文字检测与其他目标检测的区别：一、长宽比差异很大，而且普遍较小；二、文字是以字符为基本单元按照一定空间排列而成的序列，而不是一个单独的目标；三、文字存在多种粒度和多语言。传统方法系列：一、流程 1.基于滑动窗口：用不同大小的窗口在原图上滑动，并用分类模型判断每一个窗口是否包含文字，最后对检测结果使用非极大值抑制等进行后处理。 2.基于连通分量：首先根
OCR图片文字识别软件可以帮助用户将抓拍的图片转换成文字，使用起来非常方便。市面上的OCR图片文字识别软件很多，很多人在选择时往往无从下手。所以我今天来给大家分享几款常用的OCR图片文字识别软件。有需要的朋友可以来看看。软件一：万能文字识别分享理由：功能齐全，支持批量识别软件介绍：如果你们需要批量ocr图片文字识别的话，不妨来试试这个“万能文字识别”软件，它的操作非常的简单，只需要点击【图片转文字
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2023-08-03 23:33:28
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文字检测输出16个点，根据16个点对框进行矫正。paint_rec文件夹下。
导语文字识别在现实场景中的用途非常广泛，现在已经有很多公司将这项技术用于实际中。比如车牌识别，图片转换成文档，拍照搜题，拍照翻译等。这让很多人有了错觉，感觉文字识别的技术已经炉火纯青，可以广泛应用。其实不然，车牌识别里面字体和字的类型比较单一，并且有一些矩形等辅助的特征。而拍照翻译的图片一般是文档类型，较容易识别，但也有不小的错误率。文字识别的首要问题是找到文字，其次才是识别。而在自然
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2024-08-09 15:31:35
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python demo/image_demo.py data_for_test/WX20210304-104344@2x.png configs/textdet/panet/panet_r18_fpem_ffm_600e_ctw1500.py models/panet_r18_fpem_ffm_sb ...
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2021-04-25 12:19:00
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# Java OpenCV 文字检测技术概述
随着计算机视觉技术的迅速发展，文字检测作为其重要领域之一，已经广泛应用于各种场合，包括自动化文档处理、图像识别和增强现实等。本文将介绍如何使用 Java 和 OpenCV 来进行文字检测，并提供一个简单的代码示例。
## 什么是文字检测？
文字检测是指在图像或视频中识别和定位文本区域的技术。与文字识别（OCR）不同，文字检测仅关注文本的存在和位置
# Java检测屏幕文字
在日常生活中，我们经常需要对屏幕上的文字进行识别和处理。比如，我们可能需要自动化地填写表单、抓取网页上的文字信息等。在Java中，我们可以利用一些库和API来实现屏幕文字的检测和识别。本文将介绍如何使用Java来检测屏幕上的文字，并给出相应的代码示例。
## 1. Java提供的屏幕文字检测工具
Java提供了一些库和API来处理屏幕文字的检测和识别。其中，比较常用
原创
2023-09-18 09:43:12
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在当前的网络环境下，敏感词过滤已经是各大网站的“标准配置”，如果不想被大量的垃圾信息充斥，除了使用机器人识别、验证码等验证工具，还需要阻止含有敏感词内容的发布，否则可能面临关站等风险，可谓是国内互联网的红线。布隆过滤器布隆过滤器（英语：Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空
本节以icdar2015数据集为例，介绍PaddleOCR中检测模型训练、评估、测试的使用方式。
本项目使用到Halcon的OCR识别，也可使用Opencv训练数据集来识别日期。使用Halcon主要是因为用OpenCV训练数据集较为麻烦（对小白不太友好），而Halcon本身便自带许多已训练好的数据集，并且使用Halcon的ocr助手也是相当容易的。下面介绍如何使用Halcon的OCR助手第一步：打开新的OCR第二步 加载一个示例图像，再标记出需要识别的文本位置，右键确定，点击分割第三
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2024-03-25 18:16:13
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动手-文字检测-PSENet
借助mmocr框架，测试几种算法的效果。
这是一个文字检测和文字识别库，集成了很多的模型，包括PSENet、PixelLink等等
安装参考 https://mmocr.readthedocs.io/en/latest/install.html
(base) xuehp@haomeiya009:~/git$ conda create -n open-mmlab py
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2021-04-25 12:14:00
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# 实现NLP有害文字检测的指南
在近年来，随着社交媒体和在线交流的普及，有害文字检测变得越来越重要。今天，我们将为一名刚入行的小白详细讲解如何实现NLP有害文字检测。整个过程如下所示：
## 流程概述
以下是实现NLP有害文字检测的主要步骤：
| 步骤 | 描述
两步走的目标检测：先进行区域推荐，而后进行目标分类
代表：R-CNN、SPP-net、Fast R-CNN、Faster R-CNN
端到端的目标检测：采用一个网络一步到位
代表：YOLO、SSD先来回归下分类的原理，这是一个常见的CNN组成图，输入一张图片，经过其中卷积、激活、池化相关层，最后加入全连接层达到分类概率的效果.分类的损失与优化
在训练的时候需要计算每个样本的损失，那么CN
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2024-04-22 15:02:34
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文章目录一、背景二、方法2.1 Ground-truth and loss2.2 Online Feature Selection2.3 将 RetinaNet 和 FSAF 联合后如何训练和测试三、效果 论文：Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection代码：https://github.com/op
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2024-04-07 11:07:57
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按下【Win+R】组合键打开“运行“，输入“CMD”打开系统命令窗口ping 127.0.0.1这个命令可以检测本地网络协议是否正常，有返回值表示网络正常ping 192.168.0.1这个命令可以检测电脑连接路由器的线路是否正常，时间值越高，表示你的网络越差（192.168.0.1这个是路由器的网关，可以根据你自己的路由器网关修改） ping baidu.comping一个网址，看下返
一、文字检测 （1）方法 方法主要是基于EAST和Refinenet进行的。首先，图像经过Resnet50得到不同层的特征，然后通过Refinet的特征融合方式融合多层特征，接着，经过多任务回归预测每个特征图上的点的分数和RBOX，最后，在多尺寸检测算法里加了过滤机制。 方法流程图如下：  
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2024-08-07 16:39:32
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使用Python进行文字识别一、安装pip安装依赖库二、下载并安装 tesseract-ocr：三、修改pytesseract.py（此步可以省略，新版本不需要修改）四、找张测试图片五、Python代码六、执行脚本七、中文识别八、使用baidu-aip文字识别算法 一、安装pip可以参考安装依赖库pip install pytesseract pyocr pillow Image二、下载并安装
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2023-08-06 11:57:19
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PaddleOCR提供DB文本检测算法，支持MobileNetV3、ResNet50_vd两种骨干网
原创
2023-06-03 06:48:17
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轮廓检测，是图像处理中比较重要的一个部分。findContourhe和DrawContours 一、轮廓概述 轮廓可以简单认为成将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。&nbs
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2023-11-02 06:52:05
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# Android Studio中使用OpenCV进行文字检测
在移动应用程序开发中，文字检测是一个非常重要的功能，可以用于识别照片中的文字、实现自动扫描等应用。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，包括文字检测。
在本文中，我们将介绍如何在Android Studio中使用OpenCV进行文字检测，并提供一个简单的示例代码。
## 准备工作
首先，
原创
2024-05-11 06:41:26
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