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在 Linux 上使用 gImageReader 从图像和 PDF 中提取文本

然而,Tesseract 本身是一个没有任何 GUI 的命令行工具。因此,gImageReader 就来解决这点,它可以让任何用户使用它从图像和文件中提取文本。...以列表总结下功能,这里是你可以用它做的事情: 从磁盘、扫描设备、剪贴板和截图中添加 PDF 文档和图像 能够旋转图像 常用的图像控制,用于调整亮度、对比度和分辨率。...直接通过应用扫描图像 能够一次性处理多个图像或文件 手动或自动识别区域定义 识别纯文本或 hOCR 文档 编辑器显示识别的文本 可对对提取的文本进行拼写检查 从 hOCR 文件转换/导出为 PDF 文件...所有的仓库和包的链接都可以在他们的 GitHub 页面中找到。 gImageReader 使用经验 当你需要从图像中提取文本时,gImageReader 是一个相当有用的工具。...当你尝试从 PDF 文件中提取文本时,它的效果非常好。 对于从智能手机拍摄的图片中提取,检测很接近,但有点不准确。也许当你进行扫描时,从文件中识别字符可能会更好。

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    使用pdfminer提取PDF文件中的文字

    和word文档一样,pdf文件也拥有强大的排版功能。...对于pdf的编程操作而言,分为读和写两大类,其中读是相对简单的一种,比如读出pdf文件中的文字,写是比较难的,除了文字,图片等基本元素,最重要的是排版的样式控制,而编程还无法满足样式的灵活性。...本文主要介绍pdf读取操作中的一种应用,从PDF文件中提取文字,可以通过pdfminer模块来实现,安装方式如下 pip install pdfminer 该模块同时还提供了一种,命令行的脚本程序,可以方便的提取...pdf中的文字,用法如下 python pdf2txt.py input.pdf 如果提取出文字之后,需要进一步操作,最好还是通过脚本对程序进行处理,在脚本中实现文字提取的代码如下 >>> from pdfminer.pdfinterp...,比如将提取出的文字, 利用python-docx模块输入到word文档中,从而实现pdf到word文档的转换,也可以提取pdf中的表格文字,写入到excel中。

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    使用 iTextSharp VS ComPDFKit 在 C# 中从 PDF 中提取文本

    对于开发人员来说,从 PDF 中提取文本是有效数据提取的第一步。你们中的一些人可能会担心如何使用 C# 从 PDF 中提取文本。iTextSharp 一直是 PDF 文本提取的有效解决方案。...此外,我们将介绍并将其与另一个强大的 C# 库 ComPDFKit 进行比较,以帮助您做出明智的决策。1. 如何使用 ComPDFKit 在 C# 中从 PDF 中提取文本?...PDF 中提取文本要使用 ComPDFKit 从 C# 中的 PDF 文档中提取文本,只需按照这些代码示例操作即可。...jsonTextConverter.Convert(outputFolderPath, ref outputFileName, jsonOptions, ref error);注意• 禁用OCR(光学字符识别)可能导致无法从图像中的表格中提取文本...当未启用 OCR 时, CPDFConverterJsonText 类将返回 与 PDF 页面内容流中定义完全相同的文本对象。2. 如何使用 iTextSharp 从 PDF 中提取文本?

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    强大的 .NET PDF处理神器:PDFSharp

    前言 PDFSharp是一款开源的.NET库,专为处理PDF文档而设计。它以其丰富的功能和易用性赢得了广大开发者的青睐。无论是创建、编辑、合并、拆分还是转换PDF文件,PDFSharp都能轻松应对。...尝试使用了下,还不错,该有的都有,简单的pdf文件可以直接使用PDFSharp库生成,复杂点的则提供了MigraDoc来编辑。 自己的小应用都已经上生成环境了,觉得该库是挺ok的了。...主要功能 1、创建PDF:无需预先存在的模板,PDFSharp允许您直接从头开始构建PDF文档。 2、内容插入:支持在PDF页面中添加文本、图像、表格、图形等丰富元素。...PDFSharp文档 .NET Framework 文档站点下有很多例子大家可以看看 我的使用方式较为粗暴,使用MigraDoc编辑文档表格,再生成PDF文件。...代码示例 让我们来制作下图的PDF 新建一个项目,通过Nuget引入PDFsharp、PDFsharp-MigraDoc, 若用System.Drawing图形库则不用引用SkiaSharp,我的例子使用

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    ABBYY FineReader2022PDF功能介绍

    无论是从原稿文件数字化而来的文档,还是已数字化的文档,都会 带给您同样高效的处理体验。无需执行额外的文档转换步骤,您就可以访问并编辑文本、表格和PDF的整体版面。...协作和审批PDF 在 PDF 文件中分享团队成员的想法、收集反馈、得到批准。使用方便的文本标记工具、评论 和绘图工具可直接在 PDF 中讨论问题并作出决策。...您可以使用不同类型的交互式域来建立表单、设置动作、也可以编辑现有的PDF表单或在常规PDF中添加表单元素。...输出格式 文件存储格式: PDF(可搜索、仅图像、文本和图像),包括PDF/A (1a、1b、2a、2b、2u、3a、3b、3u)、DOC(X)、XLS(X)、PPT、HTML、RTF、TXT、CSV、...图像存储格式: TIFF、JPEG、JPEG 2000、JBIG2、PNG、BMP、PCX、DjVu。

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    如何使用IPGeo从捕捉的网络流量文件中快速提取IP地址

    关于IPGeo  IPGeo是一款功能强大的IP地址提取工具,该工具基于Python 3开发,可以帮助广大研究人员从捕捉到的网络流量文件(pcap/pcapng)中提取出IP地址,并生成CSV格式的报告...在生成的报告文件中,将提供每一个数据包中每一个IP地址的地理位置信息详情。  ...报告中包含的内容  该工具生成的CSV格式报告中将包含下列与目标IP地址相关的内容: 1、国家; 2、国家码; 3、地区; 4、地区名称; 5、城市; 6、邮编; 7、经度;...8、纬度; 9、时区、 10、互联网服务提供商; 11、组织机构信息; 12、IP地址;  依赖组件  在使用该工具之前,我们首先需要使用pip3包管理器来安装该工具所需的依赖组件...: pip3 install colorama pip3 install requests pip3 install pyshark 如果你使用的不是Kali或ParrotOS或者其他渗透测试发行版系统的话

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    用 Python 把 PDF 玩的明明白白

    文档翻译及双语对照 保留公式和图表 保留可索引目录 支持多种翻译服务 安装 要求 Python 版本 >=3.8, <=3.12 pip install pdf2zh 使用 命令行中执行翻译指令...解析、分析和转换 PDF 文档。提取内容为文本、图像、html 或 hOCR。支持 PDF-1.7 规范。(差不多吧)。支持中日韩语言和竖排书写脚本。...支持提取图像(JPG、JBIG2、位图)。...,包括标题、段落、列表等 提取图像、图片描述、表格、表格标题及脚注 自动识别并转换文档中的公式为 LaTeX 格式 自动识别并转换文档中的表格为 HTML 格式 自动检测扫描版 PDF 和乱码 PDF,...Tip windows 的用户目录为 "C:\Users\用户名", linux 用户目录为 "/home/用户名" macOS 用户目录为 "/Users/用户名" 您可修改该文件中的部分配置实现功能的开关

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    华人一作统一「视觉-语言」理解与生成:一键生成图像标注,完成视觉问答,Demo可玩

    机器之心报道 编辑:杜伟、陈萍 这个 BLIP 模型可以「看图说话」,提取图像的主要内容,不仅如此,它还能回答你提出的关于图像的问题。...相较于将预训练目标检测器用于视觉特征提取的方法,使用 ViT 在计算上更友好,并且已被最近很多方法所采用。...下图 4 中给出了一些标注示例以及对应的图像,从而在质量上验证了标注器有效地生成新的文本描述,过滤器有效地消除原始 web 文本和合成文本中的噪声标注。...参数共享与解耦 在预训练中,文本编码器和解码器共享所有参数,除自注意力层外。表 3 评估了使用不同参数共享策略进行预训练的模型性能,其中预训练是在 14M 带有 web 文本的图像上进行的。...由于参数共享,标注器产生的噪声标注不会被过滤器过滤掉,这可以从较低的噪声比 (8% 比 25%) 看出。

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    站在巨人的肩膀上,深度学习的9篇开山之作

    使用了包括图像平移(image translations),水平翻转(horizontal reflections),和图像块提取(patch extractions)等数据增强技术。...而在传统的CNN中,H(x)直接等于F(x)。 所以,在ResNet中,我们不仅计算这个简单转换(从x到F(x)),还将F(x)加到输入x中。...在该模型中,图像首先进入ConvNet, 从ConvNet的最后一个特征图中获取用于区域提取的特征(更多详细信息请参阅该论文的2.1部分),最后还有完全连接层、回归、和分类开始。...正如Yann LeCun 所说,判别器现在知道“数据的内部表示”是因为它已理解来自数据集的真实图像和人为创建的之间的差异。 因此,你可以把它作为一个特征提取器用于CNN中 。...我们通过使用双向循环神经网络,将单词嵌入到同一个多模态空间中。 从最高层次来说,这是用来说明给定句子中单词的上下文信息的。

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    精选Python开源项目Top10!

    这份清单的平均 github star 数量高达 1140,涵盖了包括性能分析、提取 PDF 中的表格、HTTP Framework、Refactoring, Unix-gazing shell、HTTP...utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more ▌开源项目二:Camelot Camelot 是一款用于从 PDF 文件中提取表格的...它能够帮助你轻松地从 PDF 文件中提取出所需的表格数据并转化为 Pandas DataFrame 格式,并以 JSON、EXCEL 或 HTML 的格式输出。 ?...使用现有的 API 可以进行许多简单的修改,但你也可以根据需要,自定义选择器、过滤器和修改器来构建更复杂的重构过程。有关更多信息,可以查阅项目主页的介绍。 ?...该语言是 Python 3.4+ 的超集,且带有额外使用于 Bash 和IPython 的其他 shell 原语。

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    使用深度学习检测面部特征,让实时视频聊天变得更有趣

    过去,检测人脸及其特征(如眼睛、鼻子、嘴,甚至从它们的形态中获知情感)一项是极具挑战性的任务。现在,这个任务可以通过深度学习解决,任何有天赋的青少年都可以在几个小时内完成这项任务。...它通过粗略估计关键点的位置来工作,然后使用SVM预先训练的图像中包含脸部的部分并且调整关键点的位置。重复这一过程直到错误降到足够低。...或者,如果你更有冒险精神,你可以使用完全卷积网络(FCN:链接地址为https://people.eecs.berkeley.edu/~jonlong/long_shelhamer_fcn.pdf),并进行深度评估的图像分割...接下来,对于Viola-Jones返回的每个边界框,我们提取出相应的子图像,将它们转换成灰度,并将它们调整到96×96。他们将会成为我们完成CNN的输入。...CNN的架构非常琐碎;一堆5×5的卷积层(实际上3个,分别带有24个、36个和48个过滤器),然后2个或者更多的3×3卷积层(64个过滤器)和3个完全连接层(分别有500个、90个和30个节点)。

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    10月精选Python开源项目Top10!

    这份清单的平均 github star 数量高达 1140,涵盖了包括性能分析、提取 PDF 中的表格、HTTP Framework、Refactoring, Unix-gazing shell、HTTP...utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more ▌开源项目二:Camelot Camelot 是一款用于从 PDF 文件中提取表格的...它能够帮助你轻松地从 PDF 文件中提取出所需的表格数据并转化为 Pandas DataFrame 格式,并以 JSON、EXCEL 或 HTML 的格式输出。 ?...使用现有的 API 可以进行许多简单的修改,但你也可以根据需要,自定义选择器、过滤器和修改器来构建更复杂的重构过程。有关更多信息,可以查阅项目主页的介绍。 ?...该语言是 Python 3.4+ 的超集,且带有额外使用于 Bash 和IPython 的其他 shell 原语。

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    Python高阶项目(转发请告知)

    •拥有四个或更多生物邻居的生物细胞会在重新中因人口过剩而死亡。•具有三个活着邻居的死细胞会导致出生,并在前后中存活。 代码 从视频中提取文本 我将指导您如何使用Python从视频中提取文本。...PDF提取文本 从PDF文件提取文本时,我们面临的最大挑战是PDF文件采用不同的文件格式。...因此,首先我们需要准备一个函数,刹车可以将PDF文件的多种格式转换为所需的格式。 现在,让我们开始执行此任务,以使用Python从PDF中提取文本。首先,我们需要导入所有副本。...以下部分调用PIL库,并使用pytesseract导入图像: 我们需要初始化文档的路径和计数器,刹车稍后在pdf提取功能中使用以对文件夹中的文档进行计数: 我们需要从pdf文件中删除一些不需要的文件...此打印功能将帮助您查看当前检修出的文件: 我们可以使用函数使用Python从所有PDF文件中提取: 在运行该函数之后,如果您要转到目录,您将看到一个名为result1.txt的文本文件,其中包含所有从

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    读完 DALL-E 论文,我们发现大型数据集也有平替版

    进行图像特征提取,然后使用基于 RNN 和 Transformer 的模型,生成图像的说明文字(DALL-E 由文字描述生成图片,Conceptual Captions 由图像生成文字注释)。...为了生成这个数据集,团队从一个 Flume pipepline 开始,该 pipeline 并行处理了约 10 亿个互联网网页,从这些网页中提取、过滤和处理候选图像和标题对,并保留那些通过几个过滤器的图像和标题对...二:基于文本的过滤 算法从 HTML 网页中获取描述文本(Alt-text),删除带有非描述性文本的标题(如 SEO 标签或 hashtag),并根据预设的指标比如包含色情、脏话、亵渎、个人资料照片等注释的...这些 KG 条目以「actor」作为它们的连词,然后用这个连词替换原来的表面标记。 结果评估 团队从数据集的测试集中,随机提取了 4000 个示例样本,对其进行了人工评估。...比如:下图最左边的图像,COCO-trained 模型使用「group of men」指代图像中的人物;而 Conceptual-trained 模型使用了更合适和更大信息量的术语「毕业生」。 ?

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