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。
又到了一周一次的周总结, 笔者基于之前的开源项目 blink , 开发了一款能在线配置故障艺术, 并一键生成gif动图的平台, 这里暂时取名为QT. 接下来笔者将复盘一下该可视化平台的实现步骤以及功能点, 让大家都能做自己的Gif动图生成平台.
PoE GAN可以接受多种模态的输入,文字描述、图像分割、草图、风格都可以转化为图片。
图片转文字,用到的就是OCR识别技术,针对网络上复杂字体实现精确识别功能,经常用于社交、电商、学习等场景。传统的将图片识别文字的方式选择手动书写,随着AI智能技术的应用,以OCR智能识别工具由于使用简单、转写效率高逐渐代替传统的手动书写。下面给大家分享三款超好用的图片转文字工具,看看你喜欢的有没有上榜。
上一篇介绍了点阵字展现动态歌词,后续的思路有一条是添加图形界面。这两天搜了下tkinter图形界面的帖子,做了个简单的播放器界面,听首《盗将行》感受下效果吧
如今计算机领域可以说是发展得越来越好,而且也让我们的生活变得越来越方便快捷。比如在出国旅游的时候,我们已经可以通过一些软件应用来进行英文的扫描翻译,并且也可以实时进行语音翻译,即便是不会说英语的人也可以在国外轻松和他人交流。而如今纸质化的文件和电子化的文件也能够轻松实现转化,通过ocr文字识别软件即可以转换,那么ocr文字识别软件是什么呢?
在互联网行业中,在移动端应用深度学习技术的案例越来越多。从深度学习技术的运行端来看,主要可以分为下面两种。
近日,2023第十二届中国智能产业高峰论坛(CIIS 2023)在江西南昌顺利举行。大会由中国人工智能学会、江西省科学技术厅、南昌市人民政府主办,南昌市科学技术局、中国工程科技发展战略江西研究院承办。本次大会重点关注AI大模型、生成式AI、无人系统、智能制造、数字安全等领域,汇集了来自中国工程院、国际欧亚科学院、国际核能院等多个学术机构的院士进行主题报告演讲、专题论坛研讨。近200位人工智能领域专家学者同场交流分享,吸引了线上线下超千万人次观会。
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:
随着5G商用大规模落地,以及智能手机硬件性能越来越强、AIoT设备的快速普及,基于云-边缘-端算法和算力结构的移动端人工智能,仍有非常大的发展空间,亟待我们快速理解移动端深度学习的原理,掌握如何将其应用到实际业务中。
本文将从图片中文字提取的原理以及应用案例等多方面进行讲述,希望一文能为你讲透通用文字识别。
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 还记得冬奥会期间和朱广权battle的AI手语主播吗? 现在,这样的手语数字人不仅要在小荧屏上工作,还能到火车站、银行、医院这些公共场所上岗了。 喏,通过这样一台看似普通的机器,AI手语数字人就能实时将语音或文字转化为手语,让听障人士与窗口工作人员无障碍沟通,词准率在96%以上。 这就是百度智能云曦灵刚刚推出的AI手语一体机,它能够直接部署在各种服务窗口,成为工作人员的实时翻译官。 其背后支持平台——AI手语平台也同步发布,它能进行实时手语直播,还可
最近接了一个爬虫的私活,收益颇丰。自认为对爬虫掌握的还算不错,爬过很多国内外网站, 数据超过百万,应对过封IP、设验证码、假数据、强制登录等反爬虫手段。于是乎,我毫不犹豫的接下了该活。
因为随着移动互联网的繁荣发展,社会已经迎来了移动应用井喷时代,而出于对业务模式创新,以及用户体验优化的追求,以前很多依赖特定仪器才能实现的技术和操作开始适配到移动端, OCR技术就是这股移动化浪潮中相当受到瞩目的技术之一。
AI科技评论按:本文由作者Adit Deshpande总结,AI科技评论编译整理。Adit Deshpande目前是UCLA计算机科学专业生物信息学方向的大二学生。他热衷于将自己的机器学习和计算机视觉
编者按:本文由作者Adit Deshpande总结,AI 研习社编译整理。Adit Deshpande 目前是UCLA计算机科学专业生物信息学方向的大二学生。他热衷于将自己的机器学习和计算机视觉技术应
1. STR任务简介 许多场景图像中包含着丰富的文本信息,对理解图像信息有着重要作用,能够极大地帮助人们认知和理解场景图像的内容。场景文字识别是在图像背景复杂、分辨率低下、字体多样、分布随意等情况下,将图像信息转化为文字序列的过程,可认为是一种特别的翻译过程:将图像输入翻译为自然语言输出。场景图像文字识别技术的发展也促进了一些新型应用的产生,如通过自动识别路牌中的文字帮助街景应用获取更加准确的地址信息等。 在场景文字识别任务中,我们介绍如何将基于CNN的图像特征提取和基于RNN的序列翻译技术结合,免除人工定
随着人工智能(AI)技术的飞速发展,视频制作领域也迎来了创新的浪潮。文本生成视频是其中的一项令人激动的进展,它利用自然语言处理技术将文本内容转化为视频。这项技术在广告、教育、娱乐等领域有着广泛的应用,可以快速生成吸引人的视频内容。
再次以《新冠肺炎诊疗方案(试行第七版)》为例,该文件为图片性pdf,文字不可复制。
如今,随着数字技术的发展与革新,深度学习在计算机视觉领域上得到越来越广泛应用,并出现在日常工作生活的各个场景之中,如人脸识别、物体的分类与检测等。这些应用都是基于视觉领域单一模态进行的,但其实现实世界并不局限于视觉这单一模态,听觉、语言文字也是现实世界的重要组成部分,仅凭单一模态可能无法对事物类型进行完美的判断。
Python与其它编程语言一样,常见的数字型无法整型(int)和浮点型两种(Float)两种。 整型就是整数,浮点型就是小数。 如果在Python中输入一个数字,则默认为10进制的,如何变为2进制、8
今天小编分享一个开源项目,就是在NVIDIA Jetson平台上运行Stable Diffusion。
图像识别算法在企业文档管理软件里可谓是扮演了一位全能选手,让我们的文档处理变得轻松愉快,就像吃了一块巧克力一样。现在,让我们来看看图像识别算法在企业文档管理软件里的一些酷炫玩法:
输入标题方式可以使用快捷键,也可以手动输入“#”,一个“#” 表示一级标题,两个个“#” 表示二级标题,三个“#” 表示三级标题,其他表示多级标题。
今天要给大家介绍的是验证码的爬取和识别,不过只涉及到最简单的图形验证码,也是现在比较常见的一种类型。
Python现在非常火,语法简单而且功能强大,很多同学都想学Python!所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍,欢迎前来领取!
生成模型指在现存样本的基础上,使用模型来生成新案例,比如,基于现存的照片集生成一组与其相似却有细微差异的新照片。
OCR是一项科技革新,通过自动化大幅减少人工录入的过程,帮助用户从图像或扫描文档中提取文字,并将这些文字转换为计算机可读格式。这一功能在许多需要进一步处理数据的场景中,如身份验证、费用管理、自动报销、业务办理等都显得尤为实用。现如今,OCR解决方案会结合AI(人工智能)和ML(机器学习)技术,以自动化处理过程并提升数据提取的准确性。本文将介绍该技术的前世今生,一览该技术的阶段性发展:传统OCR技术统治的过去,深度学习OCR技术闪光的现在,预训练OCR大模型呼之欲出的未来!
语言模型彻底改变了自然语言处理领域,使计算机能够理解和生成与人类相似的文本。其中一个强大的语言模型是由OpenAI开发的ChatGPT。当前市场上有许多AI玩家,包括ChatGPT、Google Bard、Bing AI Chat等等。然而,所有这些模型都需要您与其进行互动时连接互联网。此外,对于在边缘设备(如单板电脑)上运行类似模型以进行离线和低延迟应用的需求不断增长。
来源:大数据文摘本文约2000字,建议阅读5分钟800张图只要2分钟,程序已封装。 近日,根据复旦大学报道,学校信息科学与工程学院博士生李小康使用OCR和正则表达式帮助学院几分钟核查完数百人核酸完成截图,大大提高了核查效率和精度。 相关话题在知乎上也引起了众多讨论,目前该话题已经得到了300多万次浏览。 用OCR和正则表达式“防疫” 首先,我们需要简单介绍一些OCR。 OCR,英文全称Optical Character Recognition,即光学字符识别,也可简单地称为文字识别,这是文字自动输入的
在我们第一期中重点向大家介绍了WPS2019的黑科技——智能动画,各路粉丝纷纷表示进步来的猝不及防,智能动画,率先打开人工智能创作PPT的大门,十足的颠覆了他们心中当年那个WPS演示的印象,从而给我们带来了太大的惊喜。
在使用TextView的时候,我们经常需要在TextView中进行图文混排,比如在QQ中聊天的消息中的表情,底部tab图标等。
silverlight中的socket通讯支持,让sl开发基于web的聊天工具成为了可能,后来OpenFileDialog,SaveFileDialog的出现,更使得边聊天边传送图片(文件)得以实现,最新的SL4中又加入了摄像头支持,也许不久真的可以用silverlight开发出功能强大的视频聊天系统,目前唯一还没有解决的是p2p问题,根据sl3的sdk文档所述: Socket 类为网络通信提供了一组方法和属性。Socket 类允许您使用 ProtocolType 枚举中所列出的任何一种通信协议执行异步数
从图中可以看到,语言信号可以表示为一个d T的matrix。其中,d为向量的维度(不同的表示方法,维度不一样), T为向量的个数。 同理,文本也可以表示为一个V N的matrix,N表示组成text的token(不同的表示方法,token的含义不一样)的个数,V表示token集合的大小(即token去重后的数量)。 语音信号的预处理通常采用重叠的稠密采样机制,通常T >> N。语音识别问题的输入输出都是matrix,输入vector及输出token的选取,不同的算法有不同的方式。整体来看,语音识别问题就是一个Seq2Seq的变换问题
今天给大家分享几个制作 PPT 的小技巧,主要是与图片相关。分别是:图片取色器、插入流程图、多图快速布局、插入 pyecharts 动态图和复制禁止复制页面的内容。
大数据文摘出品 作者:Caleb 上海尚未解封。 4月9日,在上海市疫情防控工作新闻发布会上,上海市副市长、市疫情防控工作领导小组副组长宗明表示,3月1日以来,上海市已持续开展了多轮次核酸筛查或抗原检测。 自4月4日上海宣布进行全员核酸检测以来,截至4月8日24时,累计筛查约9527万人次,已完成检测的样本中累计检出阳性感染者9.44万余人。 面对如此数量的核酸报告,人工核查核酸报告费时费力,高压之下些许错误也无法避免,有什么更好的办法吗? 4月7日,根据复旦大学报道,学校信息科学与工程学院博士生李小康
文字是信息的重要载体之一。通过书写、印刷、电子设备等方式,文字可以被记录下来并传递给他人。文字也是语言的重要组成部分,人们可以通过文字来表达自己的思想、感情和意图。在信息化时代,文字仍然是最基本、最重要的信息传递方式之一,也有着其不可替代的优势,如:简短明了、方便快捷、易于编辑、可归纳整理等。
为应用提供丰富的AI(Artificial Intelligence)能力,支持开箱即用。开发者可以灵活、便捷地选择AI能力,让应用变得更加智能。
这几天“差评洗稿”的事情,闹得沸沸扬扬,楼主本身也是内容创作的手艺人,简单说两句。
作者 | Fedor Borisyuk,Albert Gordo,Viswanath Sivakumar
随着科技的不断发展,人工智能(AI)在各个领域都发挥着重要的作用。其中,文档智能( Document AI )在金融、医疗、教育、保险、能源、物流等多个行业均有不同类型的应用,为PDF文档处理带来了极大的便利和效率提升。
人工智能的发展极大地改变了我们的工作与生活,ChatGPT改变了我们的写作方式,我们向它提问,它就可以按照我们的提问生成我们想要的内容。马上OpenAI的新工具,根据文字内容生成视频的工具——Sora也将要上线了。当然在生成视频之前,AI绘图工具也已经问世,本文就来给大家安利几款好用的AI绘画软件。
摘要:Sora AI Video Showcases是一款基于人工智能的视频生成工具,能够将文本描述转化为生动的视频画面。本文将为您解答Sora AI Video Showcases是否属于人工智能、软件使用是否免费、其独特之处、同类工具推荐以及如何利用它实现盈利。
Encoder-Decoder 模型主要是 NLP 领域里的概念。它并不特值某种具体的算法,而是一类算法的统称。Encoder-Decoder 算是一个通用的框架,在这个框架下可以使用不同的算法来解决不同的任务。
perceptual loss 图1. 给定一个文本描述,构成一个语义结构,(box+mask),由前面的两个大条件,合成图片。与Reed的思路很像,但解决方案不同。 一、从文本来推断语义布局 1.bounding box 的生成 bounding box (图1中的box)决定了生成图片的全局布局,因为,box定义了图片中有哪种目标以及将这些目标放到哪些位置。我们将第 t 个标注的 bounding box 表示为 图二. 其中, b_{t} 里面包含四个变量,分别表示boundi
拍摄一部影片或是开发一款VR体验,都需要对其中人物的台词及场景进行文字描述。但文字往往并不能很好地描绘出影片的场景,为了解决这个问题,迪士尼研究院一直处于将自然语言脚本转化为VR可视化预览动画的研究中
AR明星厂商Magic Leap的一举一动始终引人注目。今日又有媒体爆出,Magic Leap把数百名员工归类为独立合同工,以此逃税3600万美元。这一事件再次将Magic Leap推向了舆论的风口浪尖。对于Magic Leap逃税一事,小编在这就不予评价了,是对是错,大家心知肚明。 我们今天要说的并不是这件事,而是要来重点谈谈Magic Leap昨日申请的一项全新专利。根据专利申请说明和图纸上的描述,其描绘了一种使用头显检测和翻译手语的方法。此外,新专利的部分信息还详细介绍了该头显拥有识别标牌和文字,
本周又和大家见面了,首先说一下两周之后要进行研究生的期末考试,所以这次可能是考试之前的最后一更,我要忙着复习了,还请大家见谅,一般情况下我都是每周更新一篇技术原创。 好了,废话不多说,咱们进入今天的主题。由于我在简书也有自己的基地,所以每次在博客园文章更新完,还要在简书进行更新。由于简书文章的编辑格式是MarkDown,所以前几次更新修改格式都是非常麻烦,浪费时间,尤其是有了图片之后。于是,为了不让自己的时间浪费在这么无聊的事情上,我就用学到的爬虫知识,对我写的文章进行格式的转化(当然我只是按照
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 本案例中的歌词数据来自中文歌词数据库。 这个数据库提供了华语歌手的歌曲及歌词信息,数据以 JSON 格式存储。 为了尽量完整地呈现从原始数据到可视化的过程,接下来我们会先简单讲解数据的预处理过程,即如何将 JSON 数据转化为Excel 格式,以及如何对周杰伦的歌曲进行分词。 若你希望跳过数据预处理的过程,也可以在《数据可视化设计指南:从数据到新知》一书的下载文件中,直接使用分好词的 Excel 文件进行可视化练习。 数据预处理指的是将原始数据处理成
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