ocr圖像識(shí)別軟件哪個(gè)好SEARCH AGGREGATION
回答:簡(jiǎn)單說編譯的主要目的是你可以控制軟件的安裝參數(shù)，類似于win下的自定義安裝，缺點(diǎn)是慢，而且要自己搞依賴關(guān)系。RPM或者apt等方式相當(dāng)于win下的一路下一步。缺點(diǎn)是有時(shí)候你不知道軟件都裝到了哪里。綜上，對(duì)你來說，如果只是為了體驗(yàn)，用rpm比較好。當(dāng)然，如果為了深入學(xué)習(xí)，你完全可以等待漫長(zhǎng)的編譯。
wmui
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回答:Mssql強(qiáng)大，不弄擔(dān)心后期數(shù)據(jù)庫過大，性能問題，中小型項(xiàng)目能用得起，肯定首選。另外重要要考慮的是你的服務(wù)主程序是什么環(huán)境下運(yùn)行的，如果是Windows，那就首選，主要是貴????????Mysql免費(fèi)！Linux 免費(fèi)！這是主要的。。。當(dāng)然現(xiàn)在的MySQL用戶量肯定是第一了，只要?jiǎng)e達(dá)到這些互聯(lián)網(wǎng)巨頭的用戶體量，都是夠用的。當(dāng)然，最牛的的當(dāng)屬甲骨文Oracle了。。。巨頭的數(shù)據(jù)庫應(yīng)該都是用的這個(gè)
Jioby
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回答:看了跟網(wǎng)友的答復(fù)，我也來說幾句，app開發(fā)的熱度確實(shí)不想當(dāng)初那么火，和不是那么吃香了，但是大型企業(yè)還是做原生app的，因?yàn)轫?xiàng)目成熟，當(dāng)下原生開發(fā)也不像以前那樣開發(fā)周期長(zhǎng)，因?yàn)槲覀円兄x開源的大牛的輪子。移動(dòng)端開發(fā)注定是不斷學(xué)習(xí)，不斷接受新知識(shí)的過程，一不下心就都丟了，而且當(dāng)下的移動(dòng)端開發(fā)也不像以前那樣單一了，都要會(huì)點(diǎn)跨平臺(tái)的東西，ucloud的weex、react、vue。移動(dòng)前端入了這行注定是折...
NusterCache
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回答:問題比較模糊，只能泛泛的說幾句。需求從功能需求反推對(duì)開發(fā)板的需求，大致如下：支持?jǐn)z像頭輸入。有足夠的CPU算力和存儲(chǔ)空間，以便運(yùn)行二維碼識(shí)別庫。建議樹莓派（帶攝像頭）運(yùn)行安卓；樹莓派（帶攝像頭）運(yùn)行Linux；若無特殊要求，建議使用安卓系統(tǒng)，可選的識(shí)別庫較多，如ZXing。若不能使用安卓，則需選好一個(gè)合用的二維碼識(shí)別庫，可考慮ZBar。具體問題還需具體分析，以上泛泛之談，供參考。
freecode
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回答:前幾年我做過一個(gè)鋼廠眾多監(jiān)測(cè)設(shè)備的數(shù)據(jù)釆集系統(tǒng)，用戶界面是瀏覽器。數(shù)據(jù)庫是postgresql,后臺(tái)中間件是python寫。因?yàn)獒娂瘮?shù)據(jù)是海量的，所以所有數(shù)據(jù)通過多線程或multiprocessing,數(shù)據(jù)在存入數(shù)據(jù)庫時(shí)，也傳遞給一個(gè)python字典，里面存放最新的數(shù)據(jù)。遠(yuǎn)程網(wǎng)頁自動(dòng)刷新時(shí)，通過CGI和socket,對(duì)于authorized的session ID,就可以直接從后臺(tái)內(nèi)存里的這個(gè)字典獲...
jonh_felix
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...文件。 3.3 psm的參數(shù) psm 的參數(shù)很重要，表示 tesseract 識(shí)別圖像的方式，比如說是一行一行識(shí)別還是逐字識(shí)別。希望逐字識(shí)別可以使用 -psm 10，希望逐行識(shí)別可以使用 -psm 6,其他沒怎么用以后有機(jī)會(huì)補(bǔ)充?？傊Ｍ懈玫淖R(shí)別...
...是主要的識(shí)別庫，主程序負(fù)責(zé)字模生成，其中包括了眾多圖像學(xué)的算法，如下圖，簡(jiǎn)要的介紹下常見的方法。 1.色彩通道噪點(diǎn)處理 在清除背景和保留前景的tab中有保留和去除指定顏色的操作（包括HSV RGB 色彩域），以及指定色...
...采用光學(xué)的方式將紙質(zhì)文檔中的文字轉(zhuǎn)換成為黑白點(diǎn)陣的圖像文件，并通過識(shí)別軟件將圖像中的文字轉(zhuǎn)換成文本格式，供文字處理軟件進(jìn)一步編輯加工的技術(shù)。一般來說，OCR分為分割和識(shí)別兩個(gè)部分。此文將探討分割問題。通常...
??在上一篇博客Python圖像處理之圖片文字識(shí)別（OCR）中我們介紹了在Python中如何利用Tesseract軟件來識(shí)別圖片中的英文與中文，本文將具體介紹如何在Python中利用Tesseract軟件來識(shí)別驗(yàn)證碼（數(shù)字加字母）。??我們?cè)诰W(wǎng)上瀏...
OCR與Tesseract介紹 ??將圖片翻譯成文字一般被稱為光學(xué)文字識(shí)別（Optical Character Recognition，OCR）。可以實(shí)現(xiàn)OCR 的底層庫并不多，目前很多庫都是使用共同的幾個(gè)底層OCR 庫，或者是在上面進(jìn)行定制。??Tesseract 是一個(gè)OCR 庫，...
...習(xí)模型。使用這個(gè)模型我們可以檢測(cè)和定位的邊界框坐標(biāo)圖像中包含的文本。下一步是把這些區(qū)域包含文本和實(shí)際識(shí)別和OCR文字使用OpenCV和Tesseract。 Tesseract 進(jìn)行 OpenCV OCR 和文本識(shí)別 為了執(zhí)行 OpenCV OCR 和文本識(shí)別任務(wù)，我們首先...
...e、UTF-8等等，那這時(shí)候就會(huì)產(chǎn)生一個(gè)問題，如果有的字的圖像在計(jì)算機(jī)編碼里面沒有對(duì)應(yīng)的信息，那是不是說這個(gè)文字就沒辦法被識(shí)別呢？答案是，的確如此。所以說我們所使用的文字編碼級(jí)，一定要盡可能的覆蓋我們所要識(shí)別...
...易數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)傳感器產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)、安全日志，還是圖像、語音數(shù)據(jù)等等，這些都是未標(biāo)注的數(shù)據(jù)。正如華為云EI深度學(xué)習(xí)服務(wù)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人所說，當(dāng)前做 AI 開發(fā)，最讓開發(fā)者頭疼的就是數(shù)據(jù)的采集和數(shù)據(jù)的處理。曾有開發(fā)...
...段做初步清理。比較簡(jiǎn)單的一種處理方法是采用33矩陣對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理，即對(duì)每個(gè)像素取他所在33矩陣所有點(diǎn)的RGB均值，分別作為新的RGB值。稍微做點(diǎn)優(yōu)化，取3*3矩陣中RGB三維歐式距離最接近均值的點(diǎn)作為新值。 1.2 灰度化在...
...英文混合） detect_direction => false, //是否檢測(cè)圖像朝向 detect_language => false, //是否檢測(cè)語言，默認(rèn)不檢測(cè) probability => false, //是否返回識(shí)別結(jié)果中每一行的置信度 ]); 通用文字識(shí)別（高精度版...
...識(shí)別（Optical Character Recognition, OCR），是指對(duì)文本資料的圖像文件進(jìn)行分析識(shí)別處理，獲取文字及版面信息的過程。簡(jiǎn)而言之，檢測(cè)圖像中的文本資料，并且識(shí)別出文本的內(nèi)容。 那么有哪些應(yīng)用場(chǎng)景呢？ 其實(shí)我們?nèi)粘Ｉ钪刑?..
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
Eric
