第一步合成图片集 你需要把使用jTessBoxEditor工具把你的训练素材及多张图片合并成一张tif格式的图片集 第二步  生成box文件 运行tesseract命令,tesseract mjorcen.normal.exp0.tif mjorcen.normal.exp0 batch.nochop makebox,生成box文件 , 第三步 用 jTessBoxEditor打开生成的图片集 mjorcen.normal.exp0.tif ,注意  mjorcen.normal.exp0.ti

有的时候我们训练网络的时候,数据集在收集的过程中由于种种原因导致图像收集的不完整,比如某些种类很少,或者没有,这个时候我们就可以考虑自己生成数据集. 这个和data augmentation还不太一样,data augmentation是在数据集上做一些变化,得到更多的数据,数据生成是直接生成一些数据集. 在做OCR识别的时候,因为有些类型的数据量很少,所以就考虑了一下数据生成的方法. 安装 imagemagick 工具 imagemagick 工具,可以用来生成不同字体的图像. imagema

识别率有问题A大概率识别为n,因此需要训练,这里讲一下 如何训练 参考 java代码里边直接使用tess4j,是对tesseract的封装,但是如果要训练,还是需要在进行安装tesseract-ocr的 下载地址参考另一篇 然后还需要 下载jTessBoxEditorhttps://sourceforge.net/projects/vietocr/files/jTessBoxEditor/ 多搜集几张图片,进行二值化去噪点和裁切处理 双击运行 首先打开图片 全选图片,应该可以自动拼接为一个大的t

最近在做身份证号码识别,在网上搜索的一番后发现目前开源的OCR中tesseract-ocr算是比较强大的了,它由HP于1985年到1995年间开发,后来由google直接负责,经过谷歌进一步开发后,目前的tesseract-ocr有了显著的改进. tesseract-ocr和Leptonica图像库一起工作,它可以读取多种图像格式,并将其转换成超过60种语言的文本.可以工作在Linux,Windows,Mac OSX等系统上,并且可以在android和iphone平台上编译. 目前android

* * Training of the OCR* The font is used in "bottle.hdev"* * * Step 0: PreparationsFontName := 'bottle'* * Step 1: Segmentationdev_update_window ('off')read_image (Bottle, 'bottle2')get_image_size (Bottle, Width, Height)dev_close_window ()dev_o

博客第一篇文章,稍作修改,增加文字介绍 开发目的 最近由于某些需求,需要在Android手机端实现OCR功能,大致为通过手机照相,识别出相片中的中文信息字段.但是由于新手光环+流程不熟悉,遇到了各种各样的问题,准备在本文中叙述一下,最好能派上用场. 开发环境 Android studio 2.3.3  Windows下,测试手机Android4.4版本 环境搭建 搭建安卓OCR开发环境. 使用的google提供的OCR识别引擎,可以选择多种语言. 参考上述链接可以实现,最开始的搭建.这里需要注意

转载:https://blog.csdn.net/u011311291/article/details/81121519 https://blog.csdn.net/qq_34564612/article/details/79138876 2018年07月19日 19:43:58 姚贤贤 阅读数:1370   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u011311291/article/details/81121519 faster RC

使用python接口来运行caffe程序,主要的原因是python非常容易可视化.所以不推荐大家在命令行下面运行python程序.如果非要在命令行下面运行,还不如直接用 c++算了. 推荐使用jupyter notebook,spyder等工具来运行python代码,这样才和它的可视化完美结合起来. 因为我是用anaconda来安装一系列python第三方库的,所以我使用的是spyder,与matlab界面类似的一款编辑器,在运行过程中,可以查看各变量的值,便于理解,如下图: 只要安装了anac

[来自:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5685909.html] 整个工作目录建在:/home/ubunt16041/caffe/examples/abc_mnist/ 再建一个mnist目录,所有的都放在mnist目录下. (/home/ubuntu16041/caffe/examples/abc_mnist/mnist/) 图片下载好,test.txt,train.txt都有了. mnist.py用来生成训练需要的文件: # -*- coding: ut

把r-cnn系列总结下,让整个流程更清晰. 整个系列是从r-cnn至spp-net到fast r-cnn再到faster r-cnn.  RCNN 输入图像,使用selective search来构造proposals(大小不一,需归一化),输入到CNN网络来提取特征, 并根据特征来判断是什么物体(分类器,将背景也当做一类物体),最后是对物体的区域(画的框)进行微调(回归器). 由下面的图可看出,RCNN分为四部分,ss(proposals),CNN,分类器,回归器,这四部分是相对独立的.改进的

大学宿舍玩游戏的时候,为了简化重复的键鼠动作,有学习过按键精灵和TC脚本开发工具,并做了一些小脚本,基本达到了当时的需求.不知不觉,已经毕业了3年了,无聊之余又玩起了游戏,对于一些无趣的重复行为,于是又想写个脚本来处理下.比如跑任务,自动补血等,没想到现在的游戏对于按键精灵和TC基本上都是封杀.对于我这种小白,过游戏安全检测这种棘手的事,也许花费很多时间,都没有结果.经常测试,发现游戏不会对自己写的C#脚本进行检测,所以决定用C#来写. 研究了几天,突然间又不想玩游戏了,所以把这几天的研究成果分

源码和运行结果 cuda:https://github.com/zhxfl/CUDA-CNN C语言版本参考自:http://eric-yuan.me/ 针对著名手写数字识别的库mnist,准确率是99.7%,在几分钟内,CNN的训练就可以达到99.60%左右的准确率. 参数配置 网络的配置使用Config.txt进行配置##之间是注释,代码会自动过滤掉,其他格式参考如下: #Comment# #NON_LINEARITY CAN = NL_SIGMOID , NL_TANH , NL_RELU

论文原址:https://arxiv.org/abs/1903.00621 摘要 本文提出了基于无anchor机制的特征选择模块,是一个简单高效的单阶段组件,其可以结合特征金字塔嵌入到单阶段检测器中.FSAF解决了传统基于anchor机制的两个限制:(1)启发式的特征选择(2)overlap-based anchor采样.FSAF的通用解释是将在线特征选择应用于与anchor无关的分支的训练上.即无anchor的分支添加到特征金字塔的每一层,从而可以以任意层次对box进行编码解码.训练过程中,将

https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/ https://blog.csdn.net/weiwei9363/article/details/79112872 https://blog.csdn.net/and_w/article/details/70336506 https://hackernoon.com/visualizing-parts-of-convolutional-neural-networks-using-keras-

RNN介绍   在读本文之前,读者应该对全连接神经网络(Fully Connected Neural Network, FCNN)和卷积神经网络( Convolutional Neural Network, CNN)有一定的了解.对于FCNN和CNN来说,他们能解决很多实际问题,但是它们都只能单独的取处理一个个的输入,前一个输入和后一个输入是完全没有关系的 .而在现实生活中,我们输入的向量往往存在着前后联系,即前一个输入和后一个输入是有关联的,比如文本,语音,视频等,因此,我们需要了解深度学习中

原文 ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks 下载地址:http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf 在这之前,关于AlexNet的讲解的博客已经有很多,我认为还是有必要自己亲自动手写一篇关于AlexNet相关的博客,从而巩固我的理解. 一  介绍 Alex

鐵鍋燉腯鱻 项目:小鱼记账 团队成员 项目燃尽图 冲刺情况描述 站立式会议照片 各成员情况 团队成员 学号 姓名 git地址 博客地址 031602240 许郁杨 (组长) https://github.com/EventideX http://www.cnblogs.com/S031602240/ 181600333 杨心逸 https://github.com/siberia0015 https://www.cnblogs.com/cykablyat/ 031602334 温伊倩 https

caffe solver参数意义与设置 batchsize:每迭代一次,网络训练图片的数量,例如:如果你的batchsize=256,则你的网络每迭代一次,训练256张图片:则,如果你的总图片张数为1280000张,则要想将你所有的图片通过网络训练一次,则需要1280000/256=5000次迭代. epoch:表示将所有图片在你的网络中训练一次所需要的迭代次数,如上面的例子:5000次:我们称之为  一代.所以如果你想要你的网络训练100代时,则你的总的迭代次数为max_iteration=5

[2017cs231n]:课程笔记-第2讲:图像分类 搜索微信公众号:'AI-ming3526'或者'计算机视觉这件小事' 获取更多算法.机器学习干货 csdn:https://blog.csdn.net/baidu_31657889/ github:https://github.com/aimi-cn/AILearners 课程简介 斯坦福CS231n(面向视觉识别的卷积神经网络)课程大家都很熟悉了,深度学习入门必备课程. 这是一门每学期的视频更新都会引起一波尖叫的明星课.我参照的是2017版

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24780395?refer=xiaoleimlnote 首先声明:本文很多内容来自两个博客: RCNN, Fast-RCNN, Faster-RCNN的一些事目标检测--从RCNN到Faster RCNN 串烧 . 先回归一下: R-CNN ,SPP-net R-CNN和SPP-net在训练时pipeline是隔离的:提取proposal,CNN提取特征,SVM分类,bbox regression. Fast R-CNN 两大主要

官网实例详解-目录和实例简介-keras学习笔记四 2018-06-11 10:36:18 wyx100 阅读数 4193更多 分类专栏: 人工智能 python 深度学习 keras   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/wyx100/article/details/80647379 https://github.com/keras-team/keras/tree/mast