截图文字识别+翻译 import pytesseract import requests,json,os from PIL import Image file_path=os.listdir(".
本应用的目标并非生产完美的字幕文件, 而旨在于搭建并提供一个简单且自动化的使用平台以节省生产成品字幕的时间和精力。...翻译结果还是需要人工润色一下,且由于Whisper的问题,有的地方会重复翻译,需要注意一下。...下面的例子是保存为srt格式的字幕文件的翻译示例。翻译字幕文件这部分内容实质上是调用chatgpt或者google gemini进行翻译。我偏向于使用google gemini翻译。...因为chatgpt免费账号翻译速度慢,额度少(主要是没钱),导致运行中很大概率出现下面的问题:而google gemini就能顺利的翻译出来:注:本例是基于N46Whisper项目中的google colab...关于翻译结果中的重复问题,也有可能是因为请求过于频繁,google gemini断开,而程序又再次发出请求所导致的。后续可以考虑下加个去重的功能。
// 2) win.geometry('{}x{}+{}+{}'.format(width, height, x, y)) window = tk.Tk() window.title('截图文字识别工具
,以及它们的场景适配问题;然后介绍了近年来出现的各种图文检测深度学习网络、图文识别深度学习网络、端到端图文检测与识别深度学习网络,并分析了各类检测和识别网络的网络架构、算法思路及其特点;最后介绍了公开的图文识别训练...图14 ESIR网络框图 2.4 端到端图文检测与识别网络 端到端图文检测与识别的目标:一站式、直接从图片中定位和识别出所有的文本内容;近年来常用的端到端图文检测与识别网络FOTS[45]网络、STN-OCR...3 数据集及性能比较 本节列举了公开的、大型图文识别训练和测试数据集以及不同检测网络和端到端识别网络的性能比较。...表格1 规则数据集图文识别性能比较 ? 表格2 不规则数据集图文识别性能比较 通过表格1和表格2不同图文识别算法的性能比较可以看出:近些年随着深度学习算法的发展,图文识别性能在明显的提升。...、图文识别网络、端到端图文检测与识别网络,最后介绍了图文识别领域的大型公开数据集及图文检测和识别的不同算法性能比较。
语音识别 推荐使用openai家的Whisper,同时存在对应的软件 WhisperDesktop,Buzz 目前的想法是利用whisper将音频文件进行翻译后,保存为srt文件,再通过claude去翻译...extractAfter():提取指定位置后的子字符串 a="1234";"1256";"1278"; f=extractAfter(a,"12") f = 3×1 string 数组 "34" "56" "78" 漫画翻译神器...:BallonsTranslator 打开生肉漫画文件夹,生成的结果在同级目录result下,建议单独弄一个生肉漫画文件夹 关于翻译器选择,不能访问国外网站就papago 点击run 下载链接 教程视频
简介 Whisper 是openai开源的一个通用的语音识别模型,同时支持把各种语言的音频翻译为成英文(音频->文本)。...Whisper ASR Webservice whisper 只支持服务端代码调用,如果前端要使用得通过接口,Whisper ASR Webservice帮我们提供了这样的接口,目前提供两个接口,一个音频语言识别和音频转文字...(支持翻译和转录) Whisper ASR Webservice除了支持Whisper,还支持faster-whisper;faster-whisper据说能够实现比 Whisper更快的转录功能,同时显存占用也比较小...Whisper ASR Webservice的 git 仓库 下的docker-compose.gpu.yml可以直接使用 接口文档 http://localhost:9000/docs 其中,音频转文字接口,识别出的文字可能是简体
文章目录[隐藏] 软件介绍 软件截图 功能介绍 使用教程 软件介绍 PandaOCR是一款多功能OCR图文识别+翻译+朗读+弹窗+图床+二维码免费工具。.../API+谷歌翻译+词霸翻译+必应翻译+沪江翻译+剑桥翻译+奇虎翻译+海词翻译+彩云翻译 支持朗读引擎:搜狗朗读+腾讯朗读+百度朗读+必应朗读+讯飞朗读+谷歌朗读+京东朗读 支持快捷键和屏幕边角触发截图识别功能...https://www.bilibili.com/video/BV1Vt4y1U7Es/ 基础操作:https://www.bilibili.com/video/BV1UV411d7zh 文件名称:图文识别工具...开源地址 ---- 行云博客 - 免责申明 本站提供的一切软件、教程和内容信息仅限用于学习和研究目的;不得将上述内容用于商业或者非法用途,否则,一切后果请用户自负。...本文链接:https://www.xy586.top/8340.html 转载请注明文章来源:行云博客 » 图文识别工具 PandaOCR v2.55
iText for mac是一款OCR截图文字识别工具,通过截图、拖拽图片,即可以从扫描版的PDF等任意图片中识字,并且可以很好的解决摘抄和批注需求,帮助用户识别图片中文字,节约时间,提高效率。...最后,我选择了Google的服务,因为它非常强大,可以识别50多种语言。-对于普通的自然语言,例如书页,新闻稿,识别结果非常准确,甚至高达100%。...对于复杂排版,特别是对于特殊字符(例如,程序源代码),识别结果不是那么好,您可能需要在识别后手动修改结果。例如,对于一条垂直线,机器无法区分小写字母l或大写字母I(顺便说一句,你能识别它们吗?)...7.优化识别结果OCR服务可以准确地识别图像中的文本,但不能用于进一步识别,例如段落识别等。因此,iText包含自己的算法来优化结果,例如,自动识别段落。删除英文单词和标点符号之间的额外空格。...9.自动翻译识别图像中的文本后,iText可以自动将它们翻译成100多种语言,由Google提供支持。
传统的语音翻译系统采用级联方式,由两个模块组成,分别是语音识别系统和机器翻译系统,前者先将语言识别成文本,后者再翻译成他国文字。...这篇工作主要是研究了端到端模型中语音识别和语音翻译的目标序列如何联合学习。...其后,研究者们发现利用预训练的语音识别和机器翻译模型初始化网络参数或者将二者作为多任务学习中的辅助任务,能够显著提高语音翻译模型的性能。但现有的方法还不能很好地缓解上述端到端语音翻译模型存在的挑战。...与常规序列生成方法相比,连续解码机制可以将预测任务从简单任务(识别)逐步过渡到复杂任务(翻译),从而减轻了模型的学习和记忆压力。...COSTT简单有效,功能强大,能够满足语音识别、机器翻译和语音翻译任务的要求,同时兼具了级联系统和端到端系统的优势。COSTT的整体优化目标为两个阶段目标的加权求和。
服务器多种证件识别: 说移动端多种证件识别图文智能处理技术之前,先说说服务器端的多种证件识别图文智能处理服务程序。 ...一、移动端多种证件识别图文智能处理的应用背景 可以预见未来几年60%以上的业务将会逐渐转移到智能终端系统上来。在这种背景下,北京易泊推出基于Android平台的身份证识别软件。 ...二、移动端多种证件识别图文智能技术的解决方案 移动端多种证件识别图文智能处理,是利用OCR识别技术,通过手机拍摄身份证图像或者从手机相册中加载证件图像,过滤身份证的背景底纹干扰,自动分析证件各文字进行字符切分...、识别,最后将识别结果按姓名、地址、民族、身份证号等项目分别导入到软件的数据库对应的字段当中。...三、移动端多种证件识别图文智能处理的优势 1、在移动端多种证件识别图文智能处理行业中,快证通的字符分割算法源于清华,尤为出色。
内容描述 述 关键字:OCR图文 识别 Java调用百度OCR文字识别软件小工具,java版本 一款小巧方便,强大的文字识别软件,由Java编写,配上了窗口界面调用了百度ocr文字识别API 识别精度高
前面发布了人脸识别门禁系统的系列视频教程,现在补上图文版,方便查看指令和代码,这篇文章也是对之前的文章的更新与完善。...本系统中树莓派调用百度智能云人脸识别API,实现人脸识别门禁,主要分为三个模块来实现: ? 一、人脸识别API的注册于人脸库管理 1.1创建应用 在百度智能云人脸识别项目中创建应用, ?...1.3 记录AppID 查看应用详情,记录下AppID、API Key和Secret Key,在后面的代码中会用到。 ?...1.4 在人脸库管理中添加人脸数据 在人脸库管理中新建用户组,再从用户组中新建人脸id和照片; ? ?...再继续安装当前的API, sudo python3 setup.py install 2.4 测试人脸识别是否成功 以上我们就把树莓派的人脸识别基础环境配置好了,现在我们测试一下系统是否能够正常运行 可以直接在
之前因为风控每次需要手动P协议文件和身份证(脱敏),还要识别证件及图片文件的内容,觉得狠狠狠麻烦,遂就找到了技术总监,技术总监一拍脑袋,额,小邹啊。。。 ...欸,可惜效果均不佳;现开始,我总结下一些主流的图文识别技术,只是浅聊哦。。。...首先,这些工程大致分两类: 一类是纯算法,不附带机器学习功能的,且需要依赖于window系统组件的工程,比如tesseract和tess4j,识别效果可以说是巨差(可能我的技术很菜的原因 ?...),但有一点儿值得赞许,就是识别结果的格式还算不错,这类图文识别的特点大致有如下几点: A>工程代码量较大 B>依赖window组件,需要在window系统下才能运行 C>识别效果无法通过学习逐渐优化...,存在插件版本问题,尤其是python插件,实在在太太太难装了,在一就是工程大多较为简陋,由于机器学习具有不断改善的趋势,这是基于机器学习的图文识别的最大优势,总结起来,基于机器学习的图文识别的特点儿大致有如下几点
我们发现语音识别和语音翻译两个任务是相辅相成的。 如图1所示, ?...图1语音识别和语音翻译交互示例 相比于直接将原始语音作为输入,如果能够动态获取到识别出的文本信息,语音翻译将变得更加容易;而翻译出的结果也有助于同音词识别的消歧,使识别结果更加准确。...我们从TED网站上爬取了视频和字幕文件,从中提取出音频、英文字幕和多语言翻译字幕,得到了语音、识别文本、翻译文本的对齐语料。...语音识别和语音翻译的结果分别使用词错误率(WER)和BLEU进行衡量。...我们与多个强基线模型进行了对比,包括由语音识别和机器翻译模型串联组成的级联系统(Pipeline),在语音识别语料上进行预训练的端到端语音翻译模型(E2E),语音识别和语音翻译共享编码器的多任务模型(Multi-task
之前因为风控每次需要手动P协议文件和身份证(脱敏),还要识别证件及图片文件的内容,觉得狠狠狠麻烦,遂就找到了技术总监,技术总监一拍脑袋,额,小邹啊。。。 ...难得啊 欸,可惜效果均不佳;现开始,我总结下一些主流的图文识别技术,只是浅聊哦。。。...首先,这些工程大致分两类: 一类是纯算法,不附带机器学习功能的,且需要依赖于window系统组件的工程,比如tesseract和tess4j,识别效果可以说是巨差(可能我的技术很菜的原因),但有一点儿值得赞许...,就是识别结果的格式还算不错,这类图文识别的特点大致有如下几点: A>工程代码量较大 B>依赖window组件,需要在window系统下才能运行 C>识别效果无法通过学习逐渐优化 D>识别出来的文字时常乱码...python插件,实在在太太太难装了,在一就是工程大多较为简陋,由于机器学习具有不断改善的趋势,这是基于机器学习的图文识别的最大优势,总结起来,基于机器学习的图文识别的特点儿大致有如下几点: A>工程比较简单
iText for mac中文版是Mac os系统上一款从图片中识别文字的OCR(光学字符识别)工具。通过截图、拖拽图片,即可以从扫描版的PDF等任意图片中识字,并且可以很好的解决摘抄和批注需求。...帮助用户识别图片中文字,节约时间,提高效率。
之前因为风控每次需要手动P协议文件和身份证(脱敏),还要识别证件及图片文件的内容,觉得狠狠狠麻烦,遂就找到了技术总监,技术总监一拍脑袋,额,小邹啊。。。 ...难得啊 欸,可惜效果均不佳;现开始,我总结下一些主流的图文识别技术,只是浅聊哦。。。...首先,这些工程大致分两类: 一类是纯算法,不附带机器学习功能的,且需要依赖于window系统组件的工程,比如tesseract和tess4j,识别效果可以说是巨差(可能我的技术很菜的原因 ),但有一点儿值得赞许...,就是识别结果的格式还算不错,这类图文识别的特点大致有如下几点: A>工程代码量较大 B>依赖window组件,需要在window系统下才能运行 C>识别效果无法通过学习逐渐优化 D>识别出来的文字时常乱码...python插件,实在在太太太难装了,在一就是工程大多较为简陋,由于机器学习具有不断改善的趋势,这是基于机器学习的图文识别的最大优势,总结起来,基于机器学习的图文识别的特点儿大致有如下几点: A>工程比较简单
全称叫做optical character recognition,是对图像领域的文字进行识别。...里面需要摘录文字下来,就得用到它了免费软件哪里找市面上有很多同类产品,不选择的原因有很多,比如:收费、病毒、广告、庞大等等但选择的原因通常就一个:好用经过选择,我们找到一款优秀的绿色软件免费、无广告、识别率高来自...GitHub,对图片、截图、剪切都有支持并还具有翻译和朗读功能需要的朋友可以在评论区留言 获取,自己也来体验一下体验效果下载软件,10M不到,绿色版,打开即用我们试个简单的截图识别,打开网站随便截一个图和...QQ截图用法差不多,左边是截图,右边是字这样识别结果就出来了还有翻译功能,适合专业人士
博主Slav Ivanov 的文章《Identifying churn drivers with Random Forests 》部分内容翻译。...博主有一款自己的产品RetainKit,用AI和机器学习方法,帮助SaaS相关企业解决客户流失问题。
单独设置不起作用,需要配合maxWidth和maxHeight属性一起使用。...如果想设置图片固定大小,又想保持图片宽高比,需要如下设置: 1)设置layout_width和layout_height为wrap_content; 2)设置adjustViewBounds为true
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