功能其实很简单，就是我们点对应的按钮后，去拍照或者去相册选择对应的图片。然后把图片上传到云存储，会有一个对应的图片url，然后把这个图片url传递到云函数，然后云函数里使用小程序的开发ocr能力，来识别图片，返回对应的信息回来。如下图所示，我们识别银行卡（身份证什么的就不演示了，涉及到石头哥个人隐私）
安装包地址： https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/
背景：最近要用帮同学处理400+张图片的文字识别，考虑用python实现 [天若OCR] 的批处理，临时抱佛脚学了一些东西，过程磕磕绊绊的，就记录一下。
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
关于Octopii Octopii是一款功能强大的AI驱动的个人身份信息（PII）扫描工具，可以帮助广大研究人员在一个目录中扫描各种和个人身份信息（PII）相关的图片资源，比如说身份*证信息、护照、照片和签名等等。 工作机制 Octopii使用了Tesseract的OCR和Keras的CNN模块来检测各种形式的可能会发生泄漏面临安全风险的个人身份信息。该工具通过下列步骤实现其功能： 1、导入和清理图片资源 图像通过OpenCV导入，并进行清理、去扭斜和旋转以进行扫描。 2、执行图片分类
在这篇文章中，我们将使用 OpenCV 在图像的选定区域上应用 OCR。在本篇文章结束时，我们将能够对输入图像应用自动方向校正、选择感兴趣的区域并将OCR 应用到所选区域。
机器学习是目前信息技术中最激动人心的方向之一。本文以吴恩达老师的机器学习课程为主线，使用 Process On 在线绘图构建机器学习的思维导图。
一款集多重功能为一体的字幕制作软件，丰富又便捷的免费字幕编辑功能（字幕时间调整、字幕文本校正、字幕样式添加），加上浅显易懂的操作界面，让制作美观易读的字幕变得无比简单。字幕大师还提供了多种字幕预设样式，供用户直接套用，十分便利，懒人必备！
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/53261053
最近需要用Java做一个图像识别的东西，查了一些资料，在此写一个基于Tess4J的教程，方便其他人参考和使用。
作者：HelloGitHub-小鱼干 摘要：连着两周成绩平平的 GitHub Trending 榜，终于和三月的天气一样进入全面变暖的模式，无论是本周刚开源搭乘 ocr 热点并获得 1,500+ star 的 chineseocr_lite，还是借着国外疫情大爆发这股“东风”一周获得近 5,000+ star 的可视化项目 COVID-19，或是 Google Drive 升级版可备份的云盘项目 MyDrive 都交上了不错的成绩单，500，1,000，2,000…这是本周 GitHub 新生项的成绩单，当
目前，很多网站为了防止爬虫肆意模拟浏览器登录，采用增加验证码的方式来拦截爬虫。验证码的形式有多种，最常见的就是图片验证码。其他验证码的形式有音频验证码，滑动验证码等。图片验证码越来越高级，识别难度也大幅提高，就算人为输入也经常会输错。本文主要讲解识别弱图片验证码。
import tesserocr from PIL import Image from selenium import webdriver import time import sys import datetime import os import csv import re from win32com.client import Dispatch, DispatchEx import pythoncom from PIL import ImageGrab, Image import uuid import configparser
---- 新智元报道 编辑：桃子 Ellie 【新智元导读】微软亚研院发布了仅16亿参数的多模态大型语言模型KOSMOS-1，不仅能看图回答，还搞定了瑞文智商测试。 大模型的卷，已经不睡觉都赶不上进度了...... 这不，微软亚研院刚刚发布了一个多模态大型语言模型（MLLM）—— KOSMOS-1。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2302.14045.pdf 论文题目Language Is Not All You Need，还得源于一句名言。 文中有这么一句话，「我语言的
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。
一、内容概要 Photo OCR Problem Decription and pipeline(问题描述和流程图) Sliding Windows(滑动窗口) Getting Lots of Data and Artificial Data Ceiling Analysis（上限分析）:What part of the pipline to Work on Next 二、重点&难点 1. Problem Decription and pipeline 为了实现图像文字识别通常按如下流程图进行操作： 文
Refer from http://hellosure.github.io/ocr/2014/10/11/tesseract-ocr/
在低方差的模型中，增加数据集的规模可以帮助我们获取更好的结果。但是当数据集增加到100万条的大规模的时候，我们需要考虑：大规模的训练集是否真的有必要。获取1000个训练集也可以获得更好的效果，通过绘制学习曲线来进行判断。
本周主要是介绍了两个方面的内容，一个是如何进行大规模的机器学习，另一个是关于图片文字识别OCR 的案例
2、vi settings.py USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_8_3) AppleWebKit/536.5 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.54 Safari/536.5' ROBOTSTXT_OBEY = False COOKIES_ENABLED = True DOWNLOADER_MIDDLEWARES = { 'loginscrapy.middlewares.LoginscrapyDownloaderMiddleware': 543, } 3、vi middlewares.py from scrapy import signals from scrapy.http import HtmlResponse from selenium import webdriver import os,sys from PIL import Image import time import tesserocr import requests class LoginscrapyDownloaderMiddleware(object):
这个脚本可以测试上传、下载速度，也提供了函数 get_best_server 来选择最佳服务器，在客户端和多服务器模式中非常实用。
每天我们都会面临许多需要高级编码的编程挑战。你不能用简单的 Python 基本语法来解决这些问题。在本文中，我将分享 13 个高级 Python 脚本，它们可以成为你项目中的便捷工具。如果你目前还用不到这些脚本，你可以先添加收藏，以备留用。
作为程序员，每天都很多问题需要编码来解决，有些问题仅通过 Python 的标准库并不能轻松解决，本文今天分享一些高频问题的解决方案，可以作为一个手边的工具箱，你可以先收藏备用。
一 从移动时代迈向 AI 时代 本届 Google I/O 开发者大会于北京时间2017年5月18日凌晨1点，在美国加州山景城的海岸线圆形剧场准时开始。本次 I/O 大会现场参与人数超过7000人，在58个国家同步直播，全球开发者们一起见证 Google 带来的科技盛宴。 在过去的一年中，全球已经有10亿人在使用Google的服务，有超过5亿人使用Google photo， 全球活跃 Android 设备量已超过20亿台。在移动时代，Google 无疑是行业巨头，而在今年，CEO Sundar Picha
机器之心原创 作者：邱陆陆 10 月下旬，华为的 NPU AI 专用处理单元和 HiAI 移动计算平台亮相华为上海发布会，引起了诸多关注。在发布会上，余承东通过微软为华为开发的 Microsoft T
近年来，文本生成图像领域取得了显著进展，尤其是基于扩散（Diffusion）的图像生成模型在细节层面上展现出逼真的效果。
在现代数字化时代，拥有快速的互联网连接是至关重要的。为了确保您始终能够享受最佳的网络性能，我们向您介绍了一个功能强大的脚本。该脚本不仅可以测量上传和下载速度，还提供了一个智能函数——get_best_server，它可以自动为您选择最佳的服务器。这一功能对于客户端和多服务器模式都非常实用，能够保障您的网络连接始终保持高效。
CLIP: Contrastive LanguageImage Pre-training
腾讯OCR光学识别官网介绍:(https://cloud.tencent.com/document/product/866/36214)
从CSDN下载Demo源码：https://download.csdn.net/download/u011018979/19265912
最近在工作上需要在微信上开发小程序。作为一个熟练于电脑客户端开发，网页前后台全栈开发，驱动开发，系统底层开发等多年经验的老鸟而言，刚开始接触小程序任务时居然一时有点懵逼，这是任何人面对全新领域时的正常状态，经过一段时间摸索后我很快掌握了小程序开发的基本要领，有关小程序开发的资料很多，但在我看来能够让一个毫无小程序开发经验的人能在短时间内快速上手掌握教程还是不多，因此我想把自己做过的项目展现出来，只要你跟着完成一遍，小程序的开发技巧基本就掌握了，本文能够起到省时省力的效果。
不知道是不是因为之前出过书的原因，在写教程之类的文章，会潜意识有自带目录和章节的感觉在里面，有点说不出的感觉吧。
机器学习（二十四）——从图像处理谈机器学习项目流程 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 这里简单讨论图像处理的机器学习过程，主要讨论的是机器学习的项目流程。采用的业务示例是OCR（photo optical character recognition，照片光学字符识别），通过一张照片，识别出上面所有带字符的内容。 二、机器学习流水线 对于一个业务项目，通常机器学习是其中一部分的内容，对于整个项目而言，相当于一个流水线(pipeline)。 对于OCR，主要流水线为：1-获取照片->2-字符串
构建人数统计解决方案既可以是一个有趣的项目，又可以真正找到现实世界的应用程序。
最近做了一款Android应用需要输入大量的数据，为了提高体验我想了很多种输入数据的方式，最终采用了两种：二维码扫描和图片识别。前者顾名思义有个短板，就是需要生成二维码，下面就介绍下图片文字识别实现。
这就是最近研究人员提出的一种新模块化框架——LENS🔍（Language-Enhanced Neural System）的识别效果。
这些开源项目都是优秀的截图工具，它们在功能和易用性方面都有共同之处。无论您是需要捕获屏幕快照、录制屏幕操作还是进行图片编辑和注释，这些项目都能满足您的需求。它们提供了丰富的定制选项，使用户可以根据个人喜好进行配置，并支持多种上传和导出方式。无论您是在工作中需要分享信息还是为了更好地交流学习经验，这些开源项目都能帮助您高效完成任务。
Tips: 在其官网有demo演示，我们可以使用其进行简单图片ocr识别,地址为https://www.jaided.ai/easyocr/ 或者 https://huggingface.co/spaces/tomofi/EasyOCR
TypeORM github: https://github.com/typeorm/typeorm 这篇译文是从TypeORM github上的使用说明上翻译过来的，已经提交PR并merge到库中
TypeORM是一个采用TypeScript编写的用于Node.js的优秀ORM框架，支持使用TypeScript或Javascript(ES5, ES6, ES7)开发。 目标是保持支持最新的Javascript特性来帮助开发各种用到数据库的应用 – 不管是轻应用还是企业级的。
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。
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。
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