tesseract engine train ocr
【Python】【OpenCV】OCR识别（三）——字符识别
通过上一篇博客，我们成功将有角度的图片进行“摆正”，接下来我们来提取图片中的文字。 我们使用Tesseract来处理图片并提取文字，相关下载安装请参考：Python下Tesseract Ocr引擎及安装介绍 - 黯然销魂掌2015 - 博客园 (cnblogs.com) 同时我们需要下载第三方Lib ......
opencv结合tesseract识别图片文字
import cv2 import pytesseract pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = '/opt/homebrew/bin/tesseract' # img = cv2.imread('/Users/Ukyo/PycharmProjects/Ta ......
.net ocre 程序崩溃自动dump在多平台中的实现
前言 经常排查问题的朋友都知道，我们在遇到CPU或者内存高的时候，有时会生成dump文件来做分析。但是我们也会遇到一些场景，应用程序直接崩溃退出，这个时候我们已经没法使用常规方式dump了，因为整个进程树已经退出了，那么我们有没有办法让系统自动做dump，答案是肯定的：让系统在程序崩溃时自动创建Du ......
《大学计算机》课程简介 School of Computer Science and Engineering
《大学计算机》课程简介 School of Computer Science and Engineering 阅读量：1630 发布时间：2014-05-25 分享到： 《大学计算机》课程是大学计算机基础教学的最基本课程，是大学本科非计算机专业学生必修的公共基础课。计算机基础课程如同数学、外语一样， ......
《Span-Based Joint Entity and Relation Extraction with Transformer Pre-Training》阅读笔记
代码 原文地址 预备知识： 1.什么是束搜索算法（beam search）? beam search是一种用于许多自然语言处理和语音识别模型的算法，作为最终决策层，用于在给定目标变量(如最大概率或下一个输出字符)的情况下选择最佳输出。 2.什么是条件随机场（Conditional Random Fi ......
【Python】【OpenCV】OCR识别（二）——透视变换
对于OCR技术在处理有角度有偏差的图像时是比较困难的，而水平的图像使用OCR识别准确度会高很多，因为文本通常是水平排列的，而OCR算法一般会假设文本是水平的。 针对上述情况，所以我们在处理有角度的图象时，需要将图像“摆正”，将使用到getPerspectiveTransform方法和warpPers ......
Kernel Memory 中使用 PaddleSharp OCR
Kernel Memory 中使用 PaddleSharp OCR Kernel Memory 中进行文档处理的时候可以上传图片作为文档，这时候就需要使用到 OCR 技术来识别图片中的文字。 官方默认的库中，提供了 Azure Document Intelligence 的扩展服务，可以通过 Azu ......
linux arm64 编译 flutter engine
参考： https://github.com/flutter/flutter/wiki/Compiling-the-engine#compiling-for-android-from-macos-or-linux https://github.com/flutter/flutter/wiki/Set ......
【Python】【OpenCV】OCR识别（一）
接着练手图像处理例子 抛开网上截图进行OCR识别，更多的图源来自于我们的手机，相机等等设备，而得到的图片都并非是板正的，大多随手一拍的图源都是带有角度的，所以我们需要先将图像进行摆正。 首先先对图像进行预处理，上代码： 1 def edge_detect(image): 2 gray = cv2.c ......
org.hibernate.validator.engine.ConfigurationImpl.getDefaultParameterNameProvider()Ljavax/validation/ParameterNameProvider;
解决Hibernate validator抛出Ljavax/validation/ParameterNameProvider异常方法 - _再见理想 - 博客园 https://www.cnblogs.com/exmyth/p/11286269.html 问题:Hibernate 版本不合适 方案： ......
C. Training Before the Olympiad
原题链接 题解 事实1.两个数合并后的数一定是偶数 事实2.如果没有发生奇数和偶数合并，那么最终的结果一定是所有数的和 事实3.每发生一次奇数和偶数合并，最后的结果会减一 总结 综上所述，Masha会尽量选择同奇或同偶合并，但在有同奇的情况下，会优先选择同奇，因为合并会产生偶数，且Olya需要用到奇 ......
CF1916C Training Before the Olympiad
思路 首先，我们可以考虑两个人会怎么操作，如果是选择了两个偶数和两个奇数，那么答案不会减小，如果选择了一个奇数一个偶数，那么答案会减小一。 所以想使答案大的人应该尽量选择前一种方案，想使答案小的人应该尽量选择后一种方案。 但这还不是最优的，想使答案大的人在可以选择两个奇数时，绝对不会选择两个偶数，因 ......
《大学计算机》课程简介 School of Computer Science and Engineering
《大学计算机》课程简介 School of Computer Science and Engineering 阅读量：1628 发布时间：2014-05-25 分享到： 《大学计算机》课程是大学计算机基础教学的最基本课程，是大学本科非计算机专业学生必修的公共基础课。计算机基础课程如同数学、外语一样， ......
全国计算机等级考试简介 School of Computer Science and Engineering
全国计算机等级考试简介 School of Computer Science and Engineering 阅读量：1185 发布时间：2014-05-25 分享到： 全国计算机等级考试（National Computer Rank Examination，简称NCRE），是经原国家教育委员会（现 ......
高级软件工程Advanced Software Engineering
《高级软件工程》教学大纲 Teaching（Course）Outline of Advanced Software Engineering 第一部分 大纲说明 1．课程代码：329024001 2．课程类型：学科必修课 3．开课时间：秋季学期，第3周—第20周 4．课程目标：通过该课程的学习，培养学 ......
InstructGPT《InstructGPT: Training language models to follow instructions with human feedback》解读
背景 GPT-3 虽然在各大 NLP 任务以及文本生成的能力上令人惊艳，但是他仍然还是会生成一些带有偏见的，不真实的，有害的造成负面社会影响的信息，而且很多时候，他并不按人类喜欢的表达方式去说话。在这个背景下，OpenAI 提出了一个概念“Alignment”，意思是模型输出与人类真实意图对齐，符合 ......
GPT-1论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》解读
背景 GPT-1 采用了两阶段训练的方式： 1. 第一阶段 pre-training，在海量文本上训练，无需label，根据前k-1个词预测第k个单词是什么，第一阶段的训练让模型拥有了很多的先验知识，模型具有非常强的泛化性 2. 第二阶段在特定任务上fine-tuning，让模型能适应不同的任务，提 ......
解决异常报错：“CrystalDecisions.CrystalReports.Engine.ReportDocument”的类型初始值设定项引发异常
在Winform程序里调用水晶报表打印 在这句：ReportDocument RepostDoc = new ReportDocument(); 一直报错提示：”CrystalDecisions.CrystalReports.Engine.ReportDocument”的类型初始值设定项引发异常 在 ......
OCR
OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别） 用于将图像中的文本转换为可编辑的文本。OCR系统可以识别印刷体或手写体的文字，并将其转换为计算机可处理的文本形式。是指电子设备 (例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符，通过检测暗亮的模式确定其形状，然后用字符识别 ......
安装指定版本 doker engine
安装指定版本 doker engine 卸载旧版本 docker sudo yum remove docker \ docker-client \ docker-client-latest \ docker-common \ docker-latest \ docker-latest-logrota ......
Unreal Engine 物体描边与高亮
本篇随笔将使用 UE 中的后处理体积以及编写对应的材质参数，来实现物体的描边与高亮功能，要做到物体高亮与描边，需要利用到 UE 提供的 CustomDepth（自定义深度） 和 CustomStencil（自定义模板）两个 Buffer（亦或是在物理上占用一个Buffer，深度和模板占用位数不一样， ......
Open-World Object Manipulation using Pre-trained Vision-Language Models
概述 提出MOO: Manipulation of Open-World Objects 用预训练的VLM在图像中标记instruction的object的坐标，传入policy进行控制，可以zero-shot泛化到novel object，还支持手指、点击输入指令。 问题 机器人泛化到训练中没有见 ......
C# OCR图片文字识别
博主这里采用了两种库进行文字识别，一种是“Spire.OCR”，另一种是“PaddleOCRSharp”，这两种库，都可以直接到Nuget中去安装。 这里要注意一下，PaddleOCRSharp库是可以直接安装使用的，但是Spire.OCR库在安装后，需要将下载目录“nuget\packages\s ......
Template Engines for Spring: FreeMarker | Java Server Pages | Thymeleaf | Jade4j
Besides the template engines described so far, there are quite a few more available which may be used. Let’s review some of them briefly. Velocity is ......
用C++调用Windows.Media.Ocr接口实现图片的OCR识别
这个接口最开始是给UWP程序用的。C++里需要用C++/WinRT方式调用。默认参数的识别率也不是很高的样子。只支持Win10+。 #include <winrt/Windows.Storage.h> #include <winrt/Windows.Storage.Streams.h> #inclu ......
【论文阅读笔记】【多模态-Vision-Language Pretraining】 BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation
BLIP ICML 2022 (Spotlight) 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？写作背景是什么？ 问题： 在视觉-语言预训练（VLP）中，如何更加高效地利用充斥着噪声的海量图文对数据，提升预训练效果？ 如何设计模型，使得预训练后的模型在理解（understanding-based）任务 ......
paddle-ocr-server发布
paddle-ocr-server发布 基于java语言的开箱即用的ocr识别服务,用到的框架和技术 tio-boot djl opencv pytorch onnx paddle-ocr https://github.com/litongjava/ai-server/paddle-ocr-serv ......
A fast and simple algorithm for training neural probabilistic language models
目录概Noise contrastive estimation Mnih A. and Teh Y. W. A fast and simple algorithm for training neural probabilistic language models. ICML, 2012. 概 NCE ......
【论文阅读笔记】【OCR-文本识别】 SEED: Semantics Enhanced Encoder-Decoder Framework for Scene Text Recognition
SEED CVPR 2020 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？写作背景是什么？ 问题： 如何利用全局的语义信息提高文本识别模型对低质量文本的鲁棒性和识别效果？ 背景： 以往的基于 encoder-decoder 的文本识别方法通常基于局部的视觉特征解码出文本，忽略了对单词显式的全局语义信息的 ......
手搭train版的openstack
准备两台虚拟机分别作为controller节点和compute节点 主机 硬件 IP 虚拟机网卡 controller 2cpu+4GB内存+60GB硬盘 192.168.238.30 192.168.108.30 NAT模式 仅主机模式 compute 2cpu+4GB内存+50GB硬盘 192. ......