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深度学习引擎只想识别某一垂直领域的图片，但是万象优图提供的识别功能无法满足你的需求？我们有世界一流水准的图片分类深度识别引擎，你只需提交2000张图片，经过两周时间的智能学习，即可实现你的个性化业务场景的图片分类服务。产品说明上有这么一段话，我想知道能否用于特定领域的文字识别，如果要实现，如果利用你们的接口实现。比如车号，某特定领域上的柜号之类的。
浏览 336提问于2017-01-13
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我是TensorFlow和深度学习的新手。我正在尝试识别自然场景图像中的文本。我曾经使用OCR，但我想使用深度学习。文本始终具有相同的格式：ABC-DEF 88:88。但我想走得更远。我想要做的只是给出完整的图片和输出
浏览 2提问于2017-02-15得票数 7
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所以我想建立一个能识别英文字母的系统。输入将是一个随机手写图像(灰度图像，没有背景)。问题是，如果输入的图像不是英文字母，我希望系统做出正确的反应。但是如果输入是手写的β，甚至是手绘猫，系统应该输出“不是英文字母”。我怎么能做到这一点？如果我使用CNN或其他深度学习算法，那么如何选择表示“非英语字母”类的数据集？
浏览 3提问于2020-03-01得票数 1
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第一栏有一些文字(新闻文章)，第二栏包含那些新闻文章(第一栏)中人的名字(不完全是英文名称)。我尝试过使用Spacy构建一个名为实体识别器的自定义程序，但是它不起作用。我能用深度学习的方法来识别那些看不见的新闻文章中的名字吗？(测试数据)
浏览 0提问于2019-08-22得票数 1
OCR 是实时高效的定位与识别图片中的所有文字信息，返回文字框位置与文字内容。支持多场景、任意版面下整图文字的识别，以及中英文、字母、数字的识别。简单来说就是将图片上的文字内容，智能识别成为可编辑的文本，这么强大的功能在我们生活当中有哪些应用呢？
浏览 3630提问于2018-08-24
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这是一个关于深度学习中预处理大尺寸和稀疏图像的更好方法的一般性问题。 所谓大，我的意思是大小太大(例如1024*1024*通道)，无法直接输入深度学习管道，并且不容易放入可用的GPU内存中。例如，通过99张土地图片和1张房屋图片来定位农田中的农舍是没有帮助的。 我目前的解决方案是使用PIL将原始文件切成小块，并惩罚假阴性(即在前面的示例中被识别为土地的Farmhouse )。
浏览 55提问于2020-06-11得票数 0
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我使用Tesseract OCR识别我下面的图片(这是一个图像仪表，电)，但它不能工作。我不允许使用机器学习或深度学习。还有其他技术可以用来解决我的问题吗？请给我一个向导。感谢您的阅读。这是我的根图像：
我处理过的这张图像必须识别数字
这是我的代码：import pytesseract as pts
pts.pytesseract.tesseract_cmd
浏览 4提问于2020-11-29得票数 1
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