一,计算机的了解 基本组成:主板+cpu+内存 cpu: 主频, 核数(16) 内存:大小(8G, 16G, 32G) 型号: DDR3, DDR4, DDR5,  主频(海盗船,玩家国度)               显卡: 显存.型号(N-GTX 1080 TI, A).位宽 240显卡(512MB) 210 105               硬盘: 西数.希捷.日立,东芝 计算机最底层是 电子电路. 只能识别两个数 0 1 二,python的简介(龟叔牛逼) python是解释型,弱类型

前期准备 1. 安装包,直接在终端上输入pip指令即可: # 发送浏览器请求 pip3 install requests # 文字识别 pip3 install pytesseract # 图片处理 pip3 install Pillow PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加下方的群去找免费管理员领取 可以免费领取源码.项目实战视频.PDF文件等 2. 新建项目 需要的模块安装好后,新建一个项目wordsDistinguish. 在项目包下新建三个.py文件 test_pytesse

create table t1(c1 varchar(20));insert into t1 select 't1'; create table t2(c2 varchar(20));insert into t2 select 't2'; delimiter $$DROP PROCEDURE IF EXISTS test_1 ;CREATE PROCEDURE test_1()begin DECLARE a varchar(20);select c1 INTO a from t1;update

mser 的全称:Maximally Stable Extremal Regions 第一次听说这个算法时,是来自当时部门的一个同事, 提及到他的项目用它来做文字区域的定位,对这个算法做了一些优化. 也就是中文车牌识别开源项目EasyPR的作者liuruoze,刘兄. 自那时起就有一块石头没放下,想要找个时间好好理理这个算法. 学习一些它的一些思路. 因为一般我学习算法的思路:3个做法, 第一步,编写demo示例. 第二步,进行算法移植或效果改进. 第三步,进行算法性能优化. 然后在这三个过程中

最近要做文字识别,不让直接用别人的接口,所以只能尝试去用开源的类库.tesseract-ocr是惠普公司开源的一个文字识别项目,通过它可以快速搭建图文识别系统,帮助我们开发出能识别图片的ocr系统.因为Windows环境开发,我也就必须在windows环境安装系统. 第一步:下载安装包 根据https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki,我找到非官方的安装包,好像我只看到64位的安装包http://digi.bib.uni-mannheim.de/

python基础一 一,Python介绍 python的出生与应用 python的创始人为吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum).1989年的圣诞节期间,吉多·范罗苏姆(中文名字:龟叔)为了在阿姆斯特丹打发时间,决心开发一个新的脚本解释程序,作为ABC语言的一种继承. 目前Python主要应用领域: 云计算: 云计算最火的语言, 典型应用OpenStack WEB开发: 众多优秀的WEB框架,众多大型网站均为Python开发,Youtube, Dropbox, 豆瓣..., 典型WE

python基础一 一,Python介绍 python的出生与应用 python的创始人为吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum).1989年的圣诞节期间,吉多·范罗苏姆(中文名字:龟叔)为了在阿姆斯特丹打发时间,决心开发一个新的脚本解释程序,作为ABC语言的一种继承. 目前Python主要应用领域: 云计算: 云计算最火的语言, 典型应用OpenStack WEB开发: 众多优秀的WEB框架,众多大型网站均为Python开发,Youtube, Dropbox, 豆瓣..., 典型WE

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

一个Python解释器 接下来的旅程——你需要下载好Python,Python解释器通常放在 /usr/local/bin/python3.7 ; 在Unix系统的bash中输入 where python3 在 Windows 机器上, Python 安装通常放在 C:\Python37 中,尽管你可以在运行安装程序时更改此设置.要将此目录添加到路径中,可以将以下命令键入 命令提示符窗口:  set path=%path%;C:\python37  把 /usr/local/bin 放到你 Un

处理分类特征:编码与哑变量 在机器学习中,大多数算法,譬如逻辑回归,支持向量机SVM,k近邻算法等都只能够处理数值型数据,不能处理文字,在sklearn当中,除了专用来处理文字的算法,其他算法在fit的时候全部要求输入数组或矩阵,也不能够导入文字型数据(其实手写决策树和普斯贝叶斯可以处理文字,但是sklearn中规定必须导入数值型).然而在现实中,许多标签和特征在数据收集完毕的时候,都不是以数字来表现的.比如说,学历的取值可以是["小学",“初中”,“高中”,"大学"

在指令执行过程中,会有一些数据产生,这些数据被用于以后的语句,需要一个存储单元暂时的存放这些数据,这个时候定义一个变量来存储数据.例如$string = “Hello Powershell!” Powershell中无需declare声明,定义变量前缀有”$”符号 常见变量类型 数值型(int) 字符型(char) 布尔型(bool) 定义变量 $a = 100 #变量$a值赋予100 Set-Variable -Name a -Value 100 为变量$a赋值100 或者 New-Varib

一,JavaScript 变量(存储信息的容器) 与代数一样,JavaScript 变量可用于存放值(比如 x=2)和表达式(比如 z=x+y). 变量可以使用短名称(比如 x 和 y),也可以使用描述性更好的名称(比如 age, sum, totalvolume). 变量必须以字母开头 变量也能以 $ 和 _ 符号开头(不过我们不推荐这么做) 变量名称对大小写敏感(y 和 Y 是不同的变量) 提示:JavaScript 语句和 JavaScript 变量都对大小写敏感. 二,JavaScrip

Layout这部分UGUI算是比NGUI做的到位 之前遇到了一个问题,NGUI做文字和背景框适配和容易,绑定一下就好了.UGUI你得弄Layout才可以,而且还需要配置. 但这个Layout使用场合是真的不多.. 1.简介: Content Size Fitter 这个是width/height = target的形式,宽高被动赋值. Aspect Ratio Fitter 高度放大,宽度放大 Layout Groups 用来设置Min,Preferred,Flexible三项属性的约束,似乎不

文字渐变效果:图层中的mask属性 本次文章,主要讲述的是图层中的mask属性,利用它,可以做出文字渐变效果! 一.文字渐变效果: 二.文字渐变实现思路: 1.创建一个颜色渐变层,渐变图层跟文字控件一样大. 2.用文字图层裁剪渐变层,只保留文字部分,就会让渐变层只保留有文字的部分,相当于间接让渐变层显示文字,我们看到的其实是被裁剪过后,渐变层的部分内容. 注意:如果用文字图层裁剪渐变层,文字图层就不在拥有显示功能,这个图层就被弄来裁剪了,不会显示,在下面代码中也会有说明. 2.1 创建一个带有文

一.变量可以使用短名称(比如 x 和 y),也可以使用描述性更好的名称(比如 age, sum, totalvolume). 变量必须以字母开头 变量也能以 $ 和 _ 符号开头(不过我们不推荐这么做) 变量名称对大小写敏感(y 和 Y 是不同的变量) 提示:JavaScript 语句和 JavaScript 变量都对大小写敏感. 二.可以在一条语句中声明很多变量.该语句以 var 开头,并使用逗号分隔变量即可: var name="Gates", age=56, job="

JavaScript概述 1.1 什么是JavaScript: javaScript(简称js),是一种基于对象和事件驱动并具有相对安全性的客户端脚本语言.同时也是一种广泛用于客户端Web开发的脚本语言,常用来给HTML网页添加动态功能,比如响应用户的各种操作.它最初由网景公司(Netscape)的Brendan的Eich设计,是一种动态.弱类型.基于原型的语言,内置支持类.一种运行于 JS解释器/引擎 解释型脚本语言.因为Netscape与Sun合作,Netscape管理层希望它外观看起来像J

变量必须以字母开头 变量也能以 $ 和 _ 符号开头(不过我们不推荐这么做) 变量名称对大小写敏感(y 和 Y 是不同的变量) 声明(创建) JavaScript 变量 在 JavaScript 中创建变量通常称为“声明”变量. 我们使用 var 关键词来声明变量: var carname; 变量声明之后,该变量是空的(它没有值). 如需向变量赋值,请使用等号: carname="Volvo"; 不过,您也可以在声明变量时对其赋值: var carname="Volvo&qu

1.变量 PHP中使用$后跟变量名表示一个变量,变量名区分大小写. 变量的数据类型 整数类型 浮点类型 字符串类型 布尔类型 数组类型 对象 <html> <head> <title>php</title> </head> <body> /* 整数类型:可以在php中指定的整数包括十进制.八进制.和十六进制,整形数值前可以加上符号“+”或“-” */ $i=2468;//指定一个十进制整数 $i=-2468;//指定一个十进制负数 $

要做文字识别,第一步要考虑的就是怎么将每一个字符从图片中切割下来,然后才可以送入我们设计好的模型进行字符识别.现在就以下面这张图片为例,说一说最一般的字符切割的步骤是哪些. 当然,我们实际上要识别的图片很可能没上面那张图片如此整洁,很可能是倾斜的,或者是带噪声的,又或者这张图片是用手机拍下来下来的,变得歪歪扭扭,所以需要进行图片预处理,把文本位置矫正,把噪声去除,然后才可以进行进一步的字符分割和文字识别.这些预处理的方法在我的前面几篇博客都有提到了,大家可以参考参考: 透视矫正 水平矫正 在预处

放假了,终于可以继续可以静下心写一写OCR方面的东西.上次谈到文字的切割,今天打算总结一下我们怎么得到用于训练的文字数据集.如果是想训练一个手写体识别的模型,用一些前人收集好的手写文字集就好了,比如中科院的这些数据集.但是如果我们只是想要训练一个专门用于识别印刷汉字的模型,那么我们就需要各种印刷字体的训练集,那怎么获取呢?借助强大的图像库,自己生成就行了! 先捋一捋思路,生成文字集需要什么步骤: 确定你要生成多少字体,生成一个记录着汉字与label的对应表. 确定和收集需要用到的字体文件. 生成

上一篇提到文字数据集的合成,现在我们手头上已经得到了3755个汉字(一级字库)的印刷体图像数据集,我们可以利用它们进行接下来的3755个汉字的识别系统的搭建.用深度学习做文字识别,用的网络当然是CNN,那具体使用哪个经典网络?VGG?RESNET?还是其他?我想了下,越深的网络训练得到的模型应该会更好,但是想到训练的难度以及以后线上部署时预测的速度,我觉得首先建立一个比较浅的网络(基于LeNet的改进)做基本的文字识别,然后再根据项目需求,再尝试其他的网络结构.这次任务所使用的深度学习框架是强大