在日常学习或工作中，我们经常会因为各种各样的原因，导致资料无法记全。比如上课的时候老师讲课速度过快、或者开会时需要整理的资料太多，我们做不到一心二用，边听边记。你们遇到类似情况的时候，都是怎么解决的呢？如果是我，我会将这些内容拍照下来，后续使用软件将图片转换为文字，这样就很方便我们整理了，效率也能大大提高。那你们好奇图片文字识别软件哪个好吗？下面给你们分享几个实用的工具。推荐软
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2023-08-18 10:34:11
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图的定义
原创
2021-08-02 15:48:35
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文章目录摘要应用概述模型基础基础网络FCN网络STN网络检测网络框架文本检测模型CTPN模型RRPN模型FTSN模型FTSN 模型DMPNet模型EAST模型SegLink模型PixelLink模型Textboxes/Textboxes++模型WordSup模型文本识别模型CRNN模型RARE模型端到端模型FOTS Rotation-Sensitive RegressionSTN-OCR模型训练
文字检测是文字识别过程中的一个非常重要的环节，文字检测的主要目标是将图片中的文字区域位置检测出来，以便于进行后面的文字识别，只有找到了文本所在区域，才能对其内容进行识别。文字检测的场景主要分为两种，一种是简单场景，另一种是复杂场景。其中，简单场景的文字检测较为简单，例如像书本扫描、屏幕截图、或者清晰度高、规整的照片等；而复杂场景，主要是指自然场景，情况比较复杂，例如像街边的广告牌、产品包装盒、设备
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2023-11-14 12:26:40
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# PyTorch文本识别实现教程
## 1. 整体流程
以下是实现PyTorch文本识别的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 数据准备和预处理 |
| 步骤2 | 模型设计和训练 |
| 步骤3 | 模型评估和调优 |
| 步骤4 | 模型部署和使用 |
接下来将详细介绍每个步骤所需的代码和操作。
## 2. 数据准备和预处理
在该步骤中，
原创
2024-01-23 04:14:26
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# Java 文本识别技术简述
随着人工智能和机器学习的快速发展，文本识别（OCR，Optical Character Recognition）已经成为了一个重要的研究领域。文本识别技术可以将图像或扫描文档中的文字信息转换为机器可读的文本，广泛应用于文档数字化、车牌识别、手写识别等多个场景。
在本文中，我们将探讨 Java 中的文本识别技术，并展示一个简单的代码示例。同时，我们将通过 merm
原创
2024-08-12 03:17:34
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# 实现 PyTorch 文本识别
## 整体流程
首先，我们需要了解整个实现 PyTorch 文本识别的流程，然后逐步教会小白如何实现。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(构建模型)
B --> C(训练模型)
C --> D(评估模型)
D --> E(使用模型进行文本识别)
```
### 状
原创
2024-04-22 05:54:39
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这一节我们提及了三个内容：变量共享、线程和队列和数据读取，这些都是TensorFlow官方指导中的内容。会在程序中经常遇到所以放在一起进行叙述。前面都是再利用已有的数据进行tensorflow的学习，这一节我们要学习怎么从文件中读取我们需要的各类数据。1、变量共享 前面已经说过如何进行变量的生成和初始化内容，也用到了命名空间的概念，这里说一下什么是变量共享。当我们有一个非常庞大的模型的时候免
文本检测是深度学习中一项非常重要的应用，在前面的文章中已经介绍过了很多文本检测的方法，包括CTPN（详见文章：大话文本检测经典模型CTPN）、SegLink（详见文章：大话文本检测经典模型SegLink）、EAST（详见文章：大话文本检测经典模型EAST）、PixelLink（详见文章：大话文本检测经典模型PixelLink），这些文本检测方法主要分为两类，一类是基于像素级别的图像语义分割方法
文字识别是AI的一项重要应用，例如将包装盒上的文字识别出来、将产品说明书上的文字识别出来、将大街上广告牌的文字识别出来等等，在现实生活中能给我们带来很大的便利，有着非常广泛的应用。一个简单的文字识别流程如下：Step 1. 通过手机、摄像机等设备采集含有待识别字符的图像，作为输入；Step 2. 对图像进行尺寸缩放、明暗调整、去噪等预处理操作；Step 3. 将图像中的单个字符、或者是连续几个
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2024-03-28 18:32:51
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什么是命名实体识别（NER）定义：
命名实体识别（NER）：也称实体识别、实体分块和实体提取，是信息提取的一个子任务，指在将文本汇总的命名实体定位，并分类为预先定义的类别，如： 人员、组织、位置、时间表达式、数量、货币值、百分比等。注意：
中文的NER与英文的不太一样，中文NER问题很大程度上取决于分词的结果，比如：实体边界和单词的边界在中文NER中经常是一样。所以在中文NER问题中，有时通常对文
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2023-08-02 20:35:48
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如今，智能手机不仅可以拍照，还可以通过拍照来识别文字。这种功能使我们在日常生活中更加方便，可以轻松地将纸质文件转换为电子版。本文将介绍如何使用手机拍照识别文字。 首先，在手机中安装识别应用。打开后，并选择拍照功能。在拍照之前，建议先将需要识别的文本放在平滑的表面上，并将其拍摄成清晰的照片。 手机拍照识别文字是一种非常便捷、高效的功能。在现今的社会中，文化程度的提高，
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2023-11-30 22:30:52
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前端使用tracking.js进行人脸识别背景一、引入第三方库二、使用步骤1.初始化打开摄像头获取视频流、创建检测2.检测视频中人脸3.拍照4.保存文件至本地5.关闭摄像头以及取消监听的方法总结 背景因为要在一个客户端上增加人脸识别功能，最终找到了第三方库tracking.js，基于此库完成了前端部分的需求开发。大致流程为：初始化打开摄像头获取视频流、创建监听->检测视频中人脸->进
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2023-11-28 15:20:20
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## Java识别富文本的实现流程
在Java中，识别富文本可以通过解析HTML标签来实现。本文将介绍如何使用Java来实现富文本的识别，并通过以下步骤进行讲解。
### 步骤概览
下面的表格概括了实现富文本识别的步骤，并给出了每个步骤需要做的事情和相应的代码。
| 步骤 | 描述 | 代码示例
原创
2023-08-27 09:35:47
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# 实现MySQL文本识别IP的方法
## 介绍
在开发中，有时我们需要从文本中提取IP地址，然后存储到MySQL数据库中。本文将介绍如何实现这一功能。
## 整体流程
下面是整体的实现流程：
```mermaid
erDiagram
IP地址 ||--|| 文本 : 包含
IP地址 ||--|{ IP信息 : 提取
IP信息 ||--|| MySQL : 存储
``
原创
2024-05-31 07:16:17
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1，问题描述和流程图图像文字识别应用所作的事是，从一张给定的图片中识别文字。这比从一份扫描文档中 识别文字要复杂的多。为了完成这样的工作，需要采取如下步骤：1.文字侦测（Text detection）——将图片上的文字与其他环境对象分离开来2.字符切分（Character segmentation）——将文字分割成一个个单一的字符3.字符分类（Character classification）——
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2024-07-16 11:18:22
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文章目录YOLO1中文版摘要1. 引言2. 统一检测2.1 网络设计2.2 训练2.3 推断2.4 YOLO的限制3. 与其它检测系统的比较4. 实验4. 1 与其它实时系统的比较4.2 VOC 2007错误率分析4.3 结合Fast R-CNN和YOLO4.4 VOC 2012的结果4.5 泛化能力：艺术品中的行人检测5. 现实环境下的实时检测6. 结论参考文献YOLO1中文版摘要我们提出了YO
前言
文字识别分为两个具体步骤：一个是文字区域的检测，二是对文字内容进行识别。两者缺一不可，尤其是文字检测部分，是识别的前提。如果连包含文字的区域都找不到，那后面也就无法进行文字识别了。 因为文本存在多种分布，多种方向、排版多样性的特点，所以检测不是一件简单的任务，尤其是当文本是不规则的形状，检测起来就很具有挑战性了。
1.传统的图像学处理：
# Python屏幕文本识别
## 引言
随着计算机技术的不断发展，屏幕文本识别成为了一项热门的技术。无论是自动化测试还是数据挖掘，屏幕文本识别都起到了重要的作用。Python作为一种功能强大且易于上手的编程语言，为开发人员提供了丰富的库和工具，使得屏幕文本识别变得相对容易。在本文中，我们将介绍Python中常用的屏幕文本识别技术，并提供相关的代码示例。
## 1. 屏幕文本识别的原理
屏
原创
2023-12-08 06:49:00
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# NLP文本内容识别入门指南
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是处理和分析大量语言数据的关键技术。本文将引导你通过一个简单的流程，实现NLP文本内容识别。适合刚刚入行的开发者。
## 流程概述
下面是实现NLP文本内容识别的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---
原创
2024-09-23 07:23:24
67阅读
