背景介绍： 文字识别提取是一种通过计算机技术将图片中的文字转化为可编辑和可搜索的文本的过程。在计算机视觉和自然语言处理领域，文字识别在很多应用中起着至关重要的作用。本篇技术博客将带领大家使用Python语言实现文字识别提取的过程。 步骤一：安装依赖库 要实现文字识别提取，我们需要使用到一些Python第三方库。首先，我们需要安装以下依赖库：
首先我们打开腾讯动漫首页，分析要抓取的目标漫画。 找到腾讯动漫的漫画目录页，简单看了一下目录，发现全站的漫画数量超过了三千部（感觉就是爬下来也会把内存撑爆）
在日常工作中，为了保护数据免于被二次利用和为了在文件分发过程中，可以不受其他电脑因为软件版本不同等原因导致文件不能打开或打开格式版面大变形，将要分发的文件，无论是Excel、Word或PPT，转为pdf格式，是一个不错的主意。
浮动图片，是指在Word文档中位置可以自由移动、可以环绕文字或放置于文字上方、下方的图片，不占文档流的位置，可以和文字或嵌入式图片重叠。
上篇《用 Python 批量提取 PDF 的表格数据，保存为 Excel》文章中，我们利用 Python 的第三方工具库 pdfplumber 批量提取 PDF 的表格数据后，有不少小伙伴们提出，大多数 PDF 都为图片，如何批量提取出图片。
在计算机中，图片以有序的多维矩阵进行存储，按颜色分为灰度图片用二维数组存储图片的像素值，和彩色图片用三维数组存储图片的三个通道颜色的像素值。
从PDF中提取内容能帮助我们获取文件中的信息，以便进行进一步的分析和处理。此外，在遇到类似项目时，提取出来的文本或图片也能再次利用。要在Python中通过代码提取PDF文件中的文本和图片，可以使用 Spire.PDF for Python 这个第三方库。具体操作方法查阅下文。
得益于Python科学计算Numpy模块，我们可以把图像转换为拥有三个维度的像素ndarray数组。因此可以通过ndarray数组对图像进行处理。本小节介绍的是ROI。
今天辰哥教大家一个Python有趣好玩的小功能：将多张图片转为GIF，同时也可以将一个GIF动图提取出里面的图片
1. CNN+RNN 相同点 都是传统神经网络的扩展； 前向计算产生结果，反向计算进行模型的更新； 每层神经网络横向可以多个神经元共存，纵向可以有多层神经网络连接。 不同点 CNN进行空间扩展，神经元
导读：卷积神经网络（CNNs）在“自动驾驶”、“人脸识别”、“医疗影像诊断”等领域，都发挥着巨大的作用。这一无比强大的算法，唤起了很多人的好奇心。当阿尔法狗战胜了李世石和柯杰后，人们都在谈论“它”。 但是， “它”是谁？ “它”是怎样做到的？ 已经成为每一个初入人工智能——特别是图像识别领域的朋友，都渴望探究的秘密。 本文通过“算法可视化”的方法，将卷积神经网络的原理，呈献给大家。教程分为上、下两个部分，通篇长度不超过7000字，没有复杂的数学公式，希望你读得畅快。 下面，我们就开始吧！ 先提一个小问题：
前面的文章《3分钟读取、汇总300个pdf文件内容！多简单！多快！| PA实战应用》里，讲了使用Power Automate Destkop直接提取PDF文件内容的操作方式，但有朋友问，是否可以提取图片转成的PDF内容：
本文代码同样适用于docx、xlsx等表面上看起来与zip毫无关系但实际内部实现类似于zip文件的文件。
本文将进一步讲解如何用Python提取PDF与Word中图片，并结合之前讲解过的GUI框架PysimpleGUI，做一个多文件图片提取软件，效果如下：
PyPDF2 需要去 GitHub 下载 https://github.com/mstamy2/PyPDF2
本软件无需安装, 适用于Windows 平台，具有截图文字提取，贴图，翻译等功能，可以非常方便地提取出图片，网页中的文本信息。
减小源域和目标域之间的域间差异，使得使用源域的图片和Label训练的分割模型可以用于目标域的分割。
关于自动化办公，之前我思考过好久。到底什么是自动化办公，哪些属于能真正提高我们工作效率的知识，哪些所谓的python自动化办公项目又是伪需求？
"图搜图"指的是通过图像搜索的一种方法，用户可以通过上传一张图片，搜索引擎会返回类似或者相关的图片结果。这种搜索方式不需要用户输入文字，而是通过比较图片的视觉信息来找到相似或相关的图片。这项技术在许多不同的应用中都很有用，如找到相同或相似的图片，寻找图片的来源，或者识别图片中的物体等等。
这篇文章属于小笔记类型，了解空间金字塔的作用就好。 金字塔池化层有如下的三个优点，第一：他可以解决输入图片大小不一造成的缺陷。第二：由于把一个feature map从不同的角度进行特征提取，再聚合。第
AI 科技评论按：本文为浙江大学罗浩为 AI 科技评论撰写的独家稿件，得到了作者本人指点和审核，在此表示感谢。 前言：行人重识别（Person Re-identification）也称行人再识别，本文简称为ReID，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。 在监控视频中，由于相机分辨率和拍摄角度的缘故，通常无法得到质量非常高的人脸图片。当人脸识别失效的情况下，ReID就成为了一个非常重要的替代品技
任务描述： 提取PDF文件中的文本，保存为文本文件 合并PDF文档 把PDF文档按页转换、拆分成独立图片，每页一个图片文件 合并多个图片为PDF文件，每个图片占一页 提取PDF中的所有图片，保存为独立
小菜看了SPPNet这篇论文之后，也是参考了前人的博客，结合自己的一些观点写了这篇论文总结。 这里参考的连接如下： [http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/50865183] 论文： 《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》 本篇博文主要讲解大神何凯明2014年的paper：《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》，这篇paper主要的创新点在于提出了空间金字塔池化。paper主页：http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kahe/eccv14sppnet/index.html 这个算法比R-CNN算法的速度快了n多倍。我们知道在现有的CNN中，对于结构已经确定的网络，需要输入一张固定大小的图片，比如224*224、32*32、96*96等。这样对于我们希望检测各种大小的图片的时候，需要经过裁剪，或者缩放等一系列操作，这样往往会降低识别检测的精度，于是paper提出了“空间金字塔池化”方法，这个算法的牛逼之处，在于使得我们构建的网络，可以输入任意大小的图片，不需要经过裁剪缩放等操作，只要你喜欢，任意大小的图片都可以。不仅如此，这个算法用了以后，精度也会有所提高，总之一句话：牛逼哄哄。
在刚开始学习python的时候，有看到过迭代器和生成器的相关内容，不过当时并未深入了解，更谈不上使用了
本文接上一期《用word2vec解读延禧攻略人物关系》，从另外一个角度（色彩），对延禧的剧照及海报的颜色在数据上进行技术解读。通过从网上收集的剧照、海报图片等，经MCCQ算法及word2vec的训练，构建配色图谱，最后通过可视化的方式进行展示。
前面写（抄袭）了一下转图片（提取图片）的源码，包括PDF文件以及PPT文件，这里本渣渣抽空进行了exe打包，打包的是pdf文件转图片，当然使用的gui还是python的tkinter库，仅供参考和学习使用！
我们之前介绍了提取PDF文件中的文字内容，我们使用PyPDF2即可实现操作，但是如果PDF文件有图片的话，只提取文本的话无法把图片的内容一起提取出来，我们需要另外的脚本来实现对图片的提取。
昨天菜鸟小白做了一个小软件——PDFtoWORD，作用就是将pdf文件中的文字提取出来自动转化为可编辑的word类型。但是这个软件目前也只能将文件PDF中的文字提取出来，还无法提取图片。为了进一步完善这个小工具，菜鸟小白一下班就看有没有什么方法能够将pdf中的图片提取出来。
发票中含有中文内容，我们需要对图片中的中文进行识别，那么 cnocr 是一个不错的选择。
File Juicer中文版是一款强大的Mac文件内容提取工具，不仅可以提取word、ppt等档案中的图片文件，还可以可提取PDF文件中的图片文档，操作也是很简单的！
今天来分享一篇办公干货文章：用Python批量识别发票并录入到Excel表格。对于财务专业等学生或者公司财务人员来说，将报账发票等汇总到excel简直就是一个折磨。
现在使用安卓手机的人并不少，有时在工作生活中，需要利用安卓手机将图片中的文字识别提取出来，这个时候你会吗？相信很多人的答案是否定的，那么安卓手机如何识别图片中的文字呢？下面我们就一起来看看吧。
昨天推送了使用docx2python扩展库提取文档中图片的文章之后，经网友perfect提醒，实际上使用python-docx这个扩展库也可以提取浮动图片，并给出了参考代码。经过分析和测试，确实可以，然后根据分析我把perfect朋友给出的代码又简化改进了一下，思路如下：
导读 大家好，在之前的办公自动化系列文章中我们已经详细介绍了?如何使用Python批量处理PDF文件，包括合并、拆分、水印、加密等操作。 今天我们再次回到PDF，详细讲解如何使用Python从PDF提
导读：卷积神经网络（CNNs）在“自动驾驶”、“人脸识别”、“医疗影像诊断”等领域，都发挥着巨大的作用。这一无比强大的算法，唤起了很多人的好奇心。当阿尔法狗战胜了李世石和柯杰后，人们都在谈论“它”。 但是， “它”是谁？ “它”是怎样做到的？ 已经成为每一个初入人工智能——特别是图像识别领域的朋友，都渴望探究的秘密。 本文通过“算法可视化”的方法，将卷积神经网络的原理，呈献给大家。教程分为上、下两个部分，通篇长度不超过7000字，没有复杂的数学公式，希望你读得畅快。 下面，我们就开始吧！ 上一节课，我们已
在当今互联网时代，网络爬虫技术已经成为信息获取和数据分析的重要工具之一。本文将详细介绍如何利用Symfony DomCrawler库，结合代理设置和HTML内容解析，实现对搜狐网站图片的爬取，并展示实际代码和效果。
之前在写爬虫时，都是自己写整个爬取过程，例如向目标网站发起请求、解析网站、提取数据、下载数据等，需要自己定义这些实现方法等
整体思路：输入一张图片，selective search方法提取2000个proposal region，由于CNN输入图片的大小是固定的，所以需要把proposal region变成同样的大小（比如227×227），然后通过五层卷积层和两个全连接层，然后用SVM进行分类
Mac上好用的文件提取工具是哪个呢？你是否还在为不知道用哪个软件提取自己想要的文件而纠结呢？你可以试试File Juicer for Mac文件提取工具，这款软件不仅可以提取word、ppt等档案中的图片文件，还可以可提取PDF文件中的图片文档，操作也是很简单的，你只需要直接拖入文件夹当中就可以啦。
在上周的[[3.0 颜色选择]]当中，提到了几个用来选择颜色的工具。这里我们就对这些工具进行一下简单的介绍。
摘要：本文详细介绍如何利用MATLAB实现手写数字的识别，其中特征提取过程采用方向梯度直方图（HOG）特征，分类过程采用性能优异的支持向量机（SVM）算法，训练测试数据集为学术及工程上常用的MNIST手写数字数据集，博主为SVM设置了合适的核函数，最终的测试准确率达99%的较高水平。根据训练得到的模型，利用MATLAB GUI工具设计了可以手写输入或读取图片进行识别的系统界面，同时可视化图片处理过程及识别结果。本套代码集成了众多机器学习的基础技术，适用性极强（用户可修改图片文件夹实现自定义数据集训练），相信会是一个非常好的学习Demo。本博文目录如下：
CNN和RNN几乎占据着深度学习的半壁江山，所以本文将着重讲解CNN+RNN的各种组合方式，以及CNN和RNN的对比。
运行平台： Windows Python版本： Python3.x IDE： Spyder 今天我们想实现的功能是对单个目标图片的提取如图所示：
未经允许不得转载：肥猫博客 » PHP 提取富文本中的全部图片（提取文章中的全部图片）
最近zhaoolee在研究一个「咋摆Pose」的专题, 从海量的互联网人像素材中, 筛选出「优质的Pose」, 课题完成后, 无论是拍摄他人, 还是被他人拍摄, 都可以游刃有余的应对~ 「咋摆Pose」专题链接: https://www.v2fy.com/find-pose
大数据文摘作品，转载要求见文末 翻译 | 姜范波 Aileen 导读： 2014年，还在谷歌做暑期实习生的Ian Goodfellow开发实施了阅读街景图中路标的数字的方法。如今，新的一群谷歌实习生借助深度学习和TPU的强大运算能力完善了大神当年的算法。 新的机器学习框架下，谷歌地图可以准确识别超过800亿战的街景视图图片中的文字， 为十多亿谷歌地图用户创造更好的体验。后台回复“谷歌”下载论文全文。 Ian Goodfellow自己也发推特支持谷歌地图新算法，缅怀当年自己做实习生的创作 识别并提取图片有效信
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