1.制作字库 1.截取需要的图片 2.这里截取了"火狐主页"四个字,接下来抓取文字的颜色 3.颜色由是由三个部分组成,即R G B其中的R是由00-FF(16进制) 即0-255个数值表示.同样的GB都是一样的道理.这样就出现一个偏差的问题,需要加偏差来涵盖偏差内的所有颜色. 4.加完偏差会发现字体变清晰,点击提取点阵,再定义文字名字,就可以添加到字库了 2.用python结合字库识别文字 1.加载dm.dll $regsvr32 dll文件路径 2.编写python脚本利用字库识别文

近期自学了点小基础,分享一下用pygame制作字体图片的方法:   # 将文字保存为图片形式 import pygame import sys pygame.init()   导入字体包,也可以调用系统字体pygame.font.SysFont() # 查找所有系统内置字体 pygame.font.get_fonts() # 设置系统可识别的字体 myfont=pygame.font.SysFont('华文彩云',60) font1=pygame.font.Font('./font/meng.t

前人栽树后人乘凉,以不造轮子为由 使用百度的图片识字功能,实现了一个上万次使用量的脚本. 系统:win10 Python版本:python3.8.6 pycharm版本:pycharm 2021.1.2(Professional Edition)  完整代码下载:Baidu_Ocr.py-Python 一.获取百度智能云token 百度智能云登录后找到人工智能界面下的文字识别->管理界面创建应用文字识别. 创建应用完成后记录下,后台界面提供的AppID.API key.Secret Key的信息

//Canvas.TextOut文字保存为图片 //Delphi开发案例精选,使用TextOut在画布上画图procedure TForm1.Button1Click(Sender: TObject);var  My_Image:Timage;  i:integer;begin  try    My_Image:=Timage.Create(nil);    My_Image.Width:=memo1.Width;    My_Image.Height:=memo1.Height;    for

package com.dream.common; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.util.Iterator; import java.util.Locale; import javax.imageio.IIOImage; import javax.imageio.ImageIO; import javax.imageio.Imag

最新业务开发二维码识别的功能,这个功能,在很多应用上都有,比如微信长按图片识别二维码,如果图片中存在可以识别的二维码时,可以增加一个选项 识别二维码.那么如何去实现这个功能呢.这里其实也非常简单,首先对图片进行二维码识别,识别结果返回的时候判断是否有二维码,有则增加识别二维码选项. 对于识别二维码,目前主流的就是zxing和zbar,对于这两者的选型,一般来说移动智能手机更多选择zxing,因为zxing更适合,zbar适合嵌入式硬件,两者对于QR图形码能力相差无几,但是zxing的资料明显更多

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

最近在使用Python识别PNG图像中包含的文字时遇到一个问题.解决过程记录如下. (Python使用tesserocr的安装过程不再描述.) 在使用tesserocr识别PNG图像中的文字时,如果PNG比较"干净",背景没有噪音时,过程比较简单,代码如下: from PIL import Image import tesserocr image = Image.open(r'../data/demo01.png') print(tesserocr.image_to_text(imag

利用百度接口进行人脸识别,根据返回的人脸location用opencv切割保存. # coding : UTF-8 from aip import AipFace import cv2 import numpy as np save_path = 'D:\\workspaces\\test_faces\\save_faces\\' APP_ID = '你自己的ID' API_KEY = '你自己的key' SECRET_KEY = '你自己的secret' # 初始化AipFace对象 clie

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

Fashion Mnist --- 一个图片识别的延伸案例 在TensorFlow官方新的教程中,第一个例子使用了由MNIST延伸而来的新程序. 这个程序使用一组时尚单品的图片对模型进行训练,比如T恤(T-shirt).长裤(Trouser),训练完成后,对于给定图片,可以识别出单品的名称. 程序同样将所有图片规范为28x28点阵,使用灰度图,每个字节取值范围0-255.时尚单品的类型,同样也是分为10类,跟手写数字识别的分类维度相同.因此实际上,这个例子看起来美观也有趣很多,但是在技术层面上,

续上一篇,开发图片二维码识别功能后,我们对功能进行性能分析内存占用显著提高了,不使用该功能内存占用大约是147M,使用这个功能多次以后,高达203M. 因此对功能进行研究,发现每次生成的图片没有即时的释放,导致内存中的图片不断累积,内存占用不断攀升.因此,需要对图片进行释放,释放的时候需要特别关注的地方有: 1.释放注意图片的状态. 2.注意异常的捕获. 下面就是图片释放的有关代码. /** * 回收bitmap */ public static void recycleBitmap(Bitma

环境准备 安装pytesseract和PIL 安装这两个包可以借助pip命令行安装 pip install PIL pip install pytesseract 安装识别引擎tesseract-ocr 下载地址: https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki 选择对应版本下载 实现及效果 原图 代码 from PIL import Image import py

偶发一个想法搭一个验证码识别工具,网上查了一下有Tesseract 这个工具可以识别,所以有了后面一小时的搭建过程 ps:Ubuntu 下似乎可以直接用包管理工具来安装,我使用的源码编译安装 前提 由于自己电脑是工作用的,所以一些常用编译工具齐全,不这里介绍, 另外最好使用root 来编译 tesseract 依赖 leptonica, 而安装leptonica前前先安装常用图片库, 因为leptonica其实是对那些常用库进行了封装,如果编译时没有找到这个库,后面使用的时候就不会支持了 yum

网上搜集了不少资料,发现目前Tesseract转移到了Github上,因此下载方式和以前略有差别,下文是参考了诸位达人(再此表示感谢)和自己的实际操作过程形成的.(1)首先安装依赖的leptonica库:wget http://www.leptonica.com/source/leptonica-1.72.tar.gztar -xvf leptonica-1.72.tar.gz  cd leptonica-1.72./configure && make && make in

Ubuntu版本: .tesseract-ocr安装 sudo apt-get install tesseract-ocr .pytesseract安装 sudo pip install pytesseract .Pillow 安装 sudo pip install pillow 开始写代码: from PIL import Image from pytesseract import pytesseract image = Image.open('test.png') code = pytess

ffprobe -show_entries frame_tags=lavfi.ocr.text -f lavfi -i "movie=in.tif,ocr=datapath=tessdata:language=chi_sim:whitelist=" > ocr.txt Note: 识别中文时 whitelist 一定要设置为空; 默认是英文字母和数字, 无法识别中文

一.介绍 知识点 使用 Python 从网络上爬取信息的基本方法 处理语料"洗数据"的基本方法 词袋模型搭建方法 简单 RNN 的搭建方法 简单 LSTM 的搭建方法 二.从网络中抓取并处理数据 引入相关包 下载数据 网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1Jg5NPxc9L-M8Tdgh70Tvig 提取码:dpqq # 导入程序所需要的程序包 #PyTorch用的包 import torch import torch.nn as nn import torch.

const msg = new SpeechSynthesisUtterance("hello world"); window.speechSynthesis.speak(msg);

//总地址 https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki //windows exe tesseract 4.0下载: https://github.com/tdhintz/tesseract4win64 //语言包下载地址: https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/raw/4.00/chi_sim.traineddata 语言包下载好,放到和exe同目录下的 tessdata文件夹下. 在控制台执行命