手写汉字的一些特点: ①基本笔画变化。印刷体汉字的笔画基本上是横平竖直,折笔(乛、乙、く)的拐角大都是尖锐的钝角、锐角或直角,因而折笔基本上可以看做是由折线段所组成。我国手写汉字的笔画大都不具备上述的特点:横不平、竖不直,直笔画变弯,折笔的拐角变为圆弧,等等,例如,“品”字的三个“口”变成三个圆圈,“阝”变成“”;有时把较短的笔画变为“点”,有时则在起笔或折笔的拐角处增加额外的“笔锋”等。 ②笔画该连的不连,不该连的相连,这种情况十分普遍。它不是由于干扰等客观原因而产生,主要是由于书写者的习惯而造成的。应,笔画的长短及部件的大小也发生变化。以图4.l(a)的钢笔字帖为例,“担、打、报、择”几个字的偏旁“扌”,其竖笔长短不一,“阳、队、陈、陶”的部首“阝”也大小不同,它们在整字中的位置就有差异。方块汉字字形是一种艺术,书写时要求笔画及部件的形态和相互关系,尽量彼此协调,使整字字形结构匀称美观,因此上述笔画与部件的大小、位置变化,客观上是不可避免的。此外,由于书写者文化水平、习惯等的不同,他们所写的字差别就更大。样本属于比较工整的字样,但字形变化仍相当明显。这说明即使是同一个人写的字也有一定的差异。笔画长短、部首大小及位置等的变化,使我们难以仿照印刷体汉字识别的办法事先确定它们的位置,按规定区域提取笔画或部首特征。 a)一种钢笔字帖的字样;
目前国内有很多优秀的中文手写识别数据集。例如:北京邮电大学模式识别实验室发布的数据(HCL2000),它是目前最大的脱机手写汉字库,共有1,000个人书写,除了汉字样本库外,还有一个对应的书写者信息库,记录了书写者的年龄、职业、文化程度等信息,用于研究相关影响因素。目前此数据库免费向研究者公开。本文使用的是中科院自动研究所的分享的中文手写数据集CASIA-HWDB(下载地址http://www.nlpr.ia.ac.cn/databases/handwriting/Home.html ),由187个人通过Wacom笔在线输入的手写汉字。
本来考虑用正则来判断中文,因为网上发现正则的匹配中文是[\u4e00-\u9fa5]。接着代码都快写完了,发现有些生僻字不再在这个范围内。
验证码多种多样,有图形文字的、有模拟点选的、有拖动滑动的,但其实归根结底都需要人来对某种情形做一些判断,然后把结果返回并提交。如果此时提交的验证码结果是正确的,并且通过了一些验证码的检测,就能成功突破这个验证码了。既然验证码就是让人来识别的,那么机器怎么办呢?如果我们也不会什么算法,怎么去解这些验证码呢?此时我们需要利用可以帮助我们来识别验证码的工具或平台就,让工具或平台把验证码识别的结果返回给我们,我们拿着结果提交,那不就好了吗?
注·比如,简体中文常见的编码方式是 GB2312,使用两个字节表示一个汉字,所以理论上最多可以表示 256 x 256 = 65536 个符号,所以两个字节其实也不够表示出所有的中文,遇到生僻字可能需要更多位来表示。
📷 📷 编码(python版) 最近在学习python的过程中,被不同的编码搞得有点晕,于是看了前人的留下的文档,加上自己的理解,准备写下来,分享给正在为编码苦苦了挣扎的你。 编码的概念 编码就是将信息从一种格式转换成另一种格式,计算机只认识二进制,简单的理解,将我们眼睛看到的文字转换为计算机能够识别的二进制格式视为编码,而二进制以某种编码格式转换为我们能看的文字的过程可以看成是解码。既然计算机只能认识二进制0,1,那么我们用的字母、数字和文字等是怎样和他们对应的呢?那
一,复习: ''' 1,深浅拷贝 ls = [1,'a',[10]] 值拷贝:直接赋值 ls1 = ls,ls中的任何值发生改变,ls1也随之发生改变 浅拷贝:通过copy()方法 ls2 = ls.copy(),ls中存放的值的地址没有改变, 但内部的值发生改变,ls2会随之改变 -- ls = [1, 'a', [10]] => [1, 'a', [100]] = ls2 深拷贝:通过deepcopy()方法 ls3 = deepcopy(ls),ls中存放的值发生任何
unicode----->encode-------->utf-8
导读:随着自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)技术日趋成熟,实现中文分词的工具也越来越多。中文分词技术作为中文自然语言处理的第一项核心技术,是众多上层任务的首要基础工作,同时在日常的工作中起着基础性的作用。本文将讲解如何在Python环境下调用HanLP包进行分词,并结合Python语言简约的特性,实现一行代码完成中文分词。
人对图像的感知能力很强,所以图文很多,但是我们的认知却更多的用文字去传达;所以我们常常苦恼:
识别率97.5%,图片接口支持手动测试,以图片形式返回结果;文本接口需要联系作者,测试额度1000次限24小时内使用。
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re.U:根据Unicode字符集解析字符,影响\w,\W,\B,\b.
最近接了一个新需求,需要获取一些信用黑名单数据,但是找了很多数据源,都是同样的几张图片,目测是excel表格的截图,就像下面这样:
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 所有论文 包括已经录制完成和之后将要介绍的论文。选取的原则是10年内深度学习里有影响力文章(必读文章),或者近期比较有意思的文章。当然这十年里重要的工作太多了,不可能一一过一遍。在选取的时候我会偏向一些之前 直播课 中没讲到过的。 总论文数 67,录制完成数 32 全部 代码 ,预训练模型 获取方式: 关注微信公众号 datayx 然后回复 论文 即可获取。 机器学习算法AI大数据技术 搜索公众号添加: d
在更新开源项目:python-office的这1个多月里,又发现了一些新需求,今天整理出来,分享给大家~
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。
注:此篇内容主要是综合整理了光学字符识别 和OCR技术系列之一】字符识别技术总览,详情见文末参考文献
放假了,终于可以继续可以静下心写一写OCR方面的东西。上次谈到文字的切割,今天打算总结一下我们怎么得到用于训练的文字数据集。如果是想训练一个手写体识别的模型,用一些前人收集好的手写文字集就好了,比如中科院的这些数据集。 http://www.nlpr.ia.ac.cn/databases/handwriting/Offline_database.html 但是如果我们只是想要训练一个专门用于识别印刷汉字的模型,那么我们就需要各种印刷字体的训练集,那怎么获取呢?借助强大的图像库,自己生成就行了! 先捋一捋思路
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx nerpy实现了BertSoftmax、BertCrf、BertSpan等多种命名实体识别模型,并在标准数据集上比较了各模型的效果。 https://github.com/shibing624/nerpy Evaluation 说明: 结果值均使用F1 结果均只用该数据集的train训练,在test上评估得到的表现,没用外部数据 shibing624/bert4ner-base-chinese模型达到同级别参数量SOT
python 2.x默认的字符编码是ASCII,默认的文件编码也是ASCII。
最近入坑研究OCR,看了比较多关于OCR的资料,对OCR的前世今生也有了一个比较清晰的了解。所以想写一篇关于OCR技术的综述,对OCR相关的知识点都好好总结一遍,以加深个人理解。 什么是OCR? OCR英文全称是Optical Character Recognition,中文叫做光学字符识别。它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来,并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一,而且这个课题已经是比较成熟了,并且在商业中已经有很多落地项目了。比如汉
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 安装依赖 pip install requests 使用方法 浏览器打开:https://order.jd.com/center/list.action 没登录就登录 F12 控制台 console 栏输入 console.log(_JdJrTdRiskFpInfo, _JdEid) 参数依次对应: _JdJrTdRiskFpInfo => self._JdJrTdRiskFpInfo _JdEid => self.
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 在自然语言处理领域中,预训练语言模型(Pretrained Language Models)已成为非常重要的基础技术,本仓库主要收集目前网上公开的一些高质量中文预训练模型。 NLU系列 BERT RoBERTa ALBERT NEZHA XLNET MacBERT WoBERT ELECTRA ZEN ERNIE RoFormer StructBERT Lattice-BERT Mengzi-BER
答:我们能够了解到,我们人类能够理解的是字符的高等标识符,计算机智能识别类似于0和1组成的标识符,那么我们人类和计算机沟通,一定需要某种媒介来支持,来进行两种标识符的相互转换。例如:
最近入坑研究OCR,看了比较多关于OCR的资料,对OCR的前世今生也有了一个比较清晰的了解。所以想写一篇关于OCR技术的综述,对OCR相关的知识点都好好总结一遍,以加深个人理解。
中文分词是中文文本自然语言处理的第一步,然而分词效果的好坏取决于所使用的语料词库和分词模型。主流的分词模型比较固定,而好的语料词库往往很难获得,并且大多需要人工标注。这里介绍一种基于词频、凝聚度和自由度的非监督词库生成方法,什么是非监督呢?输入一大段文本,通过定义好的模型和算法,即可自动生成词库,不需要更多的工作,听起来是不是还不错? 参考文章:互联网时代的社会语言学:基于SNS的文本数据挖掘,点击阅读原文即可查看。访问我的个人网站查看更详细的内容,包括所使用的测试文本和代码。 获取所有的备选词语 假设对于
通过上一节可知,Python6个序列的内置类型中,最常见的是列表和元组,但在Python中,最常用的数据类型却不是列表和元组,而是字符串。要想深入了解字符串,必须先掌握字符编码问题。因此本篇博文将讲解Python字符编码问题和Python字符串的具体方法!
最近在进行关键词的分析,中间涉及到对一些特殊的字符进行过滤的需求。包括带符号的(有部分还是SQL注入),并且存在一部分乱码的问题。梳理下来供后续使用。
编码问题 为什么需要编码问题 - 本质上计算机只能识别01代码 - 如何用一长串01代码表示复杂的信息 编码简史 - 二进制 - bit: 一个0或者1的二进制数字 - byte: 八个01代码,字节 - 第一阶段: ASCII - 第二阶段:百花齐放, GB2312, GBK, BIG5, Latin1,JIS, - Latin1:兼容欧洲大多数语言 - 中国:GBxxxx - 韩国台湾: BIG5 - 日本: JIS - ANSI-MBCS(Mu
车牌的检测和识别的应用非常广泛,比如交通违章车牌追踪,小区或地下车库门禁。在对车牌识别和检测的过程中,因为车牌往往是规整的矩形,长宽比相对固定,色调纹理相对固定,常用的方法有:基于形状、基于色调、基于纹理、基于文字特征等方法,近年来随着深度学习的发展也会使用目标检测的一些深度学习方法。该项目主要的流程如下图所示:
Maix-Speech是专为嵌入式环境设计的离线语音库,设计目标包括:ASR/TTS/CHAT
1、准备了151张含有汉字的图像,将这些图像放在keras-yolo3-master\VOCdevkit\VOC2007\JPEGImages
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 实现思路 📷 数据处理 原始数据来源于 https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/static/wiki_crop.tar 原始数据集包含的图片数量很多,我从中筛选了大约10000张图片(筛选条件为:由OpenCV识别出的face数目为1、性别已知、男女各约5000张) 图片尺寸统一为 100x100,文件名格式统一为 编号-年龄-性别.png,其中性别1
源 / 程序员之家 直接给上Python脚本的核心源码先!WIFI破解,Python程序员必学技能。WIFI已经完全普及,现在Python程序员没网,走到哪里都不怕!教你们一招,如何在图片中提取Python脚本代码。图片发送至手机QQ长按后点识别图片中汉字,如果你还不知晓,赶紧去试一试,能给我们减少很大的工作量。 想要WIFI破解,python+字典,这是是少不了的。热点加弱口令也是核心。字典自己加精,你的字典有强大,你能破解的WIFI就越多。后面就不再提了。提供两种方法,一般人学到一种即可。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 此项目可监控近千家中国企业的官方网站的新闻动态,如有更新,系统能在最短2分钟之内通过邮件发送更新的标题和链接。更新的信息流也可通过浏览器查看。监控的公司和站点可以添加删除。 原理:定期抓取网站html, 使用difflib比对新旧页面源码,发现增加的部分,提取url和text,过滤筛选,保存MySQL数据库。定期把更新的url和text,通过邮件发送给订阅者。 全部代码 获取方式: 关注微信公众号 datayx 然
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 使用:pip install nlpcda https://github.com/425776024/nlpcda 介绍 一键中文数据增强工具,支持: 1.随机实体替换 2.近义词 3.近义近音字替换 4.随机字删除(内部细节:数字时间日期片段,内容不会删) 5.NER类 BIO 数据增强 6.随机置换邻近的字:研表究明,汉字序顺并不定一影响文字的阅读理解<<是乱序的 7.中文等价字替换(1 一 壹 ①,2 二 贰 ②)
参与 | 鸽子,Shawn 今日,苹果再次更新其博客,这次的内容主打手写识别,而且是对汉字的手写识别。是不是挺好奇的,先来看看这篇论文的简介: 对由30000字符构成的大型汉字字符库进行实时手写汉字识别 随着智能手机、平板电脑和可穿戴设备(如智能手表)的普及,手写识别技术变得愈发重要。但是如果想在这些移动设备上实现汉字手写识别,就必须解决一些特有的问题,因为汉字识别需要有巨大的符号数据库。本论文阐述了我们如何解决这些问题,在iPhone、iPad和Apple Watch(手写模式)上实现了手写汉字的实
计算机里面是由各种电子电路组成的,它是如何识别我们的写的字符的,比如hello ,你,我。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 最近遇到一个问题,如何读取仪表中的指针指向的刻度 📷 解决方法有多种,比如,方案一:模板匹配+边缘检测+霍夫直线检测,方案二:神将网络(CNN)目标定位等, 其中CNN就有点麻烦了,需要一定数量的训练样本,太麻烦,而方案一太普通,最后我采用了方案三, 方案三:模板匹配+k-means+直线拟合 具体做法如下: 首先说一下模板匹配,它是OpenCV自带的一个算法,可以根据一个模板图到目标图上去寻找对应位置,如果模板找
编码一直是让新手头疼的问题,特别是 GBK、GB2312、UTF-8 这三个比较常见的网页编码的区别,更是让许多新手晕头转向。但是编码又是那么重要,特别在网页这一块。如果你打出来的不是乱码,而网页中出现了乱码,绝大部分原因就出在了编码上了。 (一)ANSI、GBK、GB2312、UTF-8、GB18030和 UNICODE 很久很久以前,有一群人,他们决定用8个可以开合的晶体管来组合成不同的状态,以表示世界上的万物,他们把这称为”字节”。再后来,他们又做了一些可以处理这些字节的机器,机器开动了,可以用字节来
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 之前只用过单线程处理,加载模型进行测试,运行时间上也可以接受。但是现在需要处理比较大量的数据,如果进行线性处理,可能测试一次就花10个小时,而且还不知道结果怎么样,所以多线程就必须使用上了。有关线程部分主要参考:https://junyiseo.com/python/211.html 1 多线程 多线程类似于同时执行多个不同程序,线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的进程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程
一、字节编码的基础知识 一、计算机基础知识 #1 我们的程序都是运行在特定的操作系统内,例如window,linux,mac等等 #2 运行应用程序,需要要操作系统发出请求,我们双击运行的时候会向操作
Python扩展库pypinyin支持汉字到拼音的转换,并且可以和分词扩展库配合使用。 >>> from pypinyin import lazy_pinyin, pinyin >>> lazy_pinyin('董付国') #返回拼音 ['dong', 'fu', 'guo'] >>> lazy_pinyin('董付国', 1) #带声调的拼音 ['dǒng', 'fù', 'guó'] >>> lazy_pinyin('董付国', 2) #另一种拼音风格 ['do3ng', 'f
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 在构建模型时,调参是极为重要的一个步骤,因为只有选择最佳的参数才能构建一个最优的模型。但是应该如何确定参数的值呢?所以这里记录一下选择参数的方法,以便后期复习以及分享。 (除了贝叶斯优化等方法)其它简单的验证有两种方法:1、通过经常使用某个模型的经验和高超的数学知识。2、通过交叉验证的方法,逐个来验证。 很显然我是属于后者所以我需要在这里记录一下 sklearn 的 cross_val_score: 我使用是cross_
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 项目描述 本项目是一个带有超级详细中文注释的基于GPT2模型的新闻标题生成项目。 本项目参考了GPT2-Chinese、GPT2-chitchat、CDial-GPT、GPT2等多个GPT2开源项目,并根据自己的理解,将代码进行重构,添加详细注释,希望可以帮助到有需要的人。 本项目使用HuggingFace的transformers实现GPT2模型代码编写、训练及测试。 本项目通过Flask框架搭建了一个Web服务,将新
jieba是优秀的中文分词第三方库。由于中文文本之间每个汉字都是连续书写的,我们需要通过特定的手段来获得其中的每个单词,这种手段就叫分词。而jieba是Python计算生态中非常优秀的中文分词第三方库,需要通过安装来使用它。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 中文微博情感分类语料库 "情感分析"是我本科的毕业设计, 也是我入门并爱上NLP的项目hhh, 当时网上相关语料库的质量都太低了, 索性就自己写了个爬虫, 一边标注一边爬, 现在就把它发出来供大家交流。因为是自己的项目,所以标注是相当认真的,还请了朋友帮忙校验,过滤掉了广告/太短/太长/表意不明等语料,语料质量是绝对可以保证的 带情感标注的微博语料数量: 10000(train.txt)+500(test.txt)
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 基于Flask RESTful api的图像特征检索方案,api传入url/base64即可在毫秒内返回数据库匹配结果,主要用于图像去重,后续拓展使用范围。 1. 项目说明: 本项目基于开源框架PyRetri进行二次开发,同时结合facebook开源项目Facebook AI Similarity Search,设计出基于Flask的RESTful api接口,目的是为了解决以下几个场景问题: 1)本地已经存储大规模
我们学习Python编程,经常对字符串这样的数据进行处理。我们也都知道计算机内部信息是采用二进制编码的,那么这其中的处理原理是什么呢?本篇就计算机中关于编码的知识进行总结。 一、为什么计算机内部信息采用二进制编码 计算机是由逻辑电路组成的,而逻辑电路只有接通与断开两个状态,正好可以对映二进制的“1”与“0”。这样的计算机设计在技术上会简单许多。 二、计算机编码的由来 计算机内部信息采用二进制编码,这决定了它只能直接识别0和1。我们所有各类型数据也都需要被转换为二进制0和1的序列存放在计算机中的。但是这样就产
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