selenium识别图片中文字

2024-08-14

【Selenium-WebDriver实战篇】selenium之使用Tess4J进行验证码图片识别内容

========================================================================================================== 写在前面: 这两天比较头疼这个验证码识别功能,本来查看相关的资料时候,tesseract已经能够完成基本的识别,识别效果差,加上还有其他其他exe,后来在网上看到Tess4J的文字,然后就想着该用这种依赖jar包融合的方式进行识别,下来列举下自己在OCR识别图片过程中遇到的坑和解决方

深入学习使用ocr算法识别图片中文字的方法

公司有个需求,简单点说需要从一张图片中识别出中文,通过python来实现,当然其他程序也行,只要能实现,而小编主要学习python,所以就提了python.一个小白在网上遨游了一天,终于找到一丝丝思绪,特意在此分享,希望大神提出宝贵的意见. 今天还是在学习OCR算法中,但是好像自己摸索确实比较难一点,而且python实现图片中文识别的方法还是不多,所以我打算记录一下自己学习的过程.今天看到一个菜鸟都可以用的开源项目,那就是OCR开源项目tesseract,可能对于还是菜鸟的我来说,最好不过了,可

识别图片中文字（百度AI）

这个是百度官方的文档 https://ai.baidu.com/docs#/OCR-API/top 通用的文字识别,如果是其他的含生僻字/含位置信息的版本,请参考官方的文档,只需要在请求时发送不同的参数即可根据文档简单的使用一般处理程序完成百度中文字识别的功能,下面是主方法: private static String clientId = "**************"; // 百度云中开通对应服务应用的 API Key 建议开通应用的时候多选服

Python通过百度Ai识别图片中的文字

版本:python3.7 工作中有需要识别图片中的汗字,查看了半天大神们的博客,但没找到完全可以用的源码,经过自己的实践,以下源码可以实现: 创建应用首先你需要登录百度AI,选择文字识别,创建一个应用,会生成应用名称.AppID.API Key.Secret Key 这些东西,下面我们代码是需要用到APP_ID.API_Key 和 Secret_Key ,然后安装百度的包:baidu-aip 图片我个人保存在了filePath 路径里,当然这个图片也可以是从其他地方读取. 如果正则表达式不太

在Mac上 python中使用tesseract OCR (Pytesser) 识别图片中的文字

仓库地址:https://github.com/RobinDavid/Pytesser brew install tesseract sudo pip install opencv-python 安装好之后需要下载识别文件,由于我的环境是 tesseract 3.02.02 leptonica-1.70 zlib 1.2.11 所以我下载了3.02的中文识别训练数据,地址是 https://sourceforge.net/projects/tesseract-ocr-alt/files/ 需要解

如何用ABBYY FineReader识别图片中的文本

ABBYY FineReader 12是一款OCR光学字符识别软件,能够快速方便地将扫描纸质文档.PDF文件和数码相机的图像转换成可编辑.可搜索的文本,让电脑处理更具效率,摆脱从前的烦恼,告别耗时费力的手动输入和文件编辑.今天给大家分享一篇别人使用ABBYY FineReader识别图片中文本的案例,看别人如何利用ABBYY FineReader提高效率,以下是原文章: 昨天在微博收藏了几张图片格式的中英文对照的色谱,以后翻译的时候可能会用到,因此想到通过OCR(光学文字识别)识别处理后导入CA

OCR场景文本识别：文字检测+文字识别

一. 应用背景 OCR(Optical Character Recognition)文字识别技术的应用领域主要包括:证件识别.车牌识别.智慧医疗.pdf文档转换为Word.拍照识别.截图识别.网络图片识别.无人驾驶.无纸化办公.稿件编辑校对.物流分拣.舆情监控.文档检索.字幕识别文献资料检索等.OCR文字识别主要可以分为:印刷体文字识别和手写体文字识别.文字识别方法的一般流程为:识别出文字区域.对文字区域矩形分割成不同的字符.字符分类.识别出文字.后处理识别矫正. 二. 文字检测文字检测是文字

Android识别图片中脸部信息

在Android开发中,大部分应用都是以用户为第一位,用户都有自己的个人中心,用来展示自己的信息,头像无疑是展示自己最直观的方式,随着各种政策的出台,实名认证,真人头像变得尤为重要,如果要求上传真人头像,那就需要后台做校验,判断是不是真人,如果真人审核,那工作量是非人力所能为的,这时候就用到各种识别图片的算法,来做这些工作了,这里主要介绍Android里面谷歌开放的图片脸部识别的API. 上代码: 依赖: dependencies { compile 'com.google.android.gm

浅析点对点(End-to-End)的场景文字识别(图片文字)

一.背景随着智能手机的广泛普及和移动互联网的迅速发展,通过手机等移动终端的摄像头获取.检索和分享资讯已经逐步成为一种生活方式.基于摄像头的 (Camera-based)的应用更加强调对拍摄场景的理解.通常,在文字和其他物体并存的场景,用户往往首先更关注场景中的文字信息,因而如何能够正确识别场景中的文字,对用户拍摄意图会有更深入的理解.一般意义上,基于图像的文字识别包括基于扫描文字的光学字符识别(Optical Character Recognition, OCR) 和广泛用于网站注册验证的C

python识别图片文字

因为学校要求要刷一门叫<包装世界>的网课,而课程里有200多道选择题,而且只能在手机完成,网页版无法做题,而看视频是不可能看视频的,这辈子都不可能看...所以写了几行代码来进行百度搜答案. 思路如下: 手机屏幕投影到电脑上: 截图并识别图片文字: 调用百度来进行搜索: 提取html关键字. 环境配置:python3.6.第三方库:pyautogui.PIL.pytesseract.识别引擎tesseract-ocr 要识别中文,ocr引擎要下载一个中文包chi_sim放进Tesseract-O

使用quaggaJS识别图片中的条形码

quaggaJS是一个纯JS的插件,用于识别图片中的条形码,很方便.一般用于移动端拍照识别,也可以在网页端上传图片识别. github下载地址首先要指定正确格式的条形码,常见的条形码编码类型有EAN和CODE128. 另外,并不是所有图片中的条形码都可以被识别出来,而且正确率也不是100%. 下面是识别网页上传图片中条码的方法. <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset=&qu

numpy 构建深度神经网络来识别图片中是否有猫

目录 1 构建数据 2 随机初始化数据 3 前向传播 4 计算损失 5 反向传播 6 更新参数 7 构建模型 8 预测 9 开始训练 10 进行预测 11 以图片的形式展示预测后的结果搭建简单神经网络来识别图片中是否有猫代码借鉴地址:纯用NumPy实现神经网络搭建一个简单易懂的神经网络来帮你理解深度神经网络通过简单的猫识别的例子来帮你进一步进行理解本代码用 numpy 来实现,不含有正则化,批量等算法这里我们先来理清楚神经网络的步骤 (1) 构建数据.我们要构建出这样的一个数据,sh

超详细的编码实战，让你的springboot应用识别图片中的行人、汽车、狗子、喵星人（JavaCV+YOLO4）

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 本篇概览在<三分钟:极速体验JAVA版目标检测(YOLO4)>一文中,咱们体验了YOLO4强大的物体识别能力,如下图,原图中的狗子.人.马都被识别并标注出来了: 如果您之前对深度学习和YOLO.darknet等有过了解,相信您会产生疑问:Java能实现这些? 没错,今天咱们就从零开始,开发

使用Python进行OCR -- 识别图片中的文字

工具 Tesseract pytesseract tesserocr 朋友需要一个工具,将图片中的文字提取出来.我帮他在网上找了一些OCR的应用,都不好用.所以准备自己研究,写一个Web APP供他使用. OCR1,全称Optical character recognition,或者optical character reader,中文译名叫做光学文字识别.它是把图像文件中的手写文本,打印文本转换为机器编码文本的一种方法. OCR技术广泛用于识别打印纸张中的文字数据 -- 比如护照,支票,银行声

python tesseract 识别图片中的文字的乱码问题(ubuntu系统下)

OCR(Optical Character Recognition):光学字符识别,是指对图片文件中的文字进行分析识别,获取的过程. 首先,需要安装 tesseract-ocr(tesseract OCR识别引擎) .pytesseract 和 tesseract(这个是在终端自己用命令识别图片时候用的) sudo pip install pytesseract sudo apt-get install tesseract sudo apt-get install tesseract-ocr 附

Windows下训练Tesseract实现识别图片中的文字

介绍 Tesseract是一个基于Apache2.0协议开源的跨平台ocr引擎,支持多种语言的识别,在Windows和Linux上都有良好的支持. 源代码在这: 源码地址有一个编译打包好的Windows安装包(里面带了官方训练好的英文库): Windows安装包下载tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe 选装其它语言支持: 官方训练好的各种语言库自己训练数据的工具jTessBoxEditorFX v2.0.1 官网是国外网站,下载速度非常慢,我打包了一个训练工具

JAVA 进行图片中文字识别（准确度高）！！！

OCR 识别文字项目该项目可以进行两种方式进行身份证识别 1. 使用百度接口 1.1 application-dev.yml配置 ocr: # 使用baiduOcr 需要有Ocr服务器使用百度需要相应的百度账号即可 useOcrType: baiduOcr # 需要OCR 的文件夹 ocrFolderPath: E:\ocr-wait-image\16210910333-8e2fa7f52db04a538ed584c919ce33b1 # 需要OCR 的文件 ocrFile: H:\Des

C# 扫描识别图片中的文字（.NET Framework）

环境配置本文以C#及VB.NET代码为例,介绍如何扫描并读取图片中的文字. 本次程序环境如下: Visual Studio版本要求不低于2017 图片扫描工具:Spire.OCR for .NET 图片格式:png(这里的图片格式支持JPG.PNG.GIF.BMP.TIFF等格式) 扫描的图片文字:中文(另外可支持英语.日语.韩语.德语.法语等) .NET Framework 4.6.1 下面是具体步骤及操作方法. 操作步骤步骤1. 在 Visual Studio 中创建一个 .NET Fr

Python识别图片中的文字

1 import os,glob 2 def photo_compression(original_imgage,tmp_image_path): 3 '''图片备份.压缩:param original_imgage:原始图片路径:param tmp_imgage_path:临时图片路径,备份路径:return''' 4 from PIL import Image 5 img = Image.open(original_imgage) 6 width,height = img.size 7 wh

Python 利用pytesser模块识别图像文字

使用的是python的pytesser模块,原先想做的是图片中文识别,搞了一段时间了,在中文的识别上还是有很多问题,这里做记录分享. pytesser,OCR in Python using the Tesseract engine from Google.是谷歌OCR开源项目的一个模块,可将图片中的文字转换成文本(主要是英文). 1.pytesser安装使用设备:win8 64位 PyTesser使用Tesseract OCR引擎,将图像转换到可接受的格式,然后执行tesseract提取出文

使用face_recognition批量识别图片中的人数

#使用face_recognition实现从图片中选中人数并分别输出txtimport face_recognition import cv2 import os fin = 'D:\\Users\\a\\Pictures\\test_pho' # 读取图片并识别人脸 for file in os.listdir(fin): file_fullname = fin + '/' + file img = face_recognition.load_image_file(file_fullname)

selenium识别图片中文字

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