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

实现步骤: 1.通过水平投影对图形进行水平分割,获取每一行的图像: 2.通过垂直投影对分割的每一行图像进行垂直分割,最终确定每一个字符的坐标位置,分割出每一个字符: 先简单介绍一下投影法:分别在水平和垂直方向对预处理(二值化)的图像某一种像素进行统计,对于二值化图像非黑即白,我们通过对其中的白点或者黑点进行统计,根据统计结果就可以判断出每一行的上下边界以及每一列的左右边界,从而实现分割的目的. 下面通过Python+opencv来实现该功能 首先来实现水平投影: import cv2 impor

OCR与Tesseract介绍   将图片翻译成文字一般被称为光学文字识别(Optical Character Recognition,OCR).可以实现OCR 的底层库并不多,目前很多库都是使用共同的几个底层OCR 库,或者是在上面进行定制.   Tesseract 是一个OCR 库,目前由Google 赞助(Google 也是一家以OCR 和机器学习技术闻名于世的公司).Tesseract 是目前公认最优秀.最精确的开源OCR 系统.   除了极高的精确度,Tesseract 也具有很高的灵

0.我的环境: win7 32bits python 3.5 pycharm 5.0 1.相关库 安装pillow: pip install pillow 安装tesseract: tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe 自带了英文语言包,如果需要中文语言包往下找即可. 或者在安装的时候,在选项lang处,点选chi-sim即可. 安装完毕后,会儿自动加入系统环境变量中. 安装pytesseract: pip install pytesseract 2.修改pytesse

  用 Python 和 OpenCV 检测图片上的的条形码 这篇博文的目的是应用计算机视觉和图像处理技术,展示一个条形码检测的基本实现.我所实现的算法本质上基于StackOverflow 上的这个问题,浏览代码之后,我提供了一些对原始算法的更新和改进. 首先需要留意的是,这个算法并不是对所有条形码有效,但会给你基本的关于应用什么类型的技术的直觉. 假设我们要检测下图中的条形码: 图1:包含条形码的示例图片 现在让我们开始写点代码,新建一个文件,命名为detect_barcode.py,打开并编

1.Python人工智能之图片识别,Python3一行代码实现图片文字识别 2.tesseract-ocr安装包和中文语言包 注意:

1. imghdr是什么 imghdr是一个用来检测图片类型的模块,传递给它的可以是一个文件对象,也可以是一个字节流. 能够支持的图片格式: 2. 如何使用 提供了一个api叫做imghdr.what,这个方法接受两个参数,第一个参数是一个文件对象,第二个参数是一个字节流数组. 文件对象用来对本地文件做检测,字节流用来对网络上的做检测. 当需要对文件进行检测的时候只传入第一个参数即可. 当需要对一个字节流检测的时候第一个参数传None,第二个参数传入字节流即可,当第二个参数被指定的时候第一个参数

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

最近用到了图片文字识别这个功能,从网上搜查了一下,决定利用百度的文字识别接口.通过测试发现文字识别率还可以.下面就测试过程简要说明一下 1.注册用户 链接:https://login.bce.baidu.com/?account= 少量使用,免费 2.创建一个应用 3.调用方式 python SDK文档:https://cloud.baidu.com/doc/OCR/OCR-Python-SDK.html#.E9.80.9A.E7.94.A8.E6.96.87.E5.AD.97.E8.AF.86

自学Python3第5天,今天突发奇想,想用Python识别图片里的文字.没想到Python实现图片文字识别这么简单,只需要一行代码就能搞定 #作者微信:2501902696 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(Image.open('denggao.jpeg'),lang='chi_sim') print(text) 我们以识别诗

Lecture 18—Photo OCR 应用实例:图片文字识别 18.1 问题描述和流程图 Problem Description and Pipeline 图像文字识别需要如下步骤: 1.文字侦测(Text detection)——将图片上的文字与其他环境对象分离开来2.字符切分(Character segmentation)——将文字分割成一个个单一的字符3.字符分类(Character classification)——确定每一个字符是什么 如果用任务流程图来表达这个问题,每一项任务可以

在做图片文字分割的时候,常用的方法有两种.一种是投影法,适用于排版工整,字间距行间距比较宽裕的图像:还有一种是用OpenCV的轮廓检测,适用于文字不规则排列的图像. 1. 思路 一开始想偷个懒,直接用OpenCV的模型,结果发现效果不佳.文字出现了过度分割的问题,部分文字甚至没有被识别: 于是只好使用传统方法,投影法.对文字图片作横向和纵向投影,即通过统计出每一行像素个数,和每一列像素个数,来分割文字.代码参考https://www.cnblogs.com/zxy-joy/p/10687152.

应用实例:图片文字识别(Application Example: Photo OCR) 问题描述和流程图(Problem Description and Pipeline) 图像文字识别应用所作的事是,从一张给定的图片中识别文字.这比从一份扫描文档中识别文字要复杂的多. 为了完成这样的工作,需要采取如下步骤: 文字侦测(Text detection)--将图片上的文字与其他环境对象分离开来 字符切分(Character segmentation)--将文字分割成一个个单一的字符 字符分类(Cha

获取图片文字 如何使用python获取图片文字呢? 关注公众号[轻松学编程]了解更多- 1.通过python的第三方库pytesseract获取 通过pip install pytesseract导入. 1.1.安装tesseract-ocr 先在官网 下载对应操作系统的tesseract-ocr ,比如我现在在windows系统下,就下载exe文件安装,可点击这里下载,下载后运行exe后选择一个目录安装,这个目录需要记住,后面中需要用到,比如我的目录为D:\ruanjian\Tesseract

前言 最近忙得连轴转,很久没更新博客了,代码倒是没啥写,积累了好些东西,接下来一有时间就来更新吧~ 本文记录使用Python实现给图片添加水印的功能实现过程 先看效果 把公众号的封面作为素材 原图是这样的 加个水印的效果 实现代码 主要实现是参考GitHub上一个项目的:https://github.com/2Dou/watermarker 用到了Pillow库,使用前请先安装,一般要在Django中保存图片也需要安装这个库的.所以这个依赖可以说是比较友好的. 这个项目是命令行工具,而我是在Dj

button可以设置 titleEdgeInsets属性和 imageEdgeInsets属性来调整其image和label相对位置,具体参考http://stackoverflow.com/questions/4564621/aligning-text-and-image-on-uibutton-with-imageedgeinsets-and-titleedgeinsets/5358259#5358259的第二个答案,关键是这个:   这里说说我自己的理解,理解有误的地方,大家可以讨论  

实现如图所示效果: 这是一个UIButton,需要改变image和title相对位置. 解决如下: //设置文字偏移:向下偏移图片高度+向左偏移图片宽度 (偏移量是根据［图片］大小来的,这点是关键)btnLeft.titleEdgeInsets = UIEdgeInsets(top: btnLeft.imageView!.frame.size.height, left: -btnLeft.imageView!.frame.size.width, bottom: 0, right: 0) //设置

android自定义view,实现竖直方向的文字功能,文字方向朝上,同时提供接口,判断当前touch的是哪个字符,并改变颜色. 由于时间比较仓促,因此没有对代码进行过多的优化,功能远远不如android的自带的TextView强大,只是继承于view,而不是textview. 主要用途:电话本的侧边快速导航等 效果图:(自定义字符串 “#ABCDEFGHIJKLMN),可以实现自定义任意字符串 view的实现: package cn.carbs.verticalstraighttextview.

目的需求: 2008年,遇到一本电子书 <女友十年精华> 觉得很美,想 私藏 这些文章: >网络搜索文章 —— 没有找到: >反编译程序 —— 所有文字 都是图片格式(部分文章的 非规律乱码 即为证明,且试用  Adobe Director 反编译 确是图片无疑) >总计 310篇文章 —— 如何降低 工作复杂度 得到 文本格式的文章? 最后方案: >写区域截屏软件,将一篇文章 截成多图 (图片文字行 有重复): >过滤 文章多图 的背景图片(背景图片 会干扰 O

☊[实现要求]:图片+文字+居中 √[实现]: ① img + 文字 <div class="demo2-1"> <img src="" alt="logo">标题1111 </div> 普通布局 .demo2-1 { // 文字可用demo1中的方案一布局; line-height: $px; text-align: center; img { width: $px; // 设置图片宽和高 height: $