最近项目中用到二维码图片识别，在python下二维码识别，目前主要有三个模块：zbar 、zbarlight、zxing。
分词：给定一个字的序列，找出最可能的标签序列（断句符号：[词尾]或[非词尾]构成的序列）。结巴分词目前就是利用BMES标签来分词的，B（开头）,M（中间),E(结尾),S(独立成词）
具体文档：http://ai.baidu.com/docs#/OCR-API/e1bd77f3
与基于隐马尔可夫模型的最短路径分词、N-最短路径分词相比，基于条件随机场（CRF）的分词对未登录词有更好的支持。本文（HanLP）使用纯Java实现CRF模型的读取与维特比后向解码，内部特征函数采用 双数组Trie树(DoubleArrayTrie)储存，得到了一个高性能的中文分词器。
http://blog.sina.com.cn/s/blog_56d988430102w37c.html
参考 https://blog.csdn.net/gs80140/article/details/103938651
OCR 是 Optical Character Recognition （光学字符识别）的缩写，指的是通过检测图像，从而识别出文字的技术。
Pyhanlp分词与词性标注的相关内容记得此前是有分享过的。可能时间太久记不太清楚了。以下文章是分享自“baiziyu”所写（小部分内容有修改），供大家学习参考之用。
cnocr是用来做中文OCR的Python 3包。cnocr自带了训练好的识别模型，安装后即可直接使用。cnocr主要针对的是排版简单的印刷体文字图片，如截图图片，扫描件等。cnocr目前内置的文字检测和分行模块无法处理复杂的文字排版定位。如果要用于场景文字图片的识别，需要结合其他的场景文字检测引擎使用。
Tesseract是一个开源的ocr引擎，可以开箱即用，项目最初由惠普实验室支持，1996年被移植到Windows上，1998年进行了C++化。在2005年Tesseract由惠普公司宣布开源。2006年到现在，都由Google公司开发。
最近在研究中文分词及自然语言相关的内容，关注到JAVA环境下的HanLP，HanLP是一个致力于向生产环境普及NLP技术的开源Java工具包，支持中文分词（N-最短路分词、CRF分词、索引分词、用户自定义词典、词性标注），命名实体识别（中国人名、音译人名、日本人名、地名、实体机构名识别），关键词提取，自动摘要，短语提取，拼音转换，简繁转换，文本推荐，依存句法分析（MaxEnt依存句法分析、神经网络依存句法分析）。
欲研究C#端如何进行图像的基本OCR识别，找到一款开源的OCR识别组件。该组件当前已经已经升级到了4.0版本。和传统的版本（3.x）比，4.0时代最突出的变化就是基于LSTM神经网络。Tesseract本身是由C++进行编写，但为了同时适配不同的语言进行调用，开放调用API并产生了诸如Java、C#、Python等主流语言在内的封装版本。本次主要研究C#封装版。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/132239.html原文链接：https://javaforall.cn
首先先介绍一下这篇博文是干嘛的，为了不浪费大家时间。公司最近和短视频公司合作，需要监控app的截图上的文字是否符合规范，也就是确保其没有违规的文字。到网上找了一些资料发现百度ai提供这个功能，这篇文章主要就是介绍怎么获取到图片上的文字。接下来进入正题，look down,man：
有些小伙伴可能还不知道，Python的强大图片处理能力，今天西红柿来介绍一二。Python可以通过各种库（如Pillow、OpenCV、matplotlib等）进行图像的读取、修改、保存、显示等操作。Python可以对图片进行裁剪、旋转、缩放、滤镜、颜色调整等处理，还可以进行图像识别、图像分割、图像合成等高级图像处理。Python的图像处理能力不仅可以应用于计算机视觉、图像识别、机器学习等领域，也可以应用于图像处理软件开发、图像处理算法研究等方面。
该文总结了文件上传技术相关的漏洞和绕过方法，包括语言可解析的后缀（如phtml、pht）、常见的MIME类型、Windows特性（如大小写、ADS流、特殊字符）、0x00截断技巧（需满足PHP版本和magic_quotes_gpc状态）、POST型0x00截断、文件头检查（通过合成图片马绕过）、二次渲染（利用未修改部分插入恶意代码）以及各种服务器的解析漏洞（Apache的.htaccess、解析漏洞，IIS的目录解析、文件解析、默认解析和IIS 7.x/Nginx的畸形解析）。此外，还提到了Java的空字节截断问题。
上次说到AI识别第一步就是获取图片并保存下来，相信很多小童鞋应该尝试了。接下来我们就开始对AI识别进行第二步，建立一个AI匹配库。这个AI匹配库的作用就是把我们第一步获取的图片跟这个识别库进行匹配判断，看看匹配库有没有该图片。这次我们就上腾讯云进行部署。
OCR 的全称是 Optical Character Recognition，即光学字符识别，通俗点讲就是文字识别。在办公领域，最常用的就是识别图片上的文字，比如识别图片中的发票信息、合同信息、Excel 或者 Word 截图，比如说你对着喜欢的几页书拍了照，想把里面的文字抠出来怎么办？
【Java】人流量统计-动态版之视频转图识别请访问 http://ai.baidu.com/forum/topic/show/940413
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Tess4J是对Tesseract OCR API.的Java JNA 封装。使java能够通过调用Tess4J的API来使用Tesseract OCR。支持的格式：TIFF,JPEG,GIF,PNG,BMP,JPEG,and PDF
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知名的开源OCR引擎Tesseract 3.0版本日前发布，可以在项目网站下载：http://code.google.com/p/tesseract-ocr, 新版本支持中文,中文语言包定义http:
分享一篇大神的关于hanlp分词命名实体提取的经验文章，文章中分享的内容略有一段时间（使用的hanlp版本比较老），最新一版的hanlp已经出来了，也可以去看看新版的hanlp在这方面有何提升！
前不久国内知名的系统高可用专家数列科技宣布开源旗下核心产品能力，对外开放生产全链路压测平台产品的源代码，并正式命名为：Takin。
直接上源码，这是一个收费的且不开源的库，测试效果也不太理想 亲测效果： 对于相同字体。非倾斜的，比如http://dz.bjjtgl.gov.cn/service/checkCode.do，识别率还是挺高的； 对于斜体或者其他变异的，如下代码识别率就很低了，可能需要调整识别引擎的参数了，大家自己查找测试下。 这个测试版本的，会有弹出对话框 框框～～ package com.example; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File;
本文中介绍，如何使用Java优雅处理图片；包括：主流图片格式转码、图片压缩（缩略图生成）等。主要用到的外部工具包：
Tesseract是Ray Smith于1985到1995年间在惠普布里斯托实验室开发的一个OCR引擎，曾经在1995 UNLV精确度测试中名列前茅。但1996年后基本停止了开发。2006年，Google邀请Smith加盟，重启该项目。目前项目的许可证是Apache 2.0。该项目目前支持Windows、Linux和Mac OS等主流平台。但作为一个引擎，它只提供命令行工具。 现阶段的Tesseract由Google负责维护，是最好的开源OCR Engine之一，并且支持中文。
架构师是一个充满挑战的职业，知识面的宽窄往往决定着一个架构师的架构能力 知识面的宽广对于一名出色的架构师来说是必不可少的技能，也许很多人对架构的理解还停留在设计模式，重构，SOA等等的软件层面，然而这仅仅是非常基本的东西，架构师的脑子里不光需要知道让软件如何高效的运行，还需要知道如何去结合网络，存储，甚至一些文件系统的特性，比如GFS，NFS，XFS，NTFS等等，而且架构师还需要知道一些编程语言的特性，C，C++，Java，PHP，Python，Lisp，JS等等，现在是一个混合编程的时代，只了解一种语
pyhanlp实现的分词器有很多，同时pyhanlp获取hanlp中分词器也有两种方式
上周接到老大的需求说让小妹整理下工具类，新项目要用，本想直接拿以前的改改直接用的，结果发现以前的工具类存在很多问题，光加解密工具类就重复写了很多个。
目前市场上很火的人脸刷卡，人脸签到，人脸支付等等都得力于人工智能的产物，但是人脸识别到底会不会存在大家所说的用一张照片也能‘蒙混’过关呢，最近有打算对接一个人脸登录系统的打算，所以进行了研究百度AI的人脸识别，开发者直接调用接口就可以实现人脸上传，人脸检测，人脸识别等等，非常方便，下面分享给大家，当做个笔记。
OpenCV 是一个图像和视频处理库，具有 C++、C、Python 和 Java 中的绑定。OpenCV用于各种图像和视频分析，如面部识别和检测，车牌读取，照片编辑，高级机器人视觉，光学字符识别等等。
你有没有过别人发的视频自己打不开的尴尬？你有没有过别人发的电子书自己看不了的尴尬？仅仅因为自己的设备不兼容这些文件格式，就看不了，这也太糟心了吧！
opencv官网下载windows安装包 https://opencv.org/releases/ 选择最新版4.1.1 下载完成后是一个opencv-4.1.1-vc14_vc15.exe，双击安装。
最开始找的方法是一个叫 php-zbarcode 的扩展，自己照着网上的安装步骤安装了 ImageMagick 和 zbar ,但编译 php-zbarcode 时出错了，后来换成Center OS 系统还是出错，由于技术有限也就放弃了。
今天做一个业务功能时，需要自动登录第三方系统，虽然第三方系统已经给我方分配了用户名及密码，但登录时必须必须输入验证码，如此就很难做到自动化登录了。因为前一段时间研究过机器学习，觉得可以使用keras, tensorflow之类的深度学习框架解决验证码识别的问题。 生成训练数据 机器学习一般都需要比较多的训练数据，怎么得到训练数据呢？主要有以下方法： 1. 手动（累死人系列） 2. 破解验证码生成机制，自动生成无限多的训练数据 3. 打入敌人内部（卧底+不要脸+不要命+多大仇系列） 第1个方法太耗人力，当然依
1.在jfinal项目中 因为一直使用的jfinal，没感觉路径问题。 举个栗子，项目名字叫做test.访问一个Controller的映射为/user/add.这样，在浏览器地址栏直接：localhost:8080/user/add就可以直接访问到add方法了。当然，这样需要通过配置不同的端口来发布不同的项目，不然肯定冲突了。端口指定项目的路径。 比如： <Host name="localhost" appBase="webapps" unpackWARs="true" autoDeploy="t
在做用户登录功能时，很多时候都需要验证码支持，验证码的目的是为了防止机器人模拟真实用户登录而恶意访问，如暴力破解用户密码/恶意评论等。目前也有一些验证码比较简单，通过一些OCR工具就可以解析出来；另外还有一些验证码比较复杂（一般通过如扭曲、加线条/噪点等干扰）防止OCR工具识别；但是在中国就是人多，机器干不了的可以交给人来完成，所以在中国就有很多打码平台，人工识别验证码；因此即使比较复杂的如填字、算数等类型的验证码还是能识别的。所以验证码也不是绝对可靠的，目前比较可靠还是手机验证码，但是对于用户来说相对于验证码还是比较麻烦的。
自从飞桨框架 2.0 发布以来，一直有用户期待什么时候能够帮助 Java 用户更便捷高效完成他们的部署任务。在过去，我们往往需要自己部署一台 Model Server 来做这个事情。但是，无论是维护方面，还是速度方面，很多时候都没有办法达到预期。现在，我们联手 DeepJavaLibrary（以下简称为 DJL）—— 一个基于 Java 的深度学习开发包，提供了一套飞桨 Java 推理 API。
人脸识别是计算机视觉的一个子领域，它的应用范围非常广泛，现在已经成为世界各地的企业争相竞逐的新技术之一。考虑到市场的盈利现状，未来这项技术还会有更大的需求空间，所以作为机器学习的学习者，自己动手去从头开始构建一个人脸识别工具很有价值。
这个项目非常有意思，作者试图用涂鸦来介绍软件开发一些常用的概念和工具，这个仓库名叫a-picture-is-worth-a-1000-words，顾名思义作者力求精简在一张图把一个东西讲清楚。（真的只有一张图啊喂）
本篇文章将重点讲解HanLP的ViterbiSegment分词器类，而不涉及感知机和条件随机场分词器，也不涉及基于字的分词器。因为这些分词器都不是我们在实践中常用的，而且ViterbiSegment也是作者直接封装到HanLP类中的分词器，作者也推荐使用该分词器，同时文本分类包以及其他一些自然语言处理任务包中的分词器也都间接使用了ViterbiSegment分词器。
使用zxing的好处在于方便，zxing的jar包可在Maven中央仓库找到并依赖到本地。
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