数字.英文识别比较容易.中文识别主要存在两个问题:其一,有可能误识别.其二.需要随带几十兆的识别库(甚至更大).   适合C#编程引用的中文ocr技术,查到以下两种:   1.使用开源的Tesseract做识别,中文识别率不太高,但可以自己训练识别器,需要随带30M左右的中文识别库.支持.net.   2.使用破解版的Asprise,但注意它不支持中文识别.   3.使用微软office带的modi组件,需要客户端安装这个组件,不太适合在客户端软件上使用,没有继续试下去.modi的识别率较高.支

这两天因为工作需要,要到某个网站采集信息,一是要模拟登陆,二是要破解验证码,本想用第三方付费打码,但是想想网上免费的代码也挺多的,于是乎准备从网上撸点代码下来,谁知道,撸了好多个都不行,本人以前也没接触过这方面的,代码无从下手,最后不知道在哪个兄台博客找到一个国外的第三方开源OCR,说是强大的谷歌公司做维护,C++开发的,有.NET封装的链接库,甚好! 项目地址:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract语言库:https://github.com/te

来做个简易的字符识别 ,既然是简易的 那么我们就不能用任何的第三方库 .啥谷歌的 tesseract-ocr, opencv 之类的 那些玩意是叼 至少图像处理 机器视觉这类课题对我这种高中没毕业的人来说是一座高山 对于大多数程序员都应该算难度不小吧. 但是我们这里 这么简陋的功能 还用那些玩意 作为一个程序员的自我修养 你还玩个球.管他代码写得咋个low 效率咋个低 被高手嗤之以鼻也好 其实那些高手也就那样 把你的代码走起来  ,这是一件很好玩的事情. 以前一直觉着这玩意挺神奇 什么OCR o

在自动化测试过程中我们经常会遇到需要输入验证码的情况,而现在一般以图片验证码居多.通常我们处理这种情况应该用最简单的方式,让开发给个万能验证码或者直接将验证码这个环节跳过.之前在技术交流群里也跟朋友讨论过,有的人认为这不是在解决问题而是在回避问题.对于这种问题只能仁者见仁智者见智了,其实我是很不理解以这种"完美心态"进行自动化测试的童鞋,要将自动化测试深入到测试骨髓,每个步骤每个验证点都要进行自动化测试,不去考虑这个验证点在整个功能逻辑流程中所处的位置.所占的分量,不去考虑自动化测试投

OCR,即Optical Character Recognition,光学字符识别.以下介绍来自搜索: OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗.亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程:即,针对印刷体字符,采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件,并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式,供文字处理软件进一步编辑加工的技术.如何除错或利用辅助

傻了吧唧的装双系统.成功的干崩了原本的系统.现在重装VS.闲的没事胡扯几句. WindowsAPI在每一台Windows系统上开放标准API供开发人员调用.功能齐全.在这里只介绍三个部分. 1.利用API控制鼠标键盘. 2.对外部程序的读写和监听 3.对外部程序窗口的改动. 外部程序的意思就是.假设我的程序是360.辣么我能控制腾讯QQ客户端啥的. API的宏.以下任何常量和函数都可以在 const int MOUSEEVENTF_MOVE = 0x0001; // 移动鼠标  const in

v$cluster_interconnects 集群节点间通信使用的IP地址 错误信息 使用了公网进行连接 SQL> select * from v$cluster_interconnects; NAME IP_ADDRESS IS_ SOURCE CON_ID eth0 192.168.1.70 OS dependent software 0 日志信息 Filename=alert_+ASM1.log ~~~~~~~~~~~~~~~~正常启动~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ T

再看 AspriseOCR - OCR应用开发 我写这个博文时间为 2015/11/24日,注意时间因为,网上很多文章时间上很久远,有的已经不能参考了 很多人面对从图片中识别文字或者数字0~9  A~Z 的时候都想网上查找相关的技术文章 我也找了很多,但是很可惜没有找到多少有价值的信息 大部分的信息都很老旧而且有关 AspriseOCR 的不少 尤其关于DELPHI + AspriseOCR 的更少 我从网上找到了  AspriseOCR 破解的文件 , 并且已经打包在我的上传资料上,你们可以去

// csc AspriseDemo.cs /r:AspriseOcr.dll // 注意注册:AspriseOCR.InputLicense("123456", "123456789123456789123456789"); // http://asprise.com/ocr/docs/html/asprise-ocr-library-csharp-vb.net-component.html using System; using AspriseOcr; name

Background. AOI software needs to use the OCR feature to recognize the texts on the chips. Because our vision software is based on OpenCV, so the first choice is text module in opencv_contrib. Procedures. 1. OCR module is not in standard OpenCV packa

本文描述在Linux系统上安装Alfresco的步骤: 1. 下载安装文件:alfresco-community-5.0.d-installer-linux-x64.bin 2. 增加执行权限并执行:    chmod +x alfresco-community-5.0.d-installer-linux-x64.bin    ./alfresco-community-5.0.d-installer-linux-x64.bin 3. 选择安装过程中语言:    Please select the

本文来自于腾讯bugly开发者社区,未经作者同意,请勿转载,原文地址:http://dev.qq.com/topic/5809bb47cc5e52161640c5c8 Dev Club 是一个交流移动开发技术,结交朋友,扩展人脉的社群,成员都是经过审核的移动开发工程师.每周都会举行嘉宾分享,话题讨论等活动. 本期,我们邀请了 腾讯 TEG 技术工程师"文亚飞",为大家分享<深度学习在OCR中的应用>. 大家好,我是文亚飞,来自腾讯TEG,目前负责图像识别相关的工作.OCR(

atitit.ocr框架类库大全 attilax总结 Tesseract Asprise JavaOCR 闲来无事,发现百度有一个OCR文字识别接口,感觉挺有意思的,拿来研究一下. 百度服务简介:文字识别是百度自然场景OCR服务,依托百度业界领先的OCR算法,提供了整图文字检测.识别.整图文字识别.整图文字行定位和单字图像识别等功能. 不多说啦,直接看demo吧! java4less The J4L OCR tools is set of components that can be used

Atitit  ocr识别原理 与概论 attilax总结 1.1. Ocr的过程与流程1 1.2. OCR不同技术细分略有不同,但大概原理是一样的. 即主要技术过程是:二值化(又叫归一化)--------行定位----------字符切分----------字库模型比对(取置信度较高字)---------输出2 1.3. Tesseract 图片布局分析 字符分割和识别2 1.1. Ocr的过程与流程 预处理:对包含文字的图像进行处理以便后续进行特征提取.学习.这个过程的主要目的是减少图像中的

前言: 接着coursera课程:Probabilistic Graphical Models上的实验3,本次实验是利用马尔科夫网络(CRF模型)来完成单词的OCR识别,每个单词由多个字母组合,每个字母为16×8大小的黑白图片.本次实验简化了很多内容,不需要我们去学这些参数(已提供),不需要掌握推理的方法(也提供了),目的是让大家对CRF模型有个感性认识.马尔科夫网络相比贝叶斯网络的优点就是不用自己去确定那些太明确结构(比如说那些因果关系). matlab基础知识: n = norm(X): 计

位字符或数字,如果不是继续刷新,从请求角度来说应该效率很理想了. Action() { int flen; //定义一个整型变量保存获得文件的大小 long filedes; //保存文件句柄 ]="c:\\test1.jpg"; //保存文件路径及文件名 ]; web_set_max_html_param_len(");//设置页面接收最大的字节数,该设置应大于下载文件的大小 web_reg_save_param("pic", "LB=&quo

Ocrad.js 相当于是 Ocrad 项目的纯 JavaScript 版本,使用 Emscripten 自动转换.这是一个简单的 OCR (光学字符识别)程序,可以扫描图像中的文字回文本. 不像 GOCR.js,Ocrad.js 被设计成一个端口,而不是围绕可执行的包装.这意味着后续的图像处理,并不涉及重新初始化可执行代码,以便处理图像尽可能少的进行,因此它需要的时间仅为 GOCR.js 的八分之一. 在线演示      立即下载 您可能感兴趣的相关文章 网站开发中很有用的 jQuery 效果

http://www.jb51.net/article/89955.htm https://pythontips.com/2016/02/25/ocr-on-pdf-files-using-python/ 大家可能听说过使用Python进行OCR识别操作.在Python中,最出名的库便是Google所资助的tesseract.利用tesseract可以很轻松地对图像进行识别.现在问题来了,如果想对一个PDF文档进行OCR识别,该怎么做呢?下面一起来看看. 最近在做一个项目的时候,需要将PDF文件

假设我们的RAC环境中OCR磁盘和votedisk磁盘全部被破坏,并且都没有备份,那么我们该如何恢复我们的RAC环境.最近简单的办法就是重新初始化我们的ocr盘和votedisk盘,把集群中的所有相关资源重新注册到OCR磁盘和votedisk磁盘中. 1.停掉所有节点的Clusterware Stack [root@rac3 bin]# ./crsctl stop crs Stopping resources. Successfully stopped CRS resources Stoppin

数据库版本:10.2.0.1 一,使用导出.导入进行备份和恢复 Oracle推荐在对集群做调整时,比如增加.删除节点之前,应该对OCR做一个备份,可以使用export 备份到指定文件.如果做了replace或restore等操作,Oracle建议使用"cluvfy comp ocr -n all" 命令做一次全面检查. 1.首先关闭所有节点的CRS [oracle@rac3 ~]$ crs_stat -t Name Type Target State Host ------------

tesseract ocr是一个开源的文字识别引擎,Android系统中也可以使用.可以识别50多种语言,通过自己训练识别库的方式,可以大大提高识别的准确率. 为了节省大家的学习时间,现将自己近期的学习总结成一个简单的实例程序,作为Android系统中使用tesseract的Demo演示并附有详细的说明文档.并将自己用C#开发的识别库训练工具提供给大家,其中包括全部的源代码.这样,大家就可以方便的训练特定字体和字形的识别库了. 经过训练后的纸牌识别,识别率达到了100% 注意“王”我在训练时,故