自己对tess4j的使用总结 1,tess4j 封装了 tesseract-ocr 的操作 可以用很简洁的几行代码就实现原本tesseract-ocr 复杂的实现逻辑 如果你也想了解tesseract-ocr是怎么实现验证码识别的请移步我的另一篇文章 2,网上有很多说发布jar或war包之后需要自己加载dll,这是错误的 不需要再自己加载dll,tess4j已经自己封装了加载dll的操作 3,使用tess4j需要先安装 tesseract-ocr-setup-3.02.02 4,如果报Inval

我们先来看看要识别的图片和效果图 效果图: 图片识别需要用到tess4j这个包,下面是下载地址: https://share.weiyun.com/5Hjv13T 我们拿到包以后解压出来,随便你放到哪个目录 解压出来后 把tessdata和dist里面的tess4j-3.4.7.jar, lib文件夹导入到eclipse项目里面如图 导入完成以后,我们把lib里面的包全部构建一下路径,后面就可以写代码了. 先上一段截图代码 package image; import java.awt.Deskt

实现我们分类数字的网络 好,让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字. 我们用Python (2.7) 来实现.只有 74 行代码!我们需要的第一个东西是 MNIST数据.如果有 github 账号,你可以将这些代码库克隆下来, git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 或者你可以到这里 下载. 顺便说一下, 当我先前说到 MNIST 数据集时,我说

需求:识别图片中的文字信息环境:windows系统 开发语言:python 使用工具类:1.pyocr 2.PIL 3.tesseract-ocr 步骤: 1.pyocr 网络通直接使用命令:pip install pyocr 网络不通,转至https://pypi.python.org/pypi/pyocr/0.4.1下载安装 2.安装pil网络通直接使用命令:pip install PIL 网络不通,转至http://www.pythonware.com/products/pil/index

一,准备工作 1.Afoge视频参数类 using AForge.Video.DirectShow; using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace FaceRecognization.Common { public class CameraPara { /// <summary> /// 是

同行业中,别人标配有的产品我有,别人没有的产品我们也有,如此才能增强竞争力,通过优化创新,前端车牌识别SDK功能,性能上,都是行业NO.1的水平.车牌识别sdk这个用于越来越多人集成了,汽车保有量日益上升,越来越多公司开发车辆管理系统,在系统开发过程中,对于OCR识别算法,不少开发人员为了节省成本,在开源中寻找车牌识别算法,耗费了不少人力物力以及时间成本.易泊时代车牌识别算法经历了十几春秋,商用来说,再没难度. 一个好的算法并非一朝一夕,经得住风霜,耐得住寂寞,手机前端车牌识别SDK扫描识别,速

一.问题提出 由于GPY进行了纠偏,所以在采集的时候,就已经获得了质量较高的答题卡图片 下一步就是需要从这张图片中,识别出人眼识别出来的那些信息,并且将这个过程尽可能地鲁棒化,提高识别的准确率. 二.思路探索     在从图片到数字的转变过程中,既是一个“量化”的过程,也是一个“降维”的过程,需要特定的角度非常重要.这就像很多人站在一起拍集体照,选择不同的角度能够得到这群人不同的像,高明的摄像师能够很快地找到角度,将所有的人都拍摄其中:我们图像处理程序也是同样的道理,有经验的工程师能够善于模式思

今天闲来无聊,尝试了一下OCR识别,尝试了以下三种方案: 1.直接使用业界使用最广泛的Tesseract-OCR. Tesseract项目最初由惠普实验室支持,1996年被移植到Windows上,1998年进行了C++化.在2005年Tesseract由惠普公司宣布开源.2006年到现在,都由Google公司开发及维护. 2.使用基于Tesseract-OCR封装的Tess4j 3.调用百度云OCR服务实现(AT两家太贵,百度云文字识别服务提供每个月15000次的免费调用). 先说测试结果: 毫

SharpBarcode是一款支持.NET(C#,VB)的高效易用的条形码.QR二维码的读取和生成类库. 主要功能: 1.支持几乎所有常见类型的线性条形码和QR二维码的读取,高效读取,准确率高. 2.支持将自定义数据生成多种格式的条形码或QR二维码. 3.支持对生成的结果进行调整,如颜色.边距.注释文字,添加LOGO图片. 4.支持将生成的条形码或者QR二维码保存成多种格式,比如jpg,png,gif,bmp格式图片,或PDF.DataUrl.HTML. 特色卖点 高效准确 SharpBarco

========================================================================================================== 写在前面: 还是遇到了传说中的登录验证识别码数字图片,从网上找了一些例子,然后觉得比较好的连接地址记录下来,然后修改相关的内容成为能用的. 内容还是蛮实用的,方便以后查阅. ========================================================

HanLP收词特别是实体比较多,因此特别容易造成误识别.下边举几个地名误识别的例子,需要指出的是,后边的机构名识别也以地名识别为基础,因此,如果地名识别不准确,也会导致机构名识别不准确. 类型1 数字+地名 [1] 暗访哈尔滨网约车:下10单来7辆“黑车” 1辆套牌 [2] 房天下每日成交5月12日海宁商品房销售备案43套 [3] 广西近视手术专家-黄明汉院长9月9日百色见面会 类型2 前词+地名首词成词或地名尾词+后词成词 [1] 西安国企4000元工资相当于私企多少钱? [2] 七月份从包头

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PE文件就是我们常说的EXE可执行文件,针对文件特征的识别可以清晰的知道该程序是使用何种编程语言实现的,前提是要有特征库,PE特征识别有多种形式,第一种是静态识别,此方法就是只针对磁盘中文件的特征码字段进行检测来判断编译器版本,此种方式优点是快,缺点是识别不准确,第二种则是动态识别,当程序被装入内存解码后在尝试对其进行识别,此方法最为准确,我们经常使用的PEID查壳工具是基于静态检测的方法. 打开PE文件映射: 在读取PE结构之前,首先要做的就是打开PE文件到内存,这里打开文件我们使用了Crea

前言: 一.下载 1.进入官网:http://www.chaojiying.com/,注册完成后,进行登录 2.点击开发文档,点击Python语言示例 3.进行示例下载 4.解压后的文件 注:关注公众号,进行账户绑定,可获得1000题分 二.简单使用 直接上代码 (*^▽^*) #!/usr/bin/env python # coding:utf-8 import requests from hashlib import md5 from PIL import Image from PIL im

微信语义理解接口提供从用户自然语言输入到结构化解析的技术实现,使用先进的自然语言处理技术给开发者提供一站式的语义解析方案.该平台覆盖多个垂直领域的语义场景,部分领域还可以支持取得最终的展示结果.开发者无需掌握语义理解及相关技术,只需根据自己的产品特点,选择相应的服务即可搭建一套智能语义服务.结合语音识别接口,通过微信语音识别得到用户的语音信息之后,经过语义分析理解,得到用户需求,及时回复用户.本文介绍如何实现对微信语义接口的封装处理,以及一些常用场景的调用. 1)微信语义理解接口 这个东西也就是

转自:http://www.infoq.com/cn/articles/alibaba-broadcast-platform-technology-challenges 鏖战双十一-阿里直播平台面临的技术挑战 作者 陈康贤 发布于 2016年1月28日 | 2 讨论 分享到:微博微信FacebookTwitter有道云笔记邮件分享 稍后阅读 我的阅读清单   前言:一直以来双十一都是以交易为重心,今年当然也是如此,但是这并不妨碍万能的淘宝将双十一打造的让用户更欢乐.体验更丰富.玩法更多样.内容更

用 C# 做人脸检测(EmguCV)   原发:bbs.csdn.net 作者:野比 (conmajia@gmail.com) 时间:May 2012 下载源码 准备工作 下载 EmguCV 傻瓜安装后,把 bin 目录添加到环境变量里去,比如安装在 X:\EmguCV\ 目录下,就在命令行输入这句话. 1 PATH X:\EmguCV\bin;%PATH% EmguCV 和 OpenCV(这段话来自百度) OpenCV 的全称是:Open Source Computer Vision Libr

原文:win7下硬盘安装win7+CentOS双系统方法 LinuxCentOS安装大致介绍: win7下硬盘安装win7+CentOS双系统方法 原则: 所有的看完在装,请仔细看 一 条件: 1. 系统选择 CentOS-6.5-i386-bin-DVD1.iso (32位) 或者 64位的 要装64位的直接看附录 2. 引导软件 easyBCD 软件(<10MB的小软件) WinGrub软件(<10MB的小软件) 3. 磁盘要求 扩展分区中留出一个空盘设置成为FAT32格式,紧接其后留出可

卷积神经网络发展趋势.Perceptron(感知机),1957年,Frank Resenblatt提出,始祖.Neocognitron(神经认知机),多层级神经网络,日本科学家Kunihiko fukushima,20世纪80年代提出,一定程度视觉认知功能,启发卷积神经网络.LeNet-5,CNN之父,Yann LeCun,1997年提出,首次多层级联卷积结构,手写数字有效识别.2012年,Hinton学生Alex,8层卷积神经网络,ILSVRC 2012比赛冠军.AlexNet 成功应用ReL

1.二维码分类   二维条码也有许多不同的码制,就码制的编码原理而言,通常分为三种类型. 线性堆叠式二维码 编码原理: 建立在一维条码基础之上,按需要堆积成两行或多行. 图示: 矩阵式二维码 最常用编码,原理: 在一个矩形空间通过黑白像素在矩阵中的不同分布进行编码.在矩阵相应的位置上,用点(方点.圆点或其它形状)的出现表示二进制"1",点的不出现表示二进制的"0" 图示: 邮政码 通过不同长度的条进行编码,主要用于邮政编码. 2.QR Code   现在最常用的就是

摘要 本程序主要参照论文,<基于OpenCV的脱机手写字符识别技术>实现了,对于手写阿拉伯数字的识别工作.识别工作分为三大步骤:预处理,特征提取,分类识别.预处理过程主要找到图像的ROI部分子图像并进行大小的归一化处理,特征提取将图像转化为特征向量,分类识别采用k-近邻分类方法进行分类处理,最后根据分类结果完成识别工作. 程序采用Microsoft Visual Studio 2010与OpenCV2.4.4在Windows 7-64位旗舰版系统下开发完成.并在Windows xp-32位系统