PHP切割汉字】的更多相关文章

<?php /* @UTF-8编码的字符可能由1~3个字节组成. */ /*--------------------------方法一截取中文字符串方法------------------------------*/ function msubstr($str, $start, $len) { $tmpstr = ""; $strlen = $start + $len; for ($i = 0; $i < $strlen; $i++) { if (ord(substr($s…
编写一个截取字符串的函数,输入为一个字符串,截取开始地址,截取字节数,输出为按字节截取的字符串. 但是要保证汉字不被截半个, 如“我ABC”,0,4,应该截为“我AB”,输入“我ABC汉DEF”,1,4,应该输出为“ABC”而不是“ABC+汉的半个”. import java.io.UnsupportedEncodingException; public class SubStr { public static String bSubString(String str,int be,int le…
最近做文档识别方面的项目,做汉字识别需要建立字库,在网上找了各种OCR,感觉都不好,这方面的技术应该比较成熟了,OCR的软件很多,但没有找到几篇有含金量量的论文,也没有看到哪位大牛公开字库,我用pygame渲染字体来生成字库,也用PIL对整齐的图片进行切割得到字库. pygame渲染字体来生成字库 用pygame渲染字体我参考的这篇文章,根据GB2323-8标准,汉语中常用字3500个,覆盖了99.7%的使用率,加上次常用共6763个,覆盖99.99%的使用率.先生成一个字体图片,从网上找来35…
一.字符串替换 str_replace("iwind", "kiki", "i love iwind, iwind said"); 将输出 "i love kiki, kiki said" str_replace(find,replace,string,count)参数 描述 find 必需.规定要查找的值. replace 必需.规定替换 find 中的值的值. string 必需.规定被搜索的字符串. count 可选.一…
/* 创造者:菜刀打好博客  * 创建日期: 2014年09一个月04号码  * 特征:Money类型转换  *  */ namespace Net.String.ConsoleApplication {     using System;     using System.Collections.Generic; public class MoneyHelper     {         public static string[] chineseDigits = new string[]…
要做文字识别,第一步要考虑的就是怎么将每一个字符从图片中切割下来,然后才可以送入我们设计好的模型进行字符识别.现在就以下面这张图片为例,说一说最一般的字符切割的步骤是哪些. 当然,我们实际上要识别的图片很可能没上面那张图片如此整洁,很可能是倾斜的,或者是带噪声的,又或者这张图片是用手机拍下来下来的,变得歪歪扭扭,所以需要进行图片预处理,把文本位置矫正,把噪声去除,然后才可以进行进一步的字符分割和文字识别.这些预处理的方法在我的前面几篇博客都有提到了,大家可以参考参考: 透视矫正 水平矫正 在预处…
上一篇提到文字数据集的合成,现在我们手头上已经得到了3755个汉字(一级字库)的印刷体图像数据集,我们可以利用它们进行接下来的3755个汉字的识别系统的搭建.用深度学习做文字识别,用的网络当然是CNN,那具体使用哪个经典网络?VGG?RESNET?还是其他?我想了下,越深的网络训练得到的模型应该会更好,但是想到训练的难度以及以后线上部署时预测的速度,我觉得首先建立一个比较浅的网络(基于LeNet的改进)做基本的文字识别,然后再根据项目需求,再尝试其他的网络结构.这次任务所使用的深度学习框架是强大…
文字定位 经过前面的特征提取,我们已经较好地提取了图像的文本特征,下面进行文字定位. 主要过程分两步: 1.邻近搜索,目的是圈出单行文字: 2.文本切割,目的是将单行文本切割为单字. 邻近搜索 我们可以对提取的特征图进行连通区域搜索,得到的每个连通区域视为一个汉字. 这对于大多数汉字来说是适用,但是对于一些比较简单的汉字却不适用,比如“小”.“旦”.“八”.“元” 这些字,由于不具有连通性,所以就被分拆开了,如图13. 因此,我们需要通过邻近搜索算法,来整合可能成字的区域,得到单行的文本区域.…
经过前面文字定位得到单行的文本区域之后,我们就可以想办法将单行的文本切割为单个的字符了.因为第三步的模型是针对单个的字符建立的,因此这一步也是必须的. 均匀切割 基于方块汉字的假设,事实上最简单的切割方法是均匀切割,也就是说不加任何判断,直接按照高度来将单行文本切割为一个个的正方形图片.这种思路可以应对大部分的单行文本,如下图. 当然,均匀切割的弊端也是很明显的. 大多数汉字都是方块汉字,但多数英语和数字都不是,因此如果出现中英文混排的时候,均匀切割就失效了,如上图下. 统计切割        …
要做文字识别,第一步要考虑的就是怎么将每一个字符从图片中切割下来,然后才可以送入我们设计好的模型进行字符识别.现在就以下面这张图片为例,说一说最一般的字符切割的步骤是哪些. 当然,我们实际上要识别的图片很可能没上面那张图片如此整洁,很可能是倾斜的,或者是带噪声的,又或者这张图片是用手机拍下来下来的,变得歪歪扭扭,所以需要进行图片预处理,把文本位置矫正,把噪声去除,然后才可以进行进一步的字符分割和文字识别.这些预处理的方法在我的接下来的几篇博客都会提到,大家可以参考参考: 透视矫正水平矫正 在预处…