1,下载安装Tesseract-OCR 安装,链接地址https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ ​ 2,安装成功 tesseract -v 注意:安装后,要添加系统环境变量 ​ 3,cmd指定目录到 cd C:\Work\BlogsTest\TestPic,要识别图片的文件夹 识别:tesseract test.png result -l chi_sim ​ 识别成功的效果,result.txt文件会自动生成 ​ 要注意:Tesseract-OCR的

上篇文章简单的学习了tesseract-ocr识别图片中的英文(链接地址如下:https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9428909.html),看起来效果还不错,所以这篇文章继续深入学习tesseract-ocr识别图片中的中文. 一,准备中文字库 下载chi_sim.traindata字库.要有这个才能识别中文.下好后,放到Tesseract-OCR项目的tessdata文件夹里面.(注意下载字库,一定要看库对应的tesseract版本下载) 为什么强调版本呢 ,

关于中文的识别,效果比较好而且开源的应该就是Tesseract-OCR了,所以自己亲身试用一下,分享到博客让有同样兴趣的人少走弯路. 文中所用到的身份证图片资源是百度找的,如有侵权可联系我删除. 一.准备工作 1.下载Tesseract-OCR引擎,注意要3.0以上才支持中文哦,按照提示安装就行. 2.下载chi_sim.traindata字库.要有这个才能识别中文.下好后,放到Tesseract-OCR项目的tessdata文件夹里面. 3.下载jTessBoxEditor,这个是用来训练字库

关于中文的识别,效果比较好而且开源的应该就是Tesseract-OCR了,所以自己亲身试用一下,分享到博客让有同样兴趣的人少走弯路. 文中所用到的身份证图片资源是百度找的,如有侵权可联系我删除. 一.准备工作 1.下载Tesseract-OCR引擎,注意要3.0以上才支持中文哦,按照提示安装就行. 最后下载4.0版本 2.下载chi_sim.traindata字库.要有这个才能识别中文.下好后,放到Tesseract-OCR项目的tessdata文件夹里面. https://github.com

转自:https://www.cnblogs.com/lcawen/articles/7040005.html 关于中文的识别,效果比较好而且开源的应该就是Tesseract-OCR了,所以自己亲身试用一下,分享到博客让有同样兴趣的人少走弯路. 文中所用到的身份证图片资源是百度找的,如有侵权可联系我删除. 一.准备工作 1.下载Tesseract-OCR引擎,注意要3.0以上才支持中文哦,按照提示安装就行,Windows下:https://github.com/UB-Mannheim/tesse

1. 环境准备 1.1 下载 下载Tesseract-OCR安装包,地址为: https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tesseract-ocr-w32-setup-v4.0.0-beta.1.20180608.exe 参考链接:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 1.2 安装 双击安装,语言库部分选择math,chinese simplified. 1.3 添加环境变量 将Tesseract-OCR

captcha_trainer 验证码识别-训练 使用记录 在爬数据的时候,网站出现了验证码,那么我们就得去识别验证码了.目前有两种方案 接入打码平台(花钱,慢) 自己训练(费时,需要GPU环境,快) 那么我采用的是使用开源训练框架 https://github.com/kerlomz/captcha_trainer 训练集准备 图片示例: 请求网站验证码具体接口,训练集(2w张) 测试集(1k张) 从打码平台进行标注 提交验证码给网站 检测 打码平台正确性 保存验证码图片格式为 {结果}_{m

人工智能深度学习框架MXNet实战:深度神经网络的交通标志识别训练 MXNet 是一个轻量级.可移植.灵活的分布式深度学习框架,2017 年 1 月 23 日,该项目进入 Apache 基金会,成为 Apache 的孵化器项目.尽管现在已经有很多深度学习框架,包括 TensorFlow, Keras, Torch,以及 Caffe,但 Apache MXNet 因其对多 GPU 的分布式支持而越来越受欢迎. 环境准备1.安装 Anaconda.Anaconda 是一个用于科学计算的 Python

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.介绍     快过年了,博主的新应用-屏幕取词之了老花镜的编码工作也在紧锣密鼓的进行中.下面分享一下这个应用中的核心功能ocr,也就是图片识词功能.先来看下我的实现效果.上图是在网上随便截下来的一个带有英文的页面,下图是我的应用的实现效果.   2.实现    (1)首先要下载我的源码和语言包,博客下方会给出地址.(源码设为10分,是想让大家珍惜别人的劳动成果)     (2)把代码中的lib中的两个文件

申明:此教程加工于caffe 如何训练自己的数据图片 一.准备数据 有条件的同学,可以去imagenet的官网http://www.image-net.org/download-images,下载imagenet图片来训练.但是我没有下载,一个原因是注册账号的时候,验证码始终出不来(听说是google网站的验证码,而我是上不了google的).第二个原因是数据太大了... 我去网上找了一些其它的图片来代替,共有500张图片,分为大巴车.恐龙.大象.鲜花和马五个类,每个类100张.需要的同学,可到

TensorFlow之单层(全连接层)实现手写数字识别训练及测试实例: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data FLAGS = tf.app.flags.FLAGS tf.app.flags.DEFINE_integer('is_train',1,'指定程序是预测还是训练') def full_connected(): # 获取真实的数据 mnist = input_da

Yolo训练自定义目标检测 参考darknet:https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 1. 下载darknet 在 https://github.com/pjreddie/darknet 下载zip (注意:git clone 之后'make'有"Counldn't open coco.name"的error,搜了一下,直接下载zip可以解决) 2. make 3. 下载pretrained weight 4. 运行单图片检测 ./darknet det

YOLOv5训练自定义数据 一.开始之前的准备工作 克隆 repo 并在Python>=3.6.0环境中安装requirements.txt,包括PyTorch>=1.7.模型和数据集会从最新的 YOLOv5版本中自动下载. git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 cd yolov5 pip install -r requirements.txt 二.训练自定义数据 2.1 创建my_dataset.yaml COCO128是一个示例小教

yolov5训练自定义数据 step1:参考文献及代码 博客 https://blog.csdn.net/weixin_41868104/article/details/107339535 github代码 https://github.com/DataXujing/YOLO-v5 官方代码 https://github.com/ultralytics/yolov5 官方教程 https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-Data

PS:以前也写过关于图片轮播这一块的博客.不过写的很烂,并且很多情况没有考虑到(没有支持无线轮播,和手势点击事件).因此这里写一篇补上.也是当时太年轻了. 注:图片请放大后再看.否则看不清楚. 学习内容: 1.自定义ViewPager 2.图片无限轮播由于ViewPager的预加载机制所导致的问题.   以前也写过关于图片轮播的相关博客,不过总体写的非常的烂,并且不能够无线轮播,而且也无法对手势事件进行相关的处理,因此在这里补上,也是属于自定义View的一篇内容吧.并且通过这个过程发现了无限轮播

如果你是自定义button  那么你设置图片就要用 button.imageView.image = [UIImage imageName:@""]; 如果你是给系统原生的button设置图片就要用 [button setImage:[UIImage imageName:@""] forstate:]; 因为自定义button 设置图片的话,就相当于给一个普通的imageView设置图片..原生button  就要用系统原生的方法来设置button.

1.自定义替换提醒☆图片,准备两个图片添加到系统中去:如下:        在drewable下定义一个图片资源ratingbar_drawable.xml 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <layer-list xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res

课程实验:编程读汉字点阵字库,把自己的名字和学号叠加到图片的右下位置. 主要步骤分为三部分 第一部分:读取图片(文件读取) 第二部分:读取文字并从字库中提取相应的编码(字库的存储原理) 第三部分:将相应的编码映射到图片的相应位置实现文字"写在图片上"(提取编码的转换映射)   第一部分:读取图片(文件读取) 可以利用opencv提供的函数cvLoadImage().(这里的将字库一并导入) /***********************************************

渐进式 jpg 和 交错式 gif png 提高图片站体验= 渐进式的JPG比原始JPG还要小!! 让图片性感的露给你看~google picasa 和 smashing magazine 都有用到搞图片站的或者照片站比较适用 直接php GD库就可以再上传时候实现. 打开一些网上的相册,在加载照片的时候,如果网速比较慢加载慢的话,它会先显示一个类似模糊有点小马赛克的质量比较差的照片,然后慢慢的变为清晰的照片,这样避免了用户在浏览照片的时候页面一片空白的情况,在html中 IMG 有个 lows

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