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

公司最近开发的一个微信语音红包,就是前些时间比较火的包你说红包小程序.如何提高识别的精准度呢. 在说精准度之前,先大概说下整个语音识别的开发流程.前面我有文章已经说到过了.具体我就不谈了.一笔带过. 先是通过小程序前端调动语音录制功能拿到客户说的语音,比如mp3格式,然后通过百度的语音识别算法,转为文字.具体看百度语音识别的接口.地址http://yuyin.baidu.com/docs/asr/188 返回的格式如下: // 成功返回 { "err_no": 0, "err

python  简单图像识别--验证码 记录下,准备工作安装过程很是麻烦. 首先库:pytesseract,image,tesseract,PIL windows安装PIL,直接exe进行安装更方便(https://files.cnblogs.com/files/Oran9e/PILwin64.zip)(https://files.cnblogs.com/files/Oran9e/PILwin32.zip) 安装 image:pip install image 安装 pytesseract:pi

主要知识点: 召回率的慨念 精准度的慨念 match和近似匹配混合使用方法         召回率(recall):比如你搜索一个java spark,总共有100个doc,能返回多少个doc作为结果,就是召回率. 精准度(precision):比如你搜索一个java spark,能不能尽可能让包含java spark,或者是java和spark离的很近的doc的分数越高排在最前面. 直接用match_phrase短语搜索,会导致必须所有term都在doc field中出现,而且距离在slop限

第2版针对Python 3.6进行全面修订和更新,涵盖新版的pandas.NumPy.IPython和Jupyter,并增加大量实际案例,可以帮助高效解决一系列数据分析问题. 第2版中的主要更新了Python第三方发布版Anaconda和其他所需Python包的安装指引: 更新pandas库到2017年的新版: 新增一章关于更多高级pandas工具和一些使用提示:新增statsmodels和scikit-learn的简明使用介绍. 学习参考: <利用Python进行数据分析(第二版)>高清中文

https://blog.csdn.net/qylruirui/article/details/94992917 利用百度智能云结合Python体验图像识别只要注册了百度账号就可以轻松体验百度智能云中图像识别功能的魅力! 1. 所需要的工具一个百度账号(大家都有哈)一个可以运行python代码的编译器(Pycharm.spyder都可)所需要识别的图片(本文以识别菜品为例,所以需要一张菜品的图片)2.具体流程打开百度智能云界面,找到我们此次体验的图像识别功能 进入图像识别模块后点击创建应用 创建

RAID10和RAID01的冗余度看起来差不多,但本质上有一定的区别. RAID10:左边损坏1块盘,右边还可以容忍一块盘损坏而不影响整体的数据;冗余度=2 RAID01:左边损坏1块盘,此时左边已经没有用,右边再损坏一块盘必然影响整体数据的可用性;冗余度=1 RAID10要比RAID01的冗余度高.

1. 为帖子增加标题字段 POST /forum/article/_bulk { "} } { "doc" : {"title" : "this is java and elasticsearch blog"} } { "} } { "doc" : {"title" : "this is java blog"} } { "} } { "doc&qu

1.为帖子数据增加标题字段 POST /forum/article/_bulk{ "update": { "_id": "1"} }{ "doc" : {"title" : "this is java and elasticsearch blog"} }{ "update": { "_id": "2"} }{ "doc

<Python Web开发学习实录>高清PDF版|百度网盘免费下载|Python Web开发学习实录 提取码:9w3o 内容简介 Python是目前流行的动态脚本语言之一. 李勇,本书共15章,由浅入深.全面系统地介绍了使用Python语言进行程序开发的知识和技巧.内容包括 Python 的安装和环境配置.Python的基本语法.流程控制.模块和函数.数据结构.字符串与正则表达式.面向对象编程.文件处理.程序异常和处理.数据库连接和持久化操作.Python网络功能.Python与HTML.XM

百度云盘|Python性能分析与优化PDF高清完整版免费下载 提取码:ubjt 内容简介 全面掌握Python代码性能分析和优化方法,消除性能瓶颈,迅速改善程序性能! 对于Python程序员来说,仅仅知道如何写代码是不够的,还要能够充分利用关键代码的处理能力.本书将讨论如何对Python代码进行性能分析,找出性能瓶颈,并通过不同的性能优化技术消除瓶颈. 本书从基本的概念开始,循序渐进地介绍高级的优化主题.首先介绍了Python的主流性能分析器,以及用于帮助理解性能分析结果的可视化工具.然后介绍了

对于初步接触编程语言的朋友,推荐看一看<父与子的编程之旅第2版>,对于完全编程零基础的很友好! 图文并茂,过多的文字堆垒很容易让人产生厌倦情绪,也更容易让人产生放弃的想法.使用了大量插图,凡是稍显复杂的概念,都用漫画比喻来辅助说明. 尽早地引入图形用户界面(GUI)以保持新鲜感.能够做出一个看得到的东西,是一件很有成就感的事情. 以Python语言为例,详尽细致地介绍了Python如何安装.字符串和操作符等程序设计的基本概念. 参考学习: <父与子的编程之旅第2版>高清中文PDF,

一.filter(function, iterable) - 过滤("海选") # 判断落在第一象限的点[(x1, y1), (x2, y2)...] points = [(-1, 2), (2, 3), (-1, -2), (2, -2), (1, 2)] # 方法一: # 验证函数:若在第一象限,则返回True def func(p): return (p[0] > 0) and (p[1] > 0) # 返回所有第一象限的点 sel_points = filter(f

PIL库中包含了很多模块,恰当地利用这些模块可以做许多图像处理方面的工作. 下面是我用来生成字母或字符串测试图片而写的类及测试代码. 主要用到的模块: PIL.Image,PIL.ImageDraw,PIL.ImageFont PIL.Image用来生成一个空的图片,ImageDraw用来在空图片上画图及写字符,ImageFont则是创建需要使用到的字体 主要用到的代码: #创建一个空的图片 self.img = Image.new(self.imgMode, self.imgSize, sel

今天群里有兄弟问如何把图片的文字给识别出来 对于python来说这不是小菜一碟吗,于是乎让pupilheart狠狠的吹了一波(哈哈,竟然没懂),下面将整个实现过程给大家实现下: 方法一:自己搞定ORC (网上好多开源文件,课直接下载) 缺点:质量良莠不齐,适合自己玩,提升技术 首先,安装两个依赖包,cmd命令下执行 pip install Image pip install pytesseract from PIL import Image import pytesseract text=pyt

一.map/reduce map map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次 作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator返回. reduce reduce把 结果 继续 和序列 的 下一个元素 做 累积计算 str ===> int filter() Python内建的 filter()函数用于过滤序列. filter():接收一个函数和一个序列.和map()不同的是,filter()把传入的函数依次作用于每个元素,然后 根据返回值是Tru

前面学习了Python爬取豆瓣电影Top250的数据,爬取的信息是电影信息的文本信息,但是在互联网上流行的图片才有更大的吸引力,本篇我们来使用python爬取网页上的图片并保存在本地硬盘上,很兴奋吧,Let's Go! 使用Python版本:3.7 第三方库 requests: 解析url (强大,你不得不用!)beautifulsoup4:不会正则表达式童鞋的福音,可以容易的提取到html文件中各种标签及其属性 安装方法: pip install requests pip install be

1.大最小贴近度评价法 概念: 贴近度表示两个模糊几何之间的彼此接近程度,在模糊模式识别方法中采用贴近度的大小识别待判别模糊子集的模式类别.为衡量待识别子集的类别,需要判别各个阶段与标杆模糊集合之间的相对贴近程度. 上表中第一列是优化(标杆)模糊集合(共15项因子),第二列是待判定的集合,第三列是(1)式的分子项,第四列是(1)式的分母项,贴近度=第三列数据求和/第四列数据求和=8.64/13.52=0.64 如果优化集改了,那么新的贴近度=0.52/10.64=0.05 python代码实现

在线生成文字云 在线生成文字云地址  http://a.leechg.com:8080/wordcloud 效果图 大体步骤 1 接收请求中的文本,通过结巴分词处理文本. seg_generator = jieba.cut(text) # 使用结巴分词,也可以不使用 stopwords = pd.read_csv( path +"/stop_words_zh_UTF-8.txt", index_col=False, quoting=3, sep="\t", name

1. 题目描述 Problem Description Leetcode 277. Find the Celebrity Suppose you are at a party with n people (labeled from 0 to n - 1) and among them, there may exist one celebrity. The definition of a celebrity is that all the other n - 1 people know him/h

获得任意N个区分度最高的RGB颜色值是一个经典的问题,之前在做一些可视化的东西时需要解决这个问题.首先去网上找了一些方法,未果,于是想自己来搞,心里的想法是,先给出一个距离函数用来度量两个RGB颜色值的区分度,然后再通过随机和贪心的方式依次获得N个颜色值.如果要这样搞的话,距离函数的定义就非常关键了,这就避免不了要去看一些学术论文,想着就有点畏惧,又要查文献.读文献,感觉要花好几天时间.于是就先放下了,用随机生成颜色的方法来解决,但是效果很不好.今天又认真的查了一些资料,发现10年前,已经有人在