UE4 4.11.2 方法步骤: 1.在内容浏览器新建一个字体文件如图: 2.打开刚刚创建的那个字体文件: 选择Offline,会有一个弹出框点击 “是” 接下来就选择你要用到的字体 红色矩形框出的文字预览不是期望的效果,下面会说解决办法. 选择字体后编辑器的右侧会出现详细面板,在截图处设置需要使用的文字 然后找到目录栏里面的重新导入xx(字体文件的名字)如图 点击以后编辑器的左边会出现如下效果 目前字体都是横着显示的,需要正常显示要做如下改动 把上面截图里面的 “@微软雅黑”  修改成 “微软

篇一:WPF常用知识以及本项目设计总结:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf.html 篇二:基于OneNote难点突破和批量识别:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf1.html 篇三:批量处理后的txt文件入库处理:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf2.html 篇四:关于OneNote入库处理以及审核:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf3.html [

篇一:WPF常用知识以及本项目设计总结:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf.html 篇二:基于OneNote难点突破和批量识别:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf1.html 篇三:批量处理后的txt文件入库处理:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf2.html 篇四:关于OneNote入库处理以及审核:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf3.html [

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篇一:WPF常用知识以及本项目设计总结:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf.html 篇二:基于OneNote难点突破和批量识别:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf1.html 篇三:批量处理后的txt文件入库处理:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf2.html 篇四:关于OneNote入库处理以及审核:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf3.html [

我正在做一个开源的中文车牌识别系统,Git地址为:https://github.com/liuruoze/EasyPR. 我给它取的名字为EasyPR,也就是Easy to do Plate Recognition的意思.我开发这套系统的主要原因是因为我希望能够锻炼我在这方面的能力,包括C++技术.计算机图形学.机器学习等.我把这个项目开源的主要目的是:1.它基于开源的代码诞生,理应回归开源:2.我希望有人能够一起协助强化这套系统,包括代码.训练数据等,能够让这套系统的准确性更高,鲁棒性更强等等

基于LeNet网络的中文验证码识别 由于公司需要进行了中文验证码的图片识别开发,最近一段时间刚忙完上线,好不容易闲下来就继上篇<基于Windows10 x64+visual Studio2013+Python2.7.12环境下的Caffe配置学习 >文章,记录下利用caffe进行中文验证码图片识别的开发过程.由于这里主要介绍开发和实现过程,CNN理论性的东西这里不作为介绍的重点,遇到相关的概念和术语请自行研究.目前从我们训练出来的模型来看,单字识别率接近96%,所以一个四字验证码的准确率大概8

原文:[原创]你知道OneNote的OCR功能吗?office lens为其增大威力,中文也识别 OneNote提供了强大的从图片中取出文字的功能,大家只要装上了桌面版OneNote(本人用的2013版和win8.1版测试的,其他版本为测),将图片放在OneNote笔记中,右键图片即可把图片中的文字复制到粘贴板. 默认粘贴后,发现英文复制出来了,但中文是乱码.别急,您需要设置一下,在右键菜单的下方有一个选项:“使图像中的文本可以搜索” - 中文. 然后,再选择“复制图像中的文本”,会发现完美的粘

Hanlp作为一款重要的中文分词工具,在GitHub的用户量已经非常之高,应该可以看得出来大家对于hanlp这款分词工具还是很认可的.本篇继续分享一篇关于hanlp的使用实例即Python调用hanlp进行中文实体识别. 想要在python中调用hanlp进行中文实体识别,Ubuntu 16.04的系统环境 1.安装jpype1,在cmd窗口输入 pip install jpype1 2.下载hanlp的安装包 在https://github.com/hankcs/HanLP/releases

手写单字体的识别,在看过卷积神经网络的mnist例子之后,很容易实现,那么如何实现多字体的同时识别呢? 如下图 LeCun大神所用的是SDNN space displacement neural network,这是什么鬼? 经过一番查询之后,原来它就是滑动窗口+图像金子塔+NMS,2015年yahoo的一篇论文 Multi-view Face Detection using deep convolutional Neural Networks 用的也是这种方法 参考页面:https://www

基于HyperLPR的中文车牌识别 Bolg:https://blog.csdn.net/lsy17096535/article/details/78648170 https://www.jianshu.com/p/7ab673abeaae GitHub:https://github.com/zeusees/HyperLPR HyperLPR 简介 HyperLPR是开源的基于深度学习实现的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,与较为流行的开源的其他框架相比,它的检测速度.鲁棒性

1.简介 NER(Named Entity Recognition,命名实体识别)又称作专名识别,是自然语言处理中常见的一项任务,使用的范围非常广.命名实体通常指的是文本中具有特别意义或者指代性非常强的实体,通常包括人名.地名.机构名.时间.专有名词等.NER系统就是从非结构化的文本中抽取出上述实体,并且可以按照业务需求识别出更多类别的实体,比如产品名称.型号.价格等. 命名实体识别是信息提取.问答系统.句法分析.机器翻译等应用领域的重要基础工具,作为结构化信息提取的重要步骤. 2.常见算法 2

由于公司需要进行了中文验证码的图片识别开发,最近一段时间刚忙完上线,好不容易闲下来就继上篇<基于Windows10 x64+visual Studio2013+Python2.7.12环境下的Caffe配置学习 >文章,记录下利用caffe进行中文验证码图片识别的开发过程.由于这里主要介绍开发和实现过程,CNN理论性的东西这里不作为介绍的重点,遇到相关的概念和术语请自行研究.目前从我们训练出来的模型来看,单字识别率接近96%,所以一个四字验证码的准确率大概80%,效果还不错,完全能满足使用,如

OneNote提供了强大的从图片中取出文字的功能,大家只要装上了桌面版OneNote(本人用的2013版和win8.1版测试的,其他版本为测),将图片放在OneNote笔记中,右键图片即可把图片中的文字复制到粘贴板. 默认粘贴后,发现英文复制出来了,但中文是乱码.别急,您需要设置一下,在右键菜单的下方有一个选项:“使图像中的文本可以搜索” - 中文. 然后,再选择“复制图像中的文本”,会发现完美的粘贴出来了. 使用wp手机的用户,可以在应用市场搜索“office lens”,然后安装.这是一个什

验证码截图如下: # coding:utf-8from PIL import Image,ImageEnhanceimport pytesseract#上面都是导包,只需要下面这一行就能实现图片文字识别im = Image.open('merge_source.jpg')#下面为增强部分enh_con = ImageEnhance.Contrast(im)contrast = 1.5image_contrasted = enh_con.enhance(contrast)#image_contra

使用FString出现乱码,最简单的情况,FString Str = "你好"; 这时候就会出现乱码,解决方法是改成这样 FString Str = TEXT("你好"); ue4 4.19 中文乱码问题 今天把项目中使用的引擎从4.16升级到4.19,发现之前在项目中使用的中文常量有些会编译报错,没有编译报错的在游戏中也不能正常显示,会显示成乱码.编译报错提示为中文常量字符串中有换行符,此报错明显是由于ue4没有把中文常量按照正确的编码读取,于是就联想到可能是文件

环境信息 系统:Ubuntu20.04 zabbix版本:5.4 解决方法一 此方法比较偷懒,就是不改变zabbix相关配置,直接用原名替换字体文件. 原字体字体名称为DejaVuSans.将方法二的中的字体改名字为DejaVuSans.ttf.启动的容器直接挂载此字体就好了.不需要像方法二那样更改配置. 挂载参数举例: -v ./fonts/:/usr/share/zabbix/assets/fonts/. 解决方法二 zabbix web涉及配置文件: /usr/share/zabbix/i

1: 找到字体   xxx.ttf 2: 在xcode工程的 Info.plist文件中添加key Fonts provided by application,   或者 UIAppFonts(raw key) value写xxx.ttf 3:  使用代码 CCLabelTTF* chnTLabel = CCLabelTTF::create(wordsStr->getCString(), xxx.ttf, ); PS: 字体文件的"文件名"很多时候不是真实的 "字体名&

一.准备好一个字体文件,直接拖放到内容浏览器 二.创建一个名为testFontMaterial的UserWidget,添加一个TextBlock到默认的CanvasPanel.Font Family:要使用的字体,选择第一步创建好的字体资源 三.新建一个名为M_fontMaterial的材质,Material Domain=User interface(如此才能在UI中使用该材质),添加一个TextureSampeParameter2D节点,并将UVs链接到M_fontMaterial节点.最后

语料来自1998年1月份人民日报语料 1 语料处理 1.1 原始语料数据格式 语料中,句子已经被分词好,并且在人名后以“/”标注了“nr”表示是人名,其他非人名的分词没有进行标注 1.2 CRF++要求语料的格式 训练语料至少应具有两列,列间由空格或制表位间隔,且所有行(空行除外)必须具有相同的列数,句子间使用空行间隔 1.3 对原始数据进行处理 CRF++可以有多个特征,举例如下图 本次实验为了熟悉采用CRF++及进行中文人名标注,故将语料中的每一个单字作为特征,并进行BIEO标注,举例如下图

运行效果: public class VoicePriceRecognition { private final static String NOT_HAS_PRICE_CONTENT="no price"; //private static final Logger vineLogger = Vine.getLogger(VoicePriceRecognition.class); private static final Character[] PRICE_UNIT = {'元','