今天心血来潮做了个识别图片文字的demo，现在文字识别技术已经比较成熟了，而且还有可以调用的公共接口。
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:
pytesseract最新版本0.1.6，网址：https://pypi.python.org/pypi/pytesseract
Tessseract是一款由HP实验室开发由 Google 维护的开源 OCR（Optical Character Recognition , 光学字符识别）引擎。能够支持中文十分难得。虽然其识别效果不是很理想，但是对于要求不高的中小型项目来说，已经足够用了。
安装paddle，pip install paddlepaddle、paddlepaddle-gpu（gpu版本） 安装ocr，pip install paddleocr，gitee上的源码https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR.git
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
腾讯云文字识别OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一种将图像或手写文字转换成文本的技术。腾讯云文字识别OCR是腾讯云AI能力之一，可以将印刷体、手写体、数字、符号等多种形式的文字图像转换成可编辑文字内容，同时提供多种编程语言SDK、API等接口方式，为各行业提供高效、准确的文字识别服务。
ABBYY FineReader PDF 使专业人士在数字化工作场所能够更大限度地提高效率。 FineReader PDF 的特色是采用了 ABBYY 新推出的基于 AI的OCR 技术，可以更轻松地在同一工作流程中对各种文档进行数字化、检索、编辑、加密、共享和协作。
我们先看一下预订页面的结构（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
这里使用了 pytesseract 来进行验证码识别，它是基于 Google 的 Tesseract-OCR ，所以在使用之前需要先安装 Tesseract-OCR。使用 PIL 来进行图像处理。pytesseract 默认支持 tiff、bmp 图片格式，使用 PIL 库之后，能够支持 jpeg、gif、png 等其他图片格式；
Tess4J是对Tesseract OCR API的Java JNA 封装。tesseract是跨平台的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）引擎，让开发者非常容易的集成OCR能力到他们自己的应用。通过强大的API从图片中识别和提取文本内容。Tess4J支持主流的图片格式，如TIFF,JPEG,GIF,PNG,BMP,and PDF。 OCR(Optical Character Recognition，光学字符识别)是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是OCR最重要的课题，ICR（Intelligent Character Recognition）的名词也因此而产生。衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有：拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性，产品的稳定性，易用性及可行性等。
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！
AI时代已经到了，各位小伙伴如果还有类似的需求，现在已经有很成熟的免费OCR库了，不用再挖古董文章了，钻研精神要保持，但也不用处处自己造轮子了哦
在工作中经常会遇到PDF转Word等可编辑文本情况，相信很多小伙伴用的是文字一个一个打，图片一个一个截的笨办法了。今天小编也和大家一样，准备这样搞，但是篇幅实在太长，最后还是放弃这办法了。最后搜到了Abbyy FineReader
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.
参考文档： Adaptive Thresholding for the DigitalDesk.pdf
常见的 PDF 文件可以分为两类：一种是文本转化而成（Text-Based），通常可以直接复制和粘贴；另一种是扫描文件而成（Scanned），比如影印书籍、插入图片制成的文件。依据此分类，将 Python 中处理 PDF 文件的第三方库可以简单归类：
最近写文章想截个长图，才发现一直使用的QQ早有这个功能了，这里就整理几个pc上网页长截图的方案。
如图所示，二维码由不规则的圆点阵列而成，用手机扫描也很难识别。 先进行图像预处理，再识别出斑点： 根据斑点的相对位置生成方阵： 最后填充边界并放大后保存图像，给zxing模块（python调用java）识别。 识别结果如下： 附上源代码： import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from PIL import Image import zxing # 导入解析包 class BlobDetector(object
1 图像采集：就直接通过HTTP抓HTML，然后分析出图片的url，然后下载保存就可以了
pdf 是一种便携式文档格式，它是 Adobe 公司在 1992 年开发的一种文档格式，它诞生的目的就是为了实现一种可以独立于应用程序，软件，还有操作系统的文档，也就说这个文档可以在任何操作系统上展现，并且展示的效果是统一的。
tess4j 实现文字识别Demo，下面为内容实现源码，内容仅为一个demo,demo下载地址:tess4jDemo
所谓降噪就是把不需要的信息通通去除，比如背景，干扰线，干扰像素等等，只剩下需要识别的文字，让图片变成2进制点阵最好。
在当今数字化时代，OCR（Optical Character Recognition）识别技术正发挥着越来越重要的作用。OCR技术通过将图像中的文字转化为可编辑的文本形式，实现了对大量纸质文档的数字化处理和信息提取。常见的有企业资质证书的识别到身份证、护照等各类证件的自动识别等方面，OCR技术正在为各行各业无纸化办公起到了非常重要的作用。
没有验证码登陆，黑客会更加容易激活成功教程你的账号，通过组合码刷机等黑客技术来破取你的密码，有了验证码相当于加了一层很厚的屏障，安全系数很高。 验证码是一种区分用户是计算机和人的公共全自动程序。 验证码作用：可以防止恶意激活成功教程密码、刷票、论坛灌水，有效防止某个黑客对某一个特定注册用户用特定程序暴力激活成功教程方式进行不断的登陆尝试，实际上是用验证码是现在很多网站通行的方式（比如招商银行的网上个人银行，百度社区），利用比较简易的方式实现了这个功能。
公司的应用为了加强安全性，在登陆时增加了验证码。这对自动化来说，增加了不少难度。 曾经尝试用各种方法来解析验证码，识别率都不高。 后面我找到了一个新出的解析验证码包，叫muggle_ocr, 是基于人工智能的，解析效果还不错。 首先安装模块
在搜索栏中输入想要安装的软件电脑知识txt，例如搜索「」，搜索到结果后，点击「普通下载」即可安装。
a、鹅厂近期发布了自己的人工智能 api，包括身份证ocr、名片ocr、文本分析等一堆API，因为前期项目用到图形OCR，遂实现试用了一下，发现准确率还不错，放出来给大家共享一下。
支持对二代居民身份证正反面所有8个字段进行结构化识别，包括姓名、性别、民族、出生日期、住址、身份证号、签发机关、有效期限，识别准确率超过99%；同时支持身份证正面头像检测，并返回头像切片的base64编码及位置信息。
前几天 GitHub 官方一口气开源了 5 款字体，各有特色，彼此兼容，重要的是代码友好。这不，一开源就获得了 4.5k+ 的 star。
在我们进行自动化测试的过程中，免不了要在登录时遇到验证码，很多时候我们都是只能找开发要万能验证码或者暂时关闭验证码这个功能，但是有时候我们必须要验证码是否能够正常生成，所以在这个时候，我们需要做的就是输入验证码，但是验证码这个东西是随机生成的，不是每一次都一样，所以我们还是需要识别然后输入，脚本是没有眼睛的，只能通过代码来进行识别，所以本文就来给大家介绍一下如何使用Python来轻松识别数字验证码。
很早之前曾经做过一个图片识别的项目，当时有一项功能是整题识别，即传入数学题的截图，可通过ocr技术识别出图片内容，但当时只限于识别文字，并未作更深一步的处理，现在想来实用性并不强，毕竟大家更需要的是解题思路，而不是让AI读出题干（题干的文字，我都认识，连起来我就不知道怎么下手去做了 = = ），最近刚好有时间，于是尝试来为有娃的朋友做一个搜题神器。
我们要先安装PIL：pip install Pillow-7.1.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl PIL的open()函数用于创建PIL图像对象 下面开始进行测试：
随着大数据、互联网、5G、企业数字化转型的迅速发展，企业在网络大环境下面对的风险暴露和安全问题也日渐增多，近年来，数据外泄事件也成为最为严重的网络数据安全隐患之一。根据Ponemon发布的《2022年数据泄露成本报告》，2022年全球数据泄露规模和平均成本均创下历史新高，数据泄露事件的平均成本高达435万美元。
将PDF转换为Markdown文件格式不仅提高了文档的可读性和结构化程度，还提升了处理效率和准确性，适用于多种应用场景。 Markdown与其他文档格式（如Word、HTML）相比，在处理PDF时有哪些具体的优势和劣势？ Markdown在处理PDF时相比其他文档格式（如Word、HTML）具有以下具体的优势和劣势：
1、在WEB站有时会碰到客户机恶意攻击，其中一种很常见的攻击手段就是“身份欺骗”，它通过在客户机端脚本写入一些代码，然后利用它，客户机在网站、论坛反复登录
使用 Node.js 开发的一个好处是简直能够在 JavaScript 和 原生 C++ 代码之间无缝切换 - 这要得益于 V8 的扩展 API。从 JavaScript 进入 C++ 的能力有时由处理速度驱动，但更多的情况是我们已经有 C++ 代码，而我们想要直接用 JavaScript 调用。
OCR就好比Windows的一个注册表，存储了所有与集群，RAC数据库相关的配置信息。而且是公用的配置，也就是说多个节点共享相同的配置信息。因此该配置应当存储于共享磁盘。本文主要基于Oracle 10g RAC描述了集群的OCR以及OCR产生的健忘问题。
Oracle集群使用两种类型的文件来管理集群资源和节点：OCR（Oracle Cluster Registry，Oracle集群注册表）和VF（Voting File，表决磁盘文件）。这两种文件必须存放在共享存储上。其中，OCR相当于集群的控制文件，用于解决健忘问题，VF用于解决脑裂问题。在Oracle 11.2中引入一个新的文件，称作OLR（Oracle Local Registry，Oracle本地注册表），它只允许存放在本地。
基于文字识别与文本翻译技术，满足用户翻译图片文字的需求。只需要通过调用图片翻译API，传入图片，指定源语言与目标语言，通过POST请求方式，就可以识别图片中的文字并进行翻译。
使用该命令来修复一个节点的OCR配置信息，可能的原因为在该节点离线时，OCR信息发生变化
OCR相当于Windows的注册表。对于Windows而言，所有的软件信息，用户，配置，安全等等统统都放到注册表里边。而集群呢，同样如此，所有和集群相关的资源，配置，节点，RAC数据库统统都放在这个仓库里。如果OCR被破坏则导致集群服务启动异常，需要修复OCR。因此OCR的管理与维护对于整个集群而言，是相当重要的。本文主要描述了Oracle 10g RAC下的OCR的管理与维护。
在现代信息处理和管理的时代，光学字符识别（OCR）技术成为了一个非常重要的工具。OCR技术能够将图像中的文本内容转换为可编辑的文本，广泛应用于文档管理、数据录入、票据处理等领域。Surya-OCR是一个强大的OCR库，提供了简便的API和高效的字符识别能力，适用于各种场景下的文本提取需求。
分享过的扩展有油猴，ocr图片取字，音乐聚合，图片助手，微博图床，视频下载器，翻译，截图，微博备份，微信同步助手，b站助手，豆瓣电影传送门等等，这里继续分享那些好用的 Chrome 扩展。
在日常的工作中，例如自动化测试开展时，经常涉及到一些验证码识别、文本识别、图像识别的场景，市面上虽也有很多识别工具，但质量、准确性参差不齐。
Oracle Clusterware把整个集群的配置信息放在共享存储上，这些信息包括了集群节点的列表、集群数据库实例到节点的映射以及CRS应用程序资源信息。也即是存放在ocr 磁盘(或者ocfs文件)上。因此对于这个配置文件的重要性是不言而喻的。任意使得ocr配置发生变化的操作在操作之间或之后都建议立即备份ocr。本文主要基于Oracle 10g RAC环境描述OCR的备份与恢复。 OCR 相关参考: Oracle RAC OCR 与健忘症 Oracle RAC OCR 的管理与维护 一、OCR的备份与恢复概念 与Oracle数据库备份恢复相似，OCR的备份也有物理备份或逻辑备份的概念，因此有两种备份方式，两种恢复方式。 物理备份与恢复： 缺省情况下，Oracle 每4个小时对其做一次备份，并且保留最后的3个副本，以及前一天，前一周的最后一个备份副本。 用户不能自定义备份频率以及备份文件的副本数。 对于OCR的备份备份由是由Master Node CRSD进程完成，因此备份的默认位置是$CRS_HOME/crs/cdata/<cluster_name>目录下。 备份的文件会自动更名，以反应备份时间顺序，最近一次的备份叫作backup00.ocr。 由于是在Master Node的节点之上进行备份，因此备份文件仅存在于Master Node节点。 对于Master Node的节点crash之后则由剩余节点接管。 备份目录可以通过ocrconfig -backuploc <directory_name> 命令修改。 OCR磁盘最多只能有两个，一个Primary OCR 和一个Mirror OCR。两者互为镜像以避免单点故障。 对于物理备份恢复，不能简单的使用操作系统级别的复制命令(使用ocr文件时)来完成，该操作将导致ocr不可用。 逻辑备份与恢复： 使用ocrconfig -export 方式产生的备份，统称之为逻辑备份。 对于重大的ocr配置发生变化前后，如添加删除节点，修改集群资源，创建数据库等，都建议使用逻辑备份。 对于由于错误配置而导致的ocr被损坏的情形下，我们可以使用ocrconfig -import方式进行恢复。 对于这种逻辑方式也可以还原丢失或损坏的ocr磁盘(文件)。 备份建议: 将oracle的自动备份产生的文件复制到共享或其它可用存储设备上。 每天至少导出一次ocr配置信息。 二、备份OCR
oracle 11g 以后 ocr 能够放到 asm 磁盘上，而ASM的启动依赖于ocr和votedisk，所以在丢失ocr或votedisk 会导致cluter无法正常启动
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