上次我使用的百度AI开放平台的API接口实现图片的转化,后来有许多小伙伴都私信问我,怎么获取百度AI平台的AK和SK.为了统一回答大家的问题,今天我又使用百度API实现了一个从图片中提取文字和识别身份证的功能,详细描述实现过程,有收获的小伙伴记得收藏.转发分享哦. 百度AI开放平台 百度AI开放平台网址:https://login.bce.baidu.com/ 首先我们需要注册一个账号,注册登录之后我们选择文字识别 菜鸟小白的平台因为已经创建了一个应用了,首次登录应该是没有应用的,点击创建应用就

python在图片上画矩形 image_path = '' image = cv2.imread(image_path) first_point = (100, 100) last_point = (100, 100) cv2.rectangle(image, first_point, last_point, (0, 255, 0), 2) cv2.imwrite(image_path, image) first_point和last_point都是矩形在图片的像素坐标位置,且坐标位置为int整

UEditor是由百度web前端研发部开发所见即所得富文本web编辑器,具有轻量,可定制,注重用户体验等特点,开源基于MIT协议,允许自由使用和修改代码.(抄的...) UEditor是非常好用的富文本web编辑器,而且全中文API和注释,方便学习和使用.特别是图片上传查看及涂鸦功能极为喜欢,但是有很多情况我们并不需要Web编辑器,而只需要图片上传.那么问题来了,提取图片上传哪家强..... 网上有很多图片上传的控件.插件.但都不是那么的完美,有的只有一张图片上传不包含批量上传,有的没有图片查看

图像处理经常需要提取图片的ROI,本文使用Python提取图片的ROI. 使用的Module是PIL (Pillow),一个图像处理库,用到的函数为类 Image 中的 crop 方法. 函数原型为: Image.crop(box=None) Returns a rectangular region from this image. The box is a 4-tuple defining the left, upper, right, and lower pixel coordinate.

https://blog.csdn.net/qq_31446377/article/details/81708006 ython 3.6 版本 Pytesseract 图像验证码识别 环境: (1) win7 64位 (2) Idea (3) python 3.6 (4) pip install pillow <&nbsp>pip install pytesseract (5) 识别引擎tesseract-ocr 安装 安装tesseract-ocr的识别引擎 第一步:下载安装包 根据

现在各种网站都喜欢加入position:fixed的悬浮窗,这些悬浮窗可以是分享按钮,可以是二维码,可以是各种烦人的按钮. 因为这些悬浮窗未必是广告,所以adblock很少自动屏蔽它们. 可这些悬浮窗真的烦透了. 怎么办? 试试给adblock加一条手工规则吧: ##div[style*="position:fixed"] 这条规则可以把相当一部分固定位置悬浮的div给屏蔽掉. 这条规则没法屏蔽写在css里面的悬浮窗.这个我再看看,有没有什么方法可以按css的运算结果来过滤style.

python 中处理图片用的是 pil ,在 linux  和 win 上都可以使用. centOS 5.x 上安装的方法是 yum install python-imaging 24BPP: import Image img = Image.open("1.jpg") out = "" width,height = img.size for y in range(0, height): for x in range(0, width): r,g,b = img.g

1. 基于 inpaint 方法(网上的方法,处理质量较低) 算法理论:基于Telea在2004年提出的基于快速行进的修复算法(FMM算法),先处理待修复区域边缘上的像素点,然后层层向内推进,直到修复完所有的像素点 处理方式:由ui人员制作出黑底白色水印且相同位置的水印蒙版图(必须单通道灰度图),然后使用inpaint方法处理原始图像,具体使用时可把水印区放粗,这样处理效果会好点 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 src = cv2.imread('src.j

<td> <div class="box"> <img src="/aa.jpg" /> <div class="flash">这里是FALSH</div> </div> </td> <style type="text/css"> .box{position:relative;} .flash{position:absolute;l

1.python opencv的putText只能画英文上去 2.借鉴这个https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79108491 使用pil 首先,你需要下载一个tff包,http://www.downcc.com/font/248408.html这个是在网上搜索的微软雅黑的文字包,随便你放在哪里,只有能读到就好了.接下来就按照下面的代码: img_PIL = Image.fromarray(cv2.cvtColor(image_show, cv

直接上代码:import matplotlib.pylab as pltimport numpy as npplt.figure()axes=plt.gca()y= np.random.randn(9)col_labels=['col1','col2','col3']row_labels=['row1','row2','row3']table_vals=[[11,12,13],[21,22,23],[28,29,30]]row_colors=['red','gold','green']col_c

Python在图片上添加文字的两种方法:OpenCV和PIL 一.OpenCV方法 1.安装cv2 pip install opencv-python 2.利用putText方法来实现在图片的指定位置添加文字 putText(img,text,org,fontFace,fontScale,color,thickness=None,lineType=None,bottomLeftOrigin=None) img:操作的图片数组 text:需要在图片上添加的文字 fontFace:字体风格设置 fo

个人官网.公司项目都需要 可视化编辑器,百度UEditor做得很不错,就用的这个.项目后台用到了SpringMVC.Freemarker,开发过程中部署在Jetty,线上部署用Tomcat,最后可能配置Nginx代理.     在实际使用过程中,遇到了太多的问题,因此有必要梳理和总结下. 1. 先说百度UEditor在Java环境中的使用:1.1   Html页面或者Freemarker模版里,引入百度UEditor的相关JS和CSS,如下 <script type="text/javas

/** * @param filePath * 源图片路径 * @param markContent * 图片中添加内容 * @param outPath * 输出图片路径 字体颜色等在函数内部实现的 * * @param */ // 给jpg添加文字 public boolean createStringMark(String url , String filePath, String markContent, int R,int G,int B,String choosefont) { Im

7. cv2.putText(img, text, loc, text_font, font_scale, color, linestick) # 参数说明:img表示输入图片,text表示需要填写的文本str格式,loc表示文本在图中的位置,font_size可以使用cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, font_scale表示文本的规格,color表示文本颜色,linestick表示线条大小 信用卡数字识别: 信用卡      数字模板涉及到的内容:主要是采用模板匹配的思想 思

目录 1.效果预览 2.新增逻辑概览 3.tuchuang.py 逻辑介绍 3.1 图片上传 3.2 图片合法检查 3.3 图片下载 4.__init__.py 逻辑介绍 5.upload.html 介绍 5.1 upload Jinja 模板介绍 5.2 upload css 介绍(虚线框) 5.3 upload js 介绍(拖拽) 5.3.1 JS 拖拽框架 5.3.2 JS 图片上传 5.3.3 JS 图片上传进度条 6.后记 参考链接 1.效果预览 我们基于 Flask 官方指导工程,增

问题背景: 话说,在ExcelReport的开发过程中,有一个比较棘手的问题:怎么复制图片呢? 当然,解决这个问题的第一步是:能使用NPOI提取到图片及图片的位置信息.到这里,一切想法都很顺利.但NPOI到底怎么提取图片及图片的位置信息呢?NPOI能不能提取到图片的位置信息呢? 这是两个问题.是两个让BaiGoogleDu几近沉默的问题.但官方教程的评论中还是流露出了答案的蛛丝马迹. 哇咔咔,这是我去看源码寻答案的的动力. 此处省去(N多字)- -,这里宕掉了我三个晚上的时间. 不再累述,代码你

  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

为了记录工作中碰到的各种问题,以及学习资料整理,今天开始,将以往的文章进行了一个整理,以后也开始认真的记录学习过程中的各种问题 在HTML里面的文件上传功能一直是个问题,为了实现上传文件大小限制,怎样显示进度条问题,以及上传前图片预览,也试过各种办法,直到有一天看到百度编辑器中的图片上传功能.花了点功夫把他单独提取出来. 最终效果图如下:

本文是采取django框架,前端上传图片后端接收后写入磁盘,数据库记录图片在磁盘上的路径(相对),以下是前端上传到后端入库的基本流程 一. html代码 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> </head> <body> <form ac

如何在html中把一个图片或者表格覆盖在一张已有图片上的任意位置   <div style="position:relative;"> <img src="" width="500" height="500" /> <div style="position:absolute; left:80px; top:50px; border:#000 solid 1px;"><