原文:http://blog.csdn.net/stuxuhai/article/details/8932715 [JPinyin主要特性]1.准确.完善的字库:Unicode编码从4E00-9FA5范围及3007(〇)的20903个汉字中,JPinyin能转换除46个异体字(异体字不存在标准拼音)之外的所有汉字:2.拼音转换速度快:经测试,转换Unicode编码从4E00-9FA5范围的20902个汉字,JPinyin耗时约100毫秒.3.多拼音格式输出支持:JPinyin支持多种拼音输出格式

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

import net.sourceforge.pinyin4j.PinyinHelper; import net.sourceforge.pinyin4j.format.HanyuPinyinCaseType; import net.sourceforge.pinyin4j.format.HanyuPinyinOutputFormat; import net.sourceforge.pinyin4j.format.HanyuPinyinToneType; import net.sourcefor

pinyin4J 是一个可以将汉字转换成拼音的lib,非常实用,其maven地址为:http://mvnrepository.com/artifact/com.belerweb/pinyin4j/2.5.0 pinyin4J 提供PinyinHelper这个静态类对外提供拼音转换的服务,主要有一下方法: static public String[] toHanyuPinyinStringArray(char ch) 将char(必须为汉字单字)转化为拼音,实用的是通用的格式,如果ch为非汉字,返

1. 介绍 本文对TinyPinyin.Pinyin4j与JPinyin三个汉字转拼音库的用法.测试代码及转换的结果做一个简单的总结. TinyPinyin 适用于Java和Android的快速.低内存占用的汉字转拼音库. 在Android项目中使用时,需要在module app下的build.gradle文件中添加依赖(下同): compile 'com.github.promeg:tinypinyin:2.0.3' compile 'com.github.promeg:tinypinyin-

Markdown版本笔记 我的GitHub首页 我的博客 我的微信 我的邮箱 MyAndroidBlogs baiqiantao baiqiantao bqt20094 baiqiantao@sina.com 目录 目录介绍测试将字符转为拼音数组拼音输出格式设置字符串转拼音工具类 介绍 maven地址 文档 GitHub上的一个封装 pinyin4J 是一个可以将汉字转换成拼音的lib,非常实用,其提供的 PinyinHelper 这个静态类对外提供拼音转换的服务,主要用到以下两个方法: sta

1. 介绍 本文对TinyPinyin.Pinyin4j与JPinyin三个汉字转拼音库的用法.测试代码及转换的结果做一个简单的总结. TinyPinyin 适用于Java和Android的快速.低内存占用的汉字转拼音库. 在Android项目中使用时,需要在module app下的build.gradle文件中添加依赖(下同): 1 compile 'com.github.promeg:tinypinyin:2.0.3' 2 compile 'com.github.promeg:tinypin

pinyin4j的主页:http://pinyin4j.sourceforge.net/pinyin4j能够根据中文字符获取其对应的拼音,而且拼音的格式可以定制pinyin4j是一个支持将中文转换到拼音的Java开源类库 1.支持简体中文和繁体中文字符 2.支持转换到汉语拼音,通用拼音, 威妥玛拼音(威玛拼法), 注音符号第二式, 耶鲁拼法和国语罗马字 3.支持多音字,即可以获取一个中文字符的多种发音 4.支持多种字符串输出格式,比如支持Unicode格式的字符ü和声调符号(阴平 "ˉ"

Halcon环境下可通过设置set_system(‘filename_encoding’, ‘utf8’),可以将二维码的识别结果解析出汉字. VS环境下则需要将utf8转换成gbk格式.代码如下: int UTF8ToGBK(unsigned char * lpUTF8Str,unsigned char * lpGBKStr,int nGBKStrLen) { wchar_t * lpUnicodeStr = NULL; int nRetLen = 0; if(!lpUTF8Str)  //如

人工智能这个词可谓是耳熟能详,近几年人工智能热潮再次席卷而来,引起轰动的要数google的AlphaGo,相继打败了围棋界的韩国选手李世石以及世界冠军柯洁,见证了人工智能发展的里程碑式的变革,人工智能再度引起了众人的关注. (此图来自网页http://mini.eastday.com/mobile/171107214414785.html里面,如有侵权,请联系小编及时清除) 人工智能当然不止会下棋这么简单,其实在20年前,智能家居的开发就有不少团队在进行,只是切入点不对,所以一直没有什么起色,现

信息安全考虑,有时需要对用户名称进行数据脱敏. 针对Oracle数据库,进行取数数据脱敏处理 脱敏规则: 长度小于9个字符,只保留前3个汉字与后3个汉字,中间全部由*填充. 长度9个字及以上及奇数,隐去中间3个字:长度10个字及以上及奇数,隐去中间4个字. 例如: 公司名称:宇宙无敌厉害的超级大公司的杭州分公司 字段长度:18 脱敏后:宇宙无敌厉害的****司的杭州分公司 可实现的正确答案: select t.no, ---公司编号 ,),length(t.name)),) -------公司名

大批生成文集训练集: https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/8436820.html 基于深度学习的文字识别(3755个汉字) http://www.cnblogs.com/skyfsm/p/8443107.html

前言:最近写了一个bat用于快速编译swf至目标目录,想利用FINDSTR命令通过匹配目标目录名称,匹配数量大概600多个,发现匹配耗时比较久,大概花费10余秒,因此还是放弃字符匹配,乖乖拼出全称来定位目录.感觉bat的运行效率是比较低的. 稍加搜索,看到一些帖子也印证了我的想法.bat不适合做太复杂的事.还是分享下FINDSTR命令的用法. 批处理运行效率讨论帖汇总   FINDSTR正则表达式小结   什么是正则表达式?百度 http://baike.baidu.com/view/94238

1,注意:请使用智慧型浏览器 "CHROME" 配合理解和运作本文中提到的程序. 2,提示:谷歌的CHROME浏览器是迄今为止最智慧的浏览器,没有之一,只有第一. 3,谷歌的CHROME浏览器最特殊的一点是:"根据字符集使用不同的后台智能解码程序". 4,本文内容请见红字部分: 使用办法为: 在文件中开头加入代码如下:      #!/usr/bin/python  或 者  #!user/bin/env python   # -*- coding: utf-8 -

背景:朋友在为"关山口男子职业技术学校"写一款校园应用,于是找MoonXue写一个学生选课系统的登录接口.为了搞定这个接口,不得不先搞定这个系统的验证码. 验证码大概是这个样子 看上去不怎么难,没有干扰线没有粘连没有扭曲.但还是没能用pytesser直接将它识别出来,因为当中有噪点和其他背景噪声的存在.MoonXue的工作就是去掉这些讨厌的东西 先介绍一下,我们的工具: 1.Pytesser 它是基于一个c语言实现名为tesser的识别工具的python封装.可惜比较笨,只能做最简单的

1.web标准: 1. 结构  (xhtml)  2. 表现(css)  3.行为(js) html   超文本标记语言 xhtml  (严格型超文本标记语言) 2.规范: 1. 所有标签(标记)都要放到< > 之内  例如:<b> 2. 所有的标记必须闭合.(不一定成对) 其中  /  (关闭符号) 例如:<b>   </b>    <div>   </div>     <br /> 3.必须使用<!DOCTYPE

1. 概述 本文主要包括以下几个方面:编码基本知识,java,系统软件,url,工具软件等. 在下面的描述中,将以"中文"两个字为例,经查表可以知道其GB2312编码是"d6d0cec4",Unicode编码为"4e2d 6587",UTF编码就是"e4b8ad e69687".注意,这两个字没有iso8859-1编码,但可以用iso8859-1编码来"表示". 2. 编码基本知识 最早的编码是iso885

前言 刚学习python,觉得比较枯燥总不知道从哪里入手,偶然一次,同学让我帮忙看看选课,发给我的是学校统一的默认格式的密码,突然就想试试有多少人还是默认密码,从QQ群里找了一份学生信息尝试了一下,发现默认密码的还是挺多的,我就想是不是可以通过脚本来做一些有趣的事情. 分析过程 a.大致思路 打开学校教务处官网,正常登陆一波,发现页面跳转到http://210.41.224.117/Login/xLogin/Login.asp 填写密码登陆,发现登陆页面又跳转回到了教务处! 流程就是教务处点击登

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

我们要知道python内部使用的是unicode编码,而外部却要面对千奇百怪的各种编码,比如作为中国程序经常要面对的gbk,gb2312,utf8等,那这些编码是怎么转换成内部的unicode呢? 首先我们先看一下源代码文件中使用字符串的情况.源代码文件作为文本文件就必然是以某种编码形式存储代码的,python默认会认为源代码文件是asci编码,比如说代码中有一个变量赋值: s1='a' print s1 python认为这个'a'就是一个asci编码的字符.在仅仅使用英文字符的情况下一切正常,

//1,字符串转换为unicode码 var s = '吴'; //2,unicode码转字符串 '\u5434'.toString(16) //吴 或者 String.fromCharCode(21556) //吴或者 \u{5434} //吴 :es6语法 es6中新增了一对codePointAt()和fromCodePoint(),这两个方法可以识别不常见的汉字