一.安装依赖库 pip install pytesseract pip install pillow 二.安装识图引擎tesseract-ocr https://pan.baidu.com/s/1QaYJc4ggpqhljf4sq_-WQw密码:2v4a 下载tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe并安装 三.修改pytesseract库指向tesseract的配置 1.找到python3的安装路径 2.修改pytesseract.py文件 2.将tesseract_

LUA代码:(注:LUA里有一个调用百度识图的接口IP:123.125.115.189(stu.baidu.com),不知为什么我的虚拟机无法解析stu.baidu.com,所以我只能PING出IP来用.) location /test { content_by_lua ' local request_method = ngx.var.request_method; local args = nil; if "GET" == request_method then args = ngx

之前的随笔中,已经实现了python版本调用api接口,之所以使用python是因为python比java要简洁. 但是我发现在使用过程中,chaquopy插件会弹出底部toast显示"unlicensed copy of chaquopy",也就是说使用这款插件是需要license的,如果没有配置license,软件运行5分钟会强制重启,详见https://chaquo.com/chaquopy/license/. chaquopy对开源软件是免费的,闭源是收费的,因此正常使用就需要

前文 之前的随笔中,已经通过相机或相册获取到了我们想要的图片,接下来进行识图api的配置工作.我使用的是百度的api,利用python获取信息,并在MainActivity中进行调用来输出信息. 一.首先我们需要申请创建一个应用(管理控制台->产品服务->图像识别),百度智能云,得到api key和secret key 利用百度api进行识图的python代码,因为我们一会需要在as中调用函数,所以不需要写主函数了 # coding=utf-8 import sys import json i

原文发布时间为:2013-07-04 -- 来源于本人的百度文章 [由搬家工具导入] 百度识图主要用于找女神，找男神，找美图，找宠物，找图文新闻，找相似图，找原图，还能鉴别头像照片真伪，免得被网络照片给忽悠了都不知道。 http://www.windowsphone.com/s?appid=6e012823-3b15-42e3-8690-e000614f2f69或 市场搜索：“百度识图” 将可以看见本应用 

http://stu.baidu.com/ http://www.360doc.com/content/14/0801/17/21412_398653199.shtml http://download.csdn.net/download/namelijian/3449001 http://icodon.com/reverse-image-search.html http://www.cnblogs.com/milkmap/archive/2012/01/29/2331332.html http:

用vs2015打开cshtml识图文件的时候会报错.百度后得到解决方法如下: 先关闭VS2015, 拷贝:%LocalAppData%\Microsoft\VisualStudio\14.0\ComponentModelCache 在C盘查找目录下的文件.3 然后删除vs2015安装目录下的ComponentModelCache删除,然后重新打开VS2015就可以了.

效果如图: 类似in,百度魔图,的贴图功能  核心的地方:单/多点 旋转缩放后记录各个顶点小图标位置 引用这里 http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/42833893 涉及自定义viewgroup,自定义view以及Touch事件的处理,手势事件的封装等 在自定义的viewgroup中维护一个List<子view>,  Touch事件在viewgroup中进行处理,根据当前选中的List中的子view的各顶点坐标 以及四个角上的小图标长宽

国外某小哥制作的Python入门神图

python数据结构之图的实现,官方有一篇文章介绍,http://www.python.org/doc/essays/graphs.html 下面简要的介绍下: 比如有这么一张图: A -> B A -> C B -> C B -> D C -> D D -> C E -> F F -> C 可以用字典和列表来构建 graph = {'A': ['B', 'C'], 'B': ['C', 'D'], 'C': ['D'], 'D': ['C'], 'E':

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3OTIxNTA0MA==&mid=401383338&idx=1&sn=73009cce06d5865632eed7bccd98061c 有编程基础的人一看就可以了解 Python 的用法了.真正的 30 分钟上手. 国外一高手画的,现把它翻译成中文,入门超简单 python入门神图

今天想学学PM的技能, 打开了百度脑图的网站, 看到中间那个按键的hover效果蛮好看, 遂学习一下. 效果如下: Demo 其实就是利用:before绘制了半透明白色的遮罩, 平时用transform: scale(0, 1)隐藏掉, :active时恢复到transform: scale(1, 1). 另外学到的一点就是按键按下时的缩小效果. 之前自己还在想如何确保缩小之后也是水平竖直居中的, 但是这个demo的实现方法很简单: transform: scale(0.95). 很好用. 看来

弱电系统标准CAD图例识图讲解 http://www.360doc.com/content/17/0317/16/33642774_637680009.shtml

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1numpy库 numpy 是 python 的科学计算库 部分功能: 1.使用numpy读取txt文件 # dtype = "str":指定数据格式 # delimiter = "\t":指定分割符 # skip_header = 1:跳过第一行 npinfo = np.genfromtxt("titanic_train.txt", delimiter = "\t", dtype = "U75", ski

python数据结构之图的实现方法 本文实例讲述了python数据结构之图的实现方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 下面简要的介绍下: 比如有这么一张图:     A -> B     A -> C     B -> C     B -> D     C -> D     D -> C     E -> F     F -> C 可以用字典和列表来构建     graph = {'A': ['B', 'C'],        'B': ['C', 'D'

本文实例讲述了python数据结构之图深度优先和广度优先用法.分享给大家供大家参考.具体如下: 首先有一个概念:回溯 回溯法(探索与回溯法)是一种选优搜索法,按选优条件向前搜索,以达到目标.但当探索到某一步时,发现原先选择并不优或达不到目标,就退回一步重新选择,这种走不通就退回再走的技术为回溯法,而满足回溯条件的某个状态的点称为"回溯点". 深度优先算法: (1)访问初始顶点v并标记顶点v已访问.(2)查找顶点v的第一个邻接顶点w.(3)若顶点v的邻接顶点w存在,则继续执行:否则回溯到

思维导图现在可以说是大流行期间,涉及学习.工作.生活方方面面的内容. 一.什么是思维导图 思维导图的英文名称是The Mind Map,也叫做心智导图,脑图,心智地图,脑力激荡图等.思维导图应用图文兼具的方法,把各个主题内容的关系用相互隶属与相互层级图呈现出来. 思维导图充分利用左脑右脑的功能,利用记忆,阅读,思维的规律帮助大众在科学与艺术,逻辑与想象之间均衡发展,开启人类大脑的无限潜能. 思维导图已经遍及各个行业,学习方面:知识点的总结与归纳.读书笔记.整理知识.学习计划.工作方便:工作计划.

一.Python绘制面积图对应代码如下图所示 import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['STZhongsong'] # 指定默认字体:解决plot不能显示中文问题 mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.figure(figsize=(9,6)) X=['2021年1月','2021年2月','2021年3

一.Python绘制折线图 1.1.Python绘制折线图对应代码如下图所示 import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np from pylab import mplmpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['STZhongsong'] # 指定默认字体:解决plot不能显示中文问题mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #plt.figure(dpi=300,figs