图片识别的技术到几天已经很成熟了,只是相关的资料很少,为了方便在此汇总一下(C#实现),方便需要的朋友查阅,也给自己做个记号. 图片识别的用途:很多人用它去破解网站的验证码,用于达到自动刷票或者是批量注册的目的,但我觉得它最吸引我的地方是可以让一些书写的东西,自动识别成电脑上的文字,比如说手拟的合同,修改过的书面论文或者是文档,每月的花费发票需要在电脑上录入或者是汇总信息,日记本上的文章要转移到电脑上等等,我们现在就不用再头痛把它们在电脑上敲写一遍了. 本文介绍两种比较主流和成熟的识别方式: 方

一直想用python做一个截图并自动翻译的工具,恰好最近有时间就在网上找了资料,根据资料以及自己的理解做了一个简单的截图翻译工具.整理一下并把代码放在github给大家参考.界面用python自带的GUI的tkinter,截图用的是pillow,图片识别用的是百度ocr的api,翻译用的是百度翻译api. 1.前期准备 (1) demo环境 window 10 python3.6 baidu-aip==2.2.18.0 certifi==2019.11.28 chardet==3.0.4 idn

使用Java语言,通过Tesseract-OCR对图片进行识别. 1.Tesseract-OCR 下载windows版本并安装. 2.程序如下: a.ImageIOHelper类 package OCR; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.util.Iterator; import java.util.Locale; import ja

为了简便财务总是要对照着别人发来的表格图片制作成自己的表格 图片识别 识别成表格 表格识别 ocr 使用阿里云api 购买(印刷文字识别-表格识别) https://market.aliyun.com/products/57124001/cmapi024968.html 获得阿里云图片识别表格的appcode 效果图如下 整合的代码 package com.xai.wuye.controller.api; import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.

今天闲来无聊,尝试了一下OCR识别,尝试了以下三种方案: 1.直接使用业界使用最广泛的Tesseract-OCR. Tesseract项目最初由惠普实验室支持,1996年被移植到Windows上,1998年进行了C++化.在2005年Tesseract由惠普公司宣布开源.2006年到现在,都由Google公司开发及维护. 2.使用基于Tesseract-OCR封装的Tess4j 3.调用百度云OCR服务实现(AT两家太贵,百度云文字识别服务提供每个月15000次的免费调用). 先说测试结果: 毫

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

一.直接上代码 import base64 import requests class CodeDemo: def __init__(self,AK,SK,code_url,img_path): self.AK=AK self.SK=SK self.code_url=code_url self.img_path=img_path self.access_token=self.get_access_token() def get_access_token(self): token_host = '

使用Python制作一个简易的OCR图片文字识别工具:键盘上的PrtScr按键+画图工具+百度AI图片识别(账户,调用接口)+python 常见的OCR工具: 1. Microsoft Onenote的方法先插入图片,然后再图片上右键 --> 拷贝图片上的文字,然后拷贝识别出的文字2. Google One Drive对中文的效果不好,另外境内访问慢3. lightpdf基础版缺点在于基础版只可以选择一个语言,对于中英文都有的代码,选择英文时中文会有乱码4. 城华ocr每天有免费的quota限制

在安卓中解析JSON串可以使用的方法有很多,比如说用官方提供的JSONObject或者谷歌提供的开源库GSON,以及一些第三方开源库. 这里用的是GSON,为了测试方便,借助了一个百度的api,一个图片识别的api,向服务器请求之后,服务器会返回一个JSON串来描述图片识别的结果,我们要做的是解析这个JSON获得里面的数据,并且书出来. 这里是图片 接下来是使用api,这里不解释,因为也不是重点,贴一下代码 String httpUrl = "http://apis.baidu.com/idl_

篇一:WPF常用知识以及本项目设计总结:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf.html 篇二:基于OneNote难点突破和批量识别:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf1.html 篇三:批量处理后的txt文件入库处理:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf2.html 篇四:关于OneNote入库处理以及审核:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf3.html [

篇一:WPF常用知识以及本项目设计总结:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf.html 篇二:基于OneNote难点突破和批量识别:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf1.html 篇三:批量处理后的txt文件入库处理:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf2.html 篇四:关于OneNote入库处理以及审核:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf3.html [

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概述 爬虫需要抓取网站价格,与一般抓取网页区别的是抓取内容是通过AJAX加载,并且价格是通过CSS背景图片显示的. 每一个数字对应一个样式,如'p_h57_5' .p_h57_5 { background: url('http://pic.c-ctrip.com/priceblur/h57/3713de5c594648529f39d031243966dd.gif') no-repeat -590px; padding: 0 6px; font-size: 18px; } 数字对应的样式和对应的b

tesseract-ocr图片识别开源工具 今天看同事的ppt,提到了图片识别,又tesseract-ocr,觉得不错,试一下,如果效果好可以用来做验证码的识别 http://code.google.com/p/tesseract-ocr/ tesseract是一款开源工具,我安装了Windows版试水先 1.首先登录首页在‘下载’页面下载 tesseract-ocr-setup-xx.xx.exe chi_sim.traineddata.gz   中文语言包 2.双击即可安装tesserrac

验证码识别据说可以用C#图像识别类库Tessnet2来实现,Tessnet2源于目前Google维护的开源项目Tesseract2.本文将对此传说进行验证,含验证结果与验证方法. 1. 验证结果 ———————- 20150131更新———————————— 通过对Tesseract的进一步学习与验证,其实Tessnet2识别”verification”这张图片完全没有问题,之前在验证时不行是因为我在写代码时把“ocr.SetVariable”的识别范围限制为数字与大写字母.总的来说,Tesse

百度图片识别api接口 public static JObject GeneralBasic(string apikey,string secretkey,string path) { var client = new Baidu.Aip.Ocr.Ocr(apikey, secretkey); var image = File.ReadAllBytes(path); // 通用文字识别 var result = client.GeneralBasic(image, null); return r

一.前言 自如房屋详情页的价格字段用图片显示,特此破解一下以丰富一下爬虫笔记系列博文集. 二.分析 & 实现 先打开一个房屋详情页观察一下: 网页的源代码中没有直接显示价格字段,价格的显示是使用一张背景图,图上是0-9十个数字,然后网页上显示的时候价格的每一个数字对应着一个元素,元素的背景图就设置为这张图片,然后使用偏移定位到自己对应的数字: 就拿上面这个例子来说,它对应的背景图是: 这张图宽30*10=300px,每个数字宽度是30px,网页上价格每个元素实际显示的数字在图片中数字的下标映射公

图片识别的技术到几天已经很成熟了,只是相关的资料很少,为了方便在此汇总一下(C#实现),方便需要的朋友查阅,也给自己做个记号. 图片识别的用途:很多人用它去破解网站的验证码,用于达到自动刷票或者是批量注册的目的,但我觉得它最吸引我的地方是可以让一些书写的东西,自动识别成电脑上的文字,比如说手拟的合同,修改过的书面论文或者是文档,每月的花费发票需要在电脑上录入或者是汇总信息,日记本上的文章要转移到电脑上等等,我们现在就不用再头痛把它们在电脑上敲写一遍了. 本文介绍两种比较主流和成熟的识别方式: 方

图片识别的技术到几天已经很成熟了,只是相关的资料很少,为了方便在此汇总一下(C#实现),方便需要的朋友查阅,也给自己做个记号. 图片识别的用途:很多人用它去破解网站的验证码,用于达到自动刷票或者是批量注册的目的,但我觉得它最吸引我的地方是可以让一些书写的东西,自动识别成电脑上的文字,比如说手拟的合同,修改过的书面论文或者是文档,每月的花费发票需要在电脑上录入或者是汇总信息,日记本上的文章要转移到电脑上等等,我们现在就不用再头痛把它们在电脑上敲写一遍了. 本文介绍两种比较主流和成熟的识别方式: 方

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 一.安装pytesseract和PIL PIL全称:Python Imaging Library,python图像处理库,这个库支持多种文件格式,并提供了强大的图像处理和图形处理能力. 由于PIL仅支持到Python 2.7,所以在PIL的基础上创建了Pillow库,支持最新Python 3.x. 1.pip命令安装 pip install pytesseract pip install Pillow 2.使用pycharm编辑器安装,如下操作步骤. 安装成功: 安装pytesseract时,