关注「WeiyiGeek」点我,点我 设为「特别关注」,每天带你在B站玩转网络安全运维.应用开发.物联网IOT学习! 希望各位看友[关注.点赞.评论.收藏.投币],助力每一个梦想. 文章目录 0x00 快速了解 EasyOCR 介绍 EasyOCR 参考来源 0x01 安装部署 环境依赖 环境安装 方法参数 0x02 实践案例 批量识别行程码图片 0x03 入坑出坑 0x00 快速了解 EasyOCR 介绍 Q: 什么是 EasyOCR ? 描述: EasyOCR 是一个用于从图像中提取文本的

前人栽树后人乘凉,以不造轮子为由 使用百度的图片识字功能,实现了一个上万次使用量的脚本. 系统:win10 Python版本:python3.8.6 pycharm版本:pycharm 2021.1.2(Professional Edition)  完整代码下载:Baidu_Ocr.py-Python 一.获取百度智能云token 百度智能云登录后找到人工智能界面下的文字识别->管理界面创建应用文字识别. 创建应用完成后记录下,后台界面提供的AppID.API key.Secret Key的信息

1.制作字库 1.截取需要的图片 2.这里截取了"火狐主页"四个字,接下来抓取文字的颜色 3.颜色由是由三个部分组成,即R G B其中的R是由00-FF(16进制) 即0-255个数值表示.同样的GB都是一样的道理.这样就出现一个偏差的问题,需要加偏差来涵盖偏差内的所有颜色. 4.加完偏差会发现字体变清晰,点击提取点阵,再定义文字名字,就可以添加到字库了 2.用python结合字库识别文字 1.加载dm.dll $regsvr32 dll文件路径 2.编写python脚本利用字库识别文

1.Python人工智能之图片识别,Python3一行代码实现图片文字识别 2.tesseract-ocr安装包和中文语言包 注意:

我想大部分程序员的第一个程序应该都是“hello world”,在深度学习领域,这个“hello world”程序就是手写字体识别程序. 这次我们详细的分析下手写字体识别程序,从而可以对深度学习建立一个基本的概念. 1.初始化权重和偏置矩阵,构建神经网络的架构 import numpy as np class network(): def __init__(self, sizes): self.num_layers = len(sizes) self.sizes = sizes self.bia

第一章:  python 基础语法 第  2  部分: 一.猜年龄练习题解答 直接上代码 >>> age = 26 >>> count = 0 >>> while count < 3: ... user = int(input("请输入你要猜的答案:")) ... if user == age : ... print("恭喜你答对了,快去领取奖励吧!") ... break ... elif user &l

Python学习-终端字体高亮显示   1.采用原生转义字符序列,对Windows有的版本不支持(比如win7),完美支持Linux 实现过程: 终端的字符颜色是用转义序列控制的,是文本模式下的系统显示功能,和具体的语言无关. 转义序列是以ESC开头,即用\033来完成(ESC的ASCII码用十进制表示是27,用八进制表示就是033). 格式: 开头部分:\033[显示方式;前景色;背景色m + 结尾部分:\033[0m      注意:开头部分的三个参数:显示方式,前景色,背景色是可选参数,可

断断续续地折腾了大半个月,终于把身份证照片脸部识别以及OCR字体识别功能用Java实现了,需求很简单:通过摄像头所照的一张放在黑色底板上的身份证照,识别照片上身份证里面的人名和地址(OCR中文),再截取身份证上的头像用Base64编码.生成一个规定格式的XML然后把人名,地址和头像照片的编码放到XML里面. 其中用到了OpenCV, Tesseract-OCR 还有一些对BufferedImage进行图像处理的东西.代码倒也不算很复杂,但是其中几个问题的确很烧脑细胞,花了不少时间才解决(Jedi

Python中print字体颜色的设置 实现过程:       终端的字符颜色是用转义序列控制的,是文本模式下的系统显示功能,和具体的语言无关.       转义序列是以ESC开头,即用\033来完成(ESC的ASCII码用十进制表示是27,用八进制表示就是033).   书写格式:     开头部分:\033[显示方式;前景色;背景色m + 结尾部分:\033[0m      注意:开头部分的三个参数:显示方式,前景色,背景色是可选参数,可以只写其中的某一个:另外由于表示三个参数不同含义的数值

Python 使用 face_recognition 人脸识别 官方说明:https://face-recognition.readthedocs.io/en/latest/readme.html 人脸识别 face_recognition 是世界上最简单的人脸识别库. 使用 dlib 最先进的人脸识别功能构建建立深度学习,该模型准确率在99.38%. Python模块的使用 Python可以安装导入 face_recognition 模块轻松操作,对于简单的几行代码来讲,再简单不过了. Pyt

现代办公要将纸质文档转换为电子文档的需求越来越多,目前针对这种应用场景的系统为OCR系统,也就是光学字符识别系统,例如对于古老出版物的数字化.但是目前OCR系统主要针对文字的识别上,对于出版物的版面以及版面文字的格式的恢复,并没有给出相应的解决方案.对于版面恢复中主要遇到的困难是文字字体的恢复.对于汉字字体识别问题,目前主要有几种方法,但是都是基于人工特征提取的方法.以往的方法主要分为两大类,第一种为整体分析法,将一整片数据看做采用小波纹理分析抽取字体特征用于分类:使用滤波器提取文字的全局文字特

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%   github源码:https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测.行人跟踪.甚至到了动态物体的跟踪.由此可以看出,人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理.而且算法已经由以前的Adaboots.PCA等传统的统计

深度学习-tensorflow学习笔记(2)-MNIST手写字体识别超级详细版 这是tf入门的第一个例子.minst应该是内置的数据集. 前置知识在学习笔记(1)里面讲过了 这里直接上代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri May 25 14:09:45 2018 @author: Administrator """ #导入数据集 from tensorflow.examples.tutoria

色彩缤纷的python(改变字体颜色及样式) *补上昨天随笔中提到的改变字体颜色样式的方法,昨日随笔https://www.cnblogs.com/Du704/p/11265958.html 在项目过程中,我们常常会因为输出信息的颜色与样式过于单调以至于让人在视觉上感到很杂乱,所以我在查阅各位前辈的资料后有如下简陋的概括: #在Linux终端中,使用转义序列来进行如上所述的显示,转义序列以ESC开头,即ASCII码下的\033,其格式为: \033[显示方式;前景色;后景色m #开头 # 显示方

色彩缤纷的python(改变字体颜色及样式) 在项目过程中,我们常常会因为输出信息的颜色与样式过于单调以至于让人在视觉上感到很杂乱,所以看下文: 在Linux终端中,使用转义序列来进行如上所述的显示,转义序列以ESC开头,即ASCII码下的\033,其格式为:\033[显示方式;前景色;后景色m # 开头` 注意:显示方式.前景色.背景色至少存在一个. \033[显示方式m # 结尾,如果不结尾会影响到后续的输出,其中说明将在下文给出 对应的颜色表: 前景色 后景色 颜色 30 40 黑色 31

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%(附源码) 转https://cloud.tencent.com/developer/article/1359073   11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购,享双11同等价格 立即抢购 在这篇文章中: 人脸识别的过程 人脸识别分类 DeepFace 1.DeepFace的基本框架 2. 验证 3. 实验评估 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS

概要 HyperLRP是一个开源的.基于深度学习高性能中文车牌识别库,由北京智云视图科技有限公司开发,支持PHP.C/C++.Python语言,Windows/Mac/Linux/Android/IOS 平台.本文将根据官网指引,进行一个车牌识别的入门探索. 特性 速度快 720p ,单核 Intel 2.2G CPU (macbook Pro 2015)平均识别时间低于100ms 基于端到端的车牌识别无需进行字符分割 识别率高,仅仅针对车牌ROI在EasyPR数据集上,0-error达到 95

Python 代码实现验证码识别 测试开发社区  1周前 源 /  j_hao104 一.探讨 识别图形验证码可以说是做爬虫的必修课,涉及到计算机图形学,机器学习,机器视觉,人工智能等等高深领域…… 简单地说,计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形.以及利用计算机进行图形的计算.处理和显示的相关原理与算法.图形通常由点.线.面.体等几何元素和灰度.色彩.线型.线宽等非几何属性组成.计算机涉及到的几何图形处理一般有 2维到n维图形处理,边界区分,面积计算,体积计算,扭曲变形校正.

title: "Python实现bp神经网络识别MNIST数据集" date: 2018-06-18T14:01:49+08:00 tags: [""] categories: ["python"] 前言 训练时读入的是.mat格式的训练集,测试正确率时用的是png格式的图片 代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 import math import sys import os import numpy

Python人工智能之人脸识别face_recognition安装 face_recognition 模块使用系统环境搭建 系统环境 Ubuntu / deepin操作系统 Python 3.6 pycharm 开发工具 开发环境配置,安装各种系统包 人脸检测基于dlib,dlib依赖Boost和cmake 在windows中如果要使用dlib还是比较麻烦的,如果想省时间可以在anaconda中安装  conda install -c conda-forge dlib=19.4 $ sudo a

# -*- coding: utf-8 -*- #python 27 #xiaodeng #python模块之imghdr(识别不同格式的图片文件) import imghdr '''>>> help(imghdr) Help on module imghdr: FUNCTIONS what(file, h=None) DATA __all__ = ['what'] ''' #imghdr 模块可识别不同格式的图片文件. url=r'9.gif' print imghdr.what(ur