import os
import numpy as np
import torch
from torch import nn
import torch.optim as optim
import matplotlib.pyplot as plt
import torchvision
from torchvision import models,transforms,datasets
import
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2024-04-18 19:42:15
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文章目录OCR综述简介图像预处理灰度化二值化倾斜矫正规范化图像平滑文本检测难点技术文本识别技术仪表识别难点 OCR综述简介技术简介光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。亦即将图像中的文字进行识别，并以文本的形式返回。发展状况应用场景根据识别场景，可大致将OCR分为识别特定场景的专用O
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2024-05-23 17:09:01
107阅读
我现在的项目有一个需求，就是把拍照的照片上面的文字识别出来，然后上传到服务器，录入数据，其实图像识别技术是很难的一个技术。(这是我的github里面的地址，关于ocr 的demo~> https://github.com/wwpeter/ocr)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
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2024-08-07 17:03:29
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第19章 照片OCR1、简介2、照片识别2.1 步骤2.2 滑动窗口分类器2.3 OCR检测2.3.1 找到图片中的文字区域2.3.2 从文字区域中找出字符2.3.3 使用分类器，把字符组合成文字3、获取大量数据4、天花板分析 1、简介OCR全称是照片光学字符识别，目的是从图片中识别出文字。文本介绍从图片中解析文字的步骤及原理。通过OCR过程的介绍，让大家认识到一个复杂的机器学习问题是如何实现的
## Java OpenCV 图像识别不准？
近年来，随着人工智能的快速发展，图像识别技术也蓬勃发展。OpenCV作为一个开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和分析功能，被广泛应用于图像识别领域。然而，有时我们会遇到图像识别结果不准确的情况。在本文中，我们将探讨一些可能导致Java OpenCV图像识别不准确的问题，并提供相关代码示例。
### 1. 低质量图像
图像质量是影响图像识别准确
原创
2024-01-23 07:01:19
484阅读
OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)，指识别图像中亮暗差别或其他特征，构建文字形状并翻译为计算机文字。有文章说这是人工智能的一个应用，也算吧，得益于近些年人工智能的火热，文字识别目前现成的工具和API已经相当多也相当成熟了，百度等厂商给个人用户提供的接口几乎是免费的，本文对几个工具和库进行了介绍和测试。EASYOCR通过pip install easy
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2024-08-09 17:17:12
253阅读
近日，第三届图像识别竞赛WebVision中，阿里AI击败了全世界150多支参赛队伍，获得冠军。WebVision由谷歌、美国卡耐基梅隆大学、苏黎世联邦理工大学等机构联合全球视觉技术领域顶级学术会议CVPR发起，是目前图像识别领域最权威的竞赛之一，被业界誉为人工智能“世界杯”。该竞赛要求参赛的AI模型将1600万张图片精准分类到5000个类目中。竞赛结果显示，阿里AI以82.54%的识别准确率获得
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2024-05-21 14:18:00
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# javacv OCR 图像识别太慢
 {
原创
2023-11-07 14:07:23
132阅读
（给机器学习算法与Python学习加星标，提升AI技能）作者：付静不否认已有的成绩，但问题还没解决。为应对自 2017 年起引起全球恐慌的「AI 大毒瘤」Deepfake，政府、企业、学界联合发力。2019 年，Facebook 斥巨资发起“Deepfake 检测挑战赛”（Deepfake Detection Challenge，DFDC）。最近，Deepfake 检测挑战赛首个结果新鲜出炉，识别
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2024-03-27 16:31:01
233阅读
编辑：大明、张佳【导读】作为机器学习最热门的领域之一，图像识别是判断AI聪明与否的一个重要标准。作为主要的参与者，微软、IBM、谷歌和亚马逊在这项技术上投入巨资，那么，到底哪一家做得更好呢？研究发现，谷歌在图像识别方面取得了81.7％的准确率，仅次于人类，四家中排名第一。机器学习最热门的领域之一是图像识别。有许多主要参与者在这项技术上投入巨资，包括微软，IBM，谷歌和亚马逊。但哪一个做得最好？&n
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2023-10-12 13:07:11
1080阅读
# Java中使用OCR识别文字不准确的解决方法
## 1. 问题背景
在开发过程中，有时候会遇到使用OCR（Optical Character Recognition）技术进行文字识别的需求。然而，由于图片质量、字体样式等因素，导致识别结果不准确的情况经常发生。本文将针对这一问题，给出解决方法。
## 2. 解决流程
```mermaid
flowchart TD
A[上传图片]
原创
2024-05-08 05:58:31
527阅读
鉴黄、广告识别一直是网站管理者的难点。又拍云推出的这两个功能，主要用于帮助平台运营者们更好的管理平台内容。涉黄是直播、图片社交等行业的心头大患，各种小广告、违法信息也通过图片躲开关键字筛选。对于大多数具有社交属性的互联网平台来说，图片、视频管理需要投入大量的成本和人力，光鉴黄就需要设立鉴黄师来进行内容把控。但是完全依靠人工进行图片鉴黄，并不能解决这一问题。鉴黄师既不可能24小时蹲点核查，也无法面对
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2024-08-09 17:07:49
56阅读
自然场景文本识别的难度极高，原因包括：图片背景极为丰富，经常面临低亮度、低对比度、光照不均、透视变形和残缺遮挡
原创
2024-05-15 09:53:02
362阅读
# 解决Python识别图片不准确的问题
在日常生活中，我们经常会使用Python来处理图片识别的任务，比如识别数字、人脸、物体等。然而，有时候我们会发现Python识别图片的准确率并不高，可能会出现识别错误的情况。那么，究竟是什么原因导致了Python识别图片不准确呢？在本文中，我们将探讨这个问题，并提供一些解决办法。
## 问题分析
Python识别图片不准确的问题主要有以下几个原因：
原创
2024-06-09 03:58:09
450阅读
# 使用 Pytesseract 进行 OCR 识别：解决准确度问题
在 Python 中，Pytesseract 是一个非常流行的库，用于从图像中提取文本内容。但是，有时我们在使用 Pytesseract 时会遇到识别不准确的问题。本文旨在帮助新手开发者理解如何改进 Pytesseract 的识别性能，确保提取的信息尽可能准确。
## 流程概述
下面是使用 Pytesseract 进行光学
机器之心报道机器之心编辑部
近日，MIT 联合 IBM 研究团队提出了一个数据集，在它上面测试的图像识别 SOTA 模型的性能下降了 40 多个点。
图像识别是计算机视觉中最为成熟的领域了。从 ImageNet 开始，历年都会出现各种各样的新模型，如 AlexNet、YOLO 家族、到后面的 EfficientNet 等。这些模型都在刷新着各种图像识别领域的榜单，创造更令
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2024-08-08 15:37:52
471阅读
1、对于视频、图像基本操作1.1、img_show(img)用于对于图像进行可视化操作1.2、img_gray(filepath) 对于图像进行灰度处理，图像处理任务中基本都是转化成灰度图处理，由于灰度图通道数为1，易于处理。1.3、img_size(filepath)：对于图像进行放大、缩小操作；1.4、img_draw(filepath):用于在图像上绘制矩形框和圆形框，主要用于对于识别的目标
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2024-03-21 09:41:25
43阅读
评价标准目标检测和图像分割的评价标准是一样的，核心都是使用IOU标准IOU(Intersection-Over-Union)OU即Intersection-Over-Union，IoU相当于两个区域重叠的部分除以两个区域的集合部分得出的结果目标检测图像分割Pixel Accuracy&Pixel Precision上面所述的IoU只是用于评价一幅图的标准，如果我们要评价一套算法，并不能只从
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2024-05-04 19:20:11
612阅读
也是一次偶然的机会，让小峰发现身边居然有朋友在识别图片文字的时候，使用的还是传统的码字的方法，当然，咱们不得不承认，这种方法还是很有效的，如果图片中的文字不是很多的话，打字也还是挺快的，毕竟现如今大家都是资深网民了，打字速度都不慢，但是如果图片中的文字过多的话，那么这种方法显然就比较麻烦了。那么我们到底怎么来识别图片中的文字比较好呢？不知道大家有没有听说过OCR文字识别软件，如果没有话，接下来小峰
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2024-09-18 07:45:49
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文章目录K最近邻法-KNNN折交叉验证法KNN总结：线性分类器得分函数损失函数（代价函数）损失函数1：hinge loss/支持向量机损失损失函数2：互熵损失（softmax分类器） K最近邻法-KNN现在用的比较少，因为其比较耗费内存，运行速度较慢练习： CIFAR-10数据集 60000张32*32小图片，总共10类，50000张训练和10000测试 下图第一行，左侧为大量的飞机数据，右侧第
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2024-02-24 12:19:23
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