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    前端图片主题色提取

    通常主题色的提取都是在后端完成的,前端将需要处理的图片以链接或id的形式提供给后端,后端通过运行相应的算法来提取出主题色后,再返回相应的结果。...由此,我尝试着利用 canvas在前端进行图片主题色的提取。 一、主题色算法 目前比较常用的主题色提取算法有:最小差值法、中位切分法、八叉树算法、聚类、色彩建模法等。...可以看到在不考虑图片加载时间的情况下,用中位切分法提取的耗时相对较短,而图片加载的耗时可以说是难以逾越的障碍了(整整拖慢了450ms),不过目前的代码还有不错的优化空间,比如间隔采样,绘制到canvas...所以看来准确性还是可以的,约76%的颜色与cgi提取结果相近,在大于100的中抽查后发现有部分图片两者提取到的主题色各有特点,或者平分秋色,比如 ? ?...五、小结 总结来看,通过canvas的中位切分法与cgi提取的结果相似程度还是比较高的,也有许多图片有很大差异,需要在后续的实践中不断优化。

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    OpenCV实现图片批号效期提取

    前言 最近正好遇到了一个图片的效期提取,正好当做一个小练习记录一下。...实现效果 左边的大图是截取后的原图,右边是提取后的实际图,然后根据提取出来的再进行OCR识别,识别这块就不再说了,这里只是写一下怎么提取图片。...预处理后的图像 02 Canny边缘提取 这里测试后发现使用50,120的阈值效果不错 Canny后的效果 用Canny的边缘提取的效果是最好的,如果考虑图像二值化什么的,效果会差很多,下面是用二值化和自适应二值化后的效果...二值化的效果 自适应二值化效果 上面可以看到,正常二值化效果最差,自适应二值化干扰项也很多,Canny边缘提取的效果最好。...03 膨胀操作 其实上图Canny提取后,里面直接就有一个正方形了,可以不需要这一步直接提取轮廓即可,不过再另一张图效果就没有那么好了,比如下面这个。

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    提取图片内容的 Python 程序

    前言 要编写一个提取图片内容的 Python 程序,可以使用 OCR(光学字符识别)技术。常用的库是 pytesseract,它结合了 Tesseract OCR 引擎。...本次需求是使用python程序读取指定文件夹中的图片提取图片中的文字内容,并且将提取的内容生成txt档案,txt档案与识别的图片单独放在一个文件夹中。...r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe' def extract_text_from_image(image_path): """从图片提取文本...tif')): image_path = os.path.join(source_folder_path, filename) # 提取图片中的文字...:\程序员编程之路\图灵课堂\PythonProject\4.需求\2.提取图片中的文字\image_directory" # 替换为存放图片的文件夹路径 # 处理文件夹中的所有图片

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    网店工商信息图片文字提取

    首先非常抱歉,最近一段时间由于学校课程作业较多,外加个人较懒,所以一直没有更新文章,以后一定会勤奋点,多加更新。...这个我感觉还是比较有意思的,所以选了个网店工商信息图片文字提取的题目,然后花四天时间完成,下面主要和大家分享一下问题的解决思路。...1.网店工商信息图片文字提取 图片内容如下所示,但每张图片中信息出现的位置不尽相同,题目要求所写的程序能够完成如下几个功能点。 程序能够识别不同格式的图片,并能够提取所要求的信息。...从图片之中提取企业注册号和企业名称信息,并保存到Excel表格之中。 程序能够自动读取企业工商信息图片所在的文件夹路径。 识别速度保持在60秒识别50张图片,识别正确率保证在95%以上。 ?...你看到的这篇文章来自于公众号「谓之小一」,欢迎关注我阅读更多文章

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    R文本挖掘-文章关键词提取

    关键词提取(keywords) 词频(Term Frequency) 逆文档频率(Inverse Document Frequency) IDF就是每个词的权重,它的大小与一个词的常见程度成反比。...如何理解呢,举个例子: 有一篇文章,讲述的是马尔科夫模型在中文分词中的应用,假设“马尔科夫模型” 和“中文分词”这两个分词的词频一样,也就是说两个词的TF值一样,那么, 哪个更适合做这篇文章的关键词呢...TF计算公式 TF=该次在文档中出现的次数 IDF=log(文档总数/包含改词的文档数+1) TF-IDF=TF*IDF 关键词提取的代码实现: library(tm) library(tmcn...function(col) { keyword <- col[order(col, decreasing=TRUE)][1:5]; return(names(keyword)) }) #获取每篇文章关键字所在的位置

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    python读取pdf提取文字和图片

    问题描述 如下图所示,一份pdf有几十页,每页九张图片提取图片并用图片下方的文本对图片命名 主要涉及问题: 图片提取 文本识别 借鉴了上面文本识别的资料,上面图片提取的顺序不一致,没办法把两个结合起来实现我的需求...图片按照宽度等比例缩放 长图按固定像素长度裁切 Python实现图片切割拼接实验——numpy数组的脑洞玩法 代码实现 # 导入库 import fitz,time,re,os,pdfminer...i 张图 i∈[1,9] 并保存 im.crop(box).save(product_pic_path) print(f"第{count}页图片提取成功...save_page_pic(pdf_path,page_path) # 提取文本信息 txt_data = parse_pdf_txt(pdf_path,code_str) # 把提取到的文字...fina_path,"pdf文字信息.xlsx"),index=False) pic_name = save_product_pic(txt_data,product_path,page_path) # 把提取到的文字

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    Python 提取图片中的GPS信息

    JPG图片中默认存在敏感数据,例如位置,相机类型等,可以使用Python脚本提取出来,加以利用,自己手动拍摄一张照片,然后就能解析出这些敏感数据了,对于渗透测试信息搜索有一定帮助,但有些相机默认会抹除这些参数...提取图片EXIF参数: 通过提取指定图片的EXIF参数结合GPS数据定位到当时拍摄图片的物理位置. import os,sys,json import exifread import urllib.request...f.close() print("目标所在经纬度: {},{}".format(Lat,Lon)) getlocation(str(Lat),str(Lon)) 将图片转为字符图片...: 通过pillow图片处理库,对图片进行扫描,然后用特殊字符替换图片的每一个位,生成的字符图片. from PIL import Image import argparse # 将256灰度平均映射到...("--height",dest="height",type=int,default=25,help="指定图片高度") args = parser.parse_args() # 使用方式

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