6:]) # 正向输出字符串 从 5 (不含5)~ 结束 即 6789 print("str[:-3]:"+str[:-3])

import os os.chdir("C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR") main = "Tesseract.exe d:/test.png d:/1.txt -l chi_sim" r_v = os.system(main) print(r_v) 来自:https://www.cnblogs.com/jclian91/p/9158372.html OCR与Tesseract介绍   将图片翻译成文字一般被称为光学文字识别

Python字符串截取时总是有些糊涂,从官网上找到一个图示,理解Python字符串是如何标记,的具体含义图示如下: +---+---+---+---+---+---+ | P | y | t | h | o | n | +---+---+---+---+---+---+ 0 1 2 3 4 5 6 -6 -5 -4 -3 -2 -1 >>> word[:2] # character from the beginning to position 2 (excluded) 'Py' >

一. selenium截图1.selenium提供了几个截取全屏的方法- get_screenshot_as_file(self, filename) --这个方法是获取当前window的截图,出现IOError时候返回False,截图成功返回True. filename参数是保存文件的路径. > driver.get_screenshot_as_file('/Screenshots/foo.png')- get_screenshot_as_base64(self) --这个方法也是获取屏幕截图

,) ,) as date), '%m-%d') as 生日 from t_person

#-*- coding:utf8 -*- s = u'中文截取' s.decode('utf8')[0:3].encode('utf8') # 结果u'中文截取 延伸阅读: UTF-8中的汉字占用多少字节? 占2个字节的:〇 占3个字节的:基本等同于GBK,含21000多个汉字 占4个字节的:中日韩超大字符集里面的汉字,有5万多个 一个UTF-8数字占1个字节 一个UTF-8英文字母占1个字节   在查找 UTF-8 编码资料时发现,很多的帖子说的 UTF-8 编码里,一个汉字占用3个字节,有的

需求: 在下面这个网页,抓取最新的新闻,按天划分. http://blog.eastmoney.com/13102551638/bloglist_0_1.html 实现方法1:使用递归 import urllibimport reimport time #读取网页内容content = urllib.urlopen('http://blog.eastmoney.com/13102551638/bloglist_0_1.html').read()#print content #截取一部分pre =

在看并发编程网的时候,有些示例代码是以图片的形式出现的,要是此时自己想复制下来的话,只能对着图片敲了,很不爽,于是搜了一下识别图片的网站,有! 把图片上传上去解析,下来txt文本,打开一看,大部分能解析出来,少部分会乱码. 于是搜到下面俩篇博客: https://blog.csdn.net/FloatDreamed/article/details/79090741 https://www.cnblogs.com/jianqingwang/p/6978724.html 可以用Python现成的库来

str = ‘’ :] #截取第一位到第三位的字符 print str[:] #截取字符串的全部字符 :] #截取第七个字符到结尾 ] #截取从头开始到倒数第三个字符之前 ] #截取第三个字符 ] #截取倒数第一个字符 ] #创造一个与原字符串顺序相反的字符串 :-] #截取倒数第三位与倒数第一位之前的字符 :] #截取倒数第三位到结尾 :-] #逆序截取,具体啥意思没搞明白? 对应的输出结果:

需要安装的模块 PIL pytesseract 需要下载的工具: http://download.csdn.net/download/bo_mask/10196285 因为之前百度云的链接总失效,所以上传到了csdn,如果csdn没有积分的朋友可以到qq群:152376662 的群文件中下载 下载解压后,安装到默认的路径下,安装完成后如下图1: 并且复制解压文件的chi_sim.traineddata 文件到安装路径 C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\te

#!/usr/bin/python import pcap import dpkt import re   def main(): pc=pcap.pcap(name="eth1")                                             # 抓取 eth1 pc.setfilter('tcp port 80')                                                       # 过滤表达式 tcp port

我们就识别上面的汉字. 安装软件tesseract和python库 https://www.cnblogs.com/sea-stream/p/10961580.html 然后新建一个文件夹test,把上面那张图片放在文件夹里面,再新建一个test文件 写入如下内容 #coding=utf- from PIL import Image import pytesseract #上面都是导包,只需要下面这一行就能实现图片文字识别 text=pytesseract.image_to_string(Ima

1.字符串的截取 str = "123456" str[:3] = 123 str[1:3] = 23 str[0:-1] = 12345 里面的数字都是index索引,从第一个索引开始到第二个索引之前的字符串. 2.字符串的查找 find 和index函数 str = "123456" str.find('1') = 0 str.find('45') = 3 str.index('2') = 1 str.index('345') = 2 两者区别是find找不到返

https://zhidao.baidu.com/question/877855739656978372.html

好好学习的第一步 一心一意的干好一件事儿,问自己 我做什么 我怎么做 做的结果是啥 例子1 问题 回答 我做什么: 识别图片上的信息 我怎么做: 百度+谷歌 结果是啥: 完成识别 1 安装PIL pip3 install pillow 2 安装pytesser3 pip3 install pytesser3 3 install pytesseract 4 install autopy3 5 install software Tesseract-OCR tesseract -v Ref impor

import aircv as ac def matcha(bb,aa):#从bb查找aa,如果有则返回其坐标位置 yuan=ac.imread(bb) mubi=ac.imread(aa) result=ac.find_template(yuan,mubi,0.7)#0.7相似度 if(result!=None): return result['result'][0],result['result'][1] #return yuan.shape[1],yuan.shape[0] return

d = {} k = [] v = [] with open('dir','r',encoding='utf-8') as f: for i in f.readlines(): j = i.strip('\n') # 删除换行符 li_k = j.split(',') # 以逗号分隔为列表 d[li_k[0]] = li_k[1] k.append(li_k[0]) v.append(li_k[1]) print(k) print(v) sk = input('请输入要查找的词句:') sv =

1 import os,glob 2 def photo_compression(original_imgage,tmp_image_path): 3 '''图片备份.压缩:param original_imgage:原始图片路径:param tmp_imgage_path:临时图片路径,备份路径:return''' 4 from PIL import Image 5 img = Image.open(original_imgage) 6 width,height = img.size 7 wh