环境准备 安装pytesseract和PIL 安装这两个包可以借助pip命令行安装 pip install PIL pip install pytesseract 安装识别引擎tesseract-ocr 下载地址: https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki 选择对应版本下载 实现及效果 原图 代码 from PIL import Image import py

1. 介绍 介绍使用 python 进行图像的文字识别,将图像中的文字提取出来,可以帮助我们完成很多有趣的事情. 2. 必备工具 tesseract-ocr 下载地址: https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki tesseract-ocr 是一个开源的图片OCR识别库, 功能及其强大,支持多国语言. 更高级的用法,它还支持机器学习算法,通过训练的方式,使OCR识别更加智能化及准确. python 库 使用安装 pytesseract 和 pill

AI智能弹幕(也称蒙版弹幕):弹幕浮在视频的上方却永远不会挡住人物.起源于哔哩哔哩的web端黑科技,而后分别实现在IOS和Android的app端,如今被用于短视频.直播等媒体行业,用户体验提升显著. 本文除了会使用Flutter新方案进行跨端实现,同时也会讲解如何将一段任意视频流使用opencv-python处理成蒙版数据源,达成从0到1的前后端AI体系.先来看看双端最终运行效果吧: 自行clone源码打包:Zoe barrage IPhone运行录屏:点这里 APP运行截图: 实现流程目录

很多时候我们想提取某首歌的副歌部分(俗称 高潮部分),只能手动直接卡点剪切,但是对于大批量的获取就很头疼,如何解决? 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:1097524789 今天我们就来用Python帮我们自动提取吧! 先来听听效果,孤芳自赏提取高潮后的部分: 怎么样

python笔记之提取网页中的超链接 对于提取网页中的超链接,先把网页内容读取出来,然后用beautifulsoup来解析是比较方便的.但是我发现一个问题,如果直接提取a标签的href,就会包含javascript:xxx和#xxx之类的,所以要对这些进行特殊处理. #!/usr/bin/env python #coding: utf-8 from bs4 import BeautifulSoup import urllib import urllib2 import sys reload(sy

python 字典操作提取key,value dictionaryName[key] = value 1.为字典增加一项  2.访问字典中的值  3.删除字典中的一项  4.遍历字典  5.字典遍历的key\value  6.字典的标准操作符  7.判断一个键是否在字典中  8.python中其他的一些字典方法  

你是否想过用所学的Python开发一个图形界面的聊天室程序啊? 像这样的: 如果你想开发这样一个有点怀旧风格的聊天程序,那么可以接着看: 要开发这个聊天程序,你需要具备以下知识点: asyncore .asynchat模块使用 wxPython 图形开发 这个聊天程序的实验原理如下: 由于 Python 是一门带 GIL 的语言,所以在 Python 中使用多线程处理IO操作过多的任务并不是很好的选择.同时聊天服务器将同多个 socket 进行通信,所以我们可以基于 asyncore 模块实现聊

TF-IDF算法: TF:词频(Term Frequency),即在分词后,某一个词在文档中出现的频率. IDF:逆文档频率(Inverse Document Frequency).在词频的基础上给每个词分配权重,如果有三个词的词频一样,但这并不代表这三个词在这篇文章的重要性是一样的,因此还要给这三个词分配权重,IDF就是某个词在在整个语料库中少见但是在这边文章中多次出现,很可能反映了此文章的特性,因此IDF就高.等于语料库中文档总数比上包含改词的文档数的对数 某个词对文章的重要性越高,它的TF

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

1,引言 在Python网络爬虫内容提取器一文我们详细讲解了核心部件:可插拔的内容提取器类gsExtractor.本文记录了确定gsExtractor的技术路线过程中所做的编程实验.这是第一部分,实验了用xslt方式一次性提取静态网页内容并转换成xml格式. 2,用lxml库实现网页内容提取 lxml是python的一个库,可以迅速.灵活地处理 XML.它支持 XML Path Language (XPath) 和 Extensible Stylesheet Language Transform

2018年7月7日18:52:17 php是用纯算法,自己是提取图片内容不是不行,可以但是优化起来很麻烦还得设计学习库,去矫正数据的正确率 对于大多数项目来说,如果不是做ocr服务,就不必要做需求工具或者接口 一, 先说工具 tesseract-ocr/tesseract 目前没有时间测试,全套东西,学习难度不大,需要的训练数据,支持多国语言 https://github.com/ShuiPingYang/tesseract-ocr-for-php 官方网站 http://tesseract-o

小爬最近接到一个棘手任务:需要提取手机话费电子发票PDF文件中的数据.接到这个任务的第一时间,小爬决定搜集各个地区各个时间段的电子发票文件,看看其中的差异点.粗略统计下来,PDF文件的表格框架是统一的,但是数据部分则有较大差异: . 小爬首先想到的是借助工具提取发票的文本内容,然后用re正则表达式进行规则化的匹配数据,找到每个字都信息;这其中大部分的python-pdf解析库都能胜任. 可关键的问题是,提取出来的文本差异性非常大,比如说:各段文字出现的顺序并不是按照PDF中的文字的Z序排列.举个

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理 记得以前有个广告词叫:"学好数理化,走遍天下都不怕",感觉应该再加一句:"带上身份证",本文我们看一下如何使用 Python 提取身份证信息. 实现方式 实现方式大致可以分为两种: 自己造轮子,如:使用 OpenCV 等自己编码实现,该方式所有功能都需自己来实现,比较耗时耗力,优点是更灵活一些 使用现成的轮子,如:百度云,平台已经实现好了核心功能,并对外提供了 API

#英文字串首字母改为大写 st = "string" St = st[0].upper() + st[1:] 2016-10-22 后来了解到 python 内部有相关实现,感觉 python 好贴心~~~ >>> "hehe he hehe".capitalize() 'Hehe he hehe' >>> "hehe he hehe".title() 'Hehe He Hehe'

一.概述 二.纯文本摘要 三.HTML摘要 一.概述 在博客系统的文章列表中,为了更有效地呈现文章内容,从而让读者更有针对性地选择阅读,通常会同时提供文章的标题和摘要. 一篇文章的内容可以是纯文本格式的,但在网络盛行的当今,更多是HTML格式的.无论是哪种格式,摘要 一般都是文章 开头部分 的内容,可以按照指定的 字数 来提取. 二.纯文本摘要 纯文本文档 就是一个长字符串,很容易实现对它的摘要提取: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- "

1. 学习了一下 AI 五子棋,顺手改作 19 路的棋盘,便于围棋通用.render.py 主要修改如下: # 常量部分: IMAGE_PATH = 'img/' StoneSize = 32 WIDTH = 650 HEIGHT = 732 ColSize = 33 RowSize = 34.44 H_Pad = (HEIGHT- RowSize * 19) / 2 + (RowSize - StoneSize) / 2 + 1 W_Pad = (WIDTH - ColSize * 19) /

今天遇到一个批量读取pdf文件中表格数据的需求,样式大体是以下这样: python读取PDF无非就是三种方式(我所了解的),pdfminer.pdf2htmlEX 和 Tabula.综合考虑后,选择了最后一种.下面对三种方式分别介绍: pdfminer 该方式从网上搜索的结果是,可以提取pdf文本数据,但是提取后表格信息就乱了.所以本人没有亲自实验,就果断放弃了实验该方法.如果只是提取pdf里面的文本内容,该方式可能是比较合适的. pdf2htmlEX 该方式是通过把pdf格式转换成html格式

链接:http://www.jb51.net/article/90946.htm 数据提取是分析师日常工作中经常遇到的需求.如某个用户的贷款金额,某个月或季度的利息总收入,某个特定时间段的贷款金额和笔数,大于5000元的贷款数量等等.本篇文章介绍如何通过python按特定的维度或条件对数据进行提取,完成数据提取需求. 准备工作 首先是准备工作,导入需要使用的库,读取并创建数据表取名为loandata. 1 2 3 import numpy as np import pandas as pd lo

  鉴于现阶段国内的搜索引擎还用不上Google, 笔者会寻求Bing搜索来代替.在使用Bing的过程中,笔者发现Bing的背景图片真乃良心之作,十分赏心悦目,因此,笔者的脑海中萌生了一个念头:能否自己做个爬虫,可以提取Bing搜索的背景图片并设置为Windows的电脑桌面呢?Bing搜索的页面如下:   于是在一个风雨交加的下午,笔者开始了自己的探索之旅.当然,过程是曲折的,但笔者尝试着能把它讲得简单点.   首先,我们需要借助一些Python模块的帮助,它们是: urllib seleniu

今天我来弄一个简单的关键词提取的代码 文章内容关键词的提取分为三大步: (1) 分词 (2) 去停用词 (3) 关键词提取 分词方法有很多,我这里就选择常用的结巴jieba分词:去停用词,我用了一个停用词表.具体代码如下: import jieba import jieba.analyse #第一步:分词,这里使用结巴分词全模式 text = '''新闻,也叫消息,是指报纸.电台.电视台.互联网经常使用的记录社会.传播信息.反映时代的一种文体,具有真实性.时效性.简洁性.可读性.准确性的特点.新

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