很多人都会遇到这样的情况，看到一款很好看的字体，想要拿来用，但是却不知道这款字体是什么字体，或者用了一款自认为感觉不错的字体做了设计，但是不确定是否有出现侵权的情况。
导读：作者系腾讯QQ研发中心——CV应用研究组的totoralin。本文主要介绍基于深度学习的文档重建框架，通过文档校正、版面分析、字体识别和阅读排序将纸质文档智能转成可编辑的电子文档。相比较传统的OCR技术，更加完整地恢复出文档关键图表等内容，提高用户文档处理的效率。 1、相关背景 随着知识爆炸，借助纸质媒体、网络媒体等途径每天我们都在接触大量的信息。但是当我们发现某些信息是有启发性、有价值的，又苦于如何将这些信息沉淀下来。由于这些信息载体丰富多样，有的是纸质书有的是网页报道有的是PDF电子书，没有
大多数其他的验证码都是比较简单的。例如，流行的 PHP 内容管理系统 Drupal 有一个著 名的验证码模块(https://www.drupal.org/project/captcha)，可以生成不同难度的验证码。
前几个版本的代码, 虽然都可以解决问题, 但是有点麻烦, 如果是很多个文字, 也不能一个一个手敲上去, 更不能保证字体的顺序不变, 这次使用pillow + ddddocr来彻底解决这个问题
我们需要 pillow 和 pytesseract 这两个库，pip install 安装就好。 还需要安装 Tesseract-OCR.exe 然后配置下就好了。 具体的环境配置方法请看 python 技术篇-使用pytesseract库进行图像识别之环境配置
从Google的无人驾驶汽车到可以识别假钞的自动售卖机，机器视觉一直都是一个应用广泛且具有深远的影响和雄伟的愿景的领域。
可能你们看见今天的题目有点奇怪，这有什么不会的。但你们可能误会了。今天的缘由是，我在做好一张图片时，其中组合图里面的一张小图里面的一个标签需要更改，但我找不到原始文件，不知道这个字体是什么字体，所以没办法跟原图匹配上一模一样的字体。为了一个标签，又重新去组图，是一件很麻烦的事情，所以呢，就有了今天的推文！
本文介绍了如何通过光学字符识别（OCR）技术来识别收据中的文本内容，并探讨了在识别过程中可能遇到的文本噪声问题，以及如何解决这些问题。同时，文章还介绍了如何使用CNN和LSTM等深度学习技术来提高文本识别的准确率。
有时你遇到一篇古老的文献，PDF文档还是扫描版。又或者是遇到一幅网页版海报，上面的文字你完全看不懂。
可读性是网站品质的重要方面，它直接影响用户的使用体验和网站的可维护性。因此，在设计和开发过程中应该注重提高网站的可读性。本文将介绍如何通过一些技术手段提高Web网站的可读性。
相信很多人和小轻一样有收集好看的字体的习惯，然而大多数字体很难查到。比如下图中方框里面的字体，应该很少人能叫出名字。
Adobe 出品的photoshop现在已经全民化了，但还是没有停止他们进行，每过一段时间便会更新一些新功能，而这一次他们没有更新PhotoshopCC这个名称，而是改进了好几项大功能，真得值拥有。每一项都减掉了不少人群的烦恼.... 先看下面这个动图，了解下第一个功能. 第一个值得推荐的一个功能，这真是的网红的福音，这个功能可以识别照片中的人脸。 可以针对嘴巴，进行调整理，拍照时说笑得不好看，没关系，后期一键让你笑得开心，笑得自然，看下GIF图 眼睛，你想大就大，有些人笑起来眼没了，不要怕，
开发该项目的环境要求有Python,Tensorflow,OpenCV和NumPy等软件。源代码在这里。
api/match/7返回的json数据，里面data数组有10个字体（胜点） 和 woff文件的地址。
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。
关于中文的识别，效果比较好而且开源的应该就是Tesseract-OCR了，所以自己亲身试用一下，分享到博客让有同样兴趣的人少走弯路。 文中所用到的身份证图片资源是百度找的，如有侵权可联系我删除。
有的时候，并不是说所有验证码用api或者tesseract都可以正确识别出来的，还是需要经过相关训练，让tesseract知道你想让它识别出来的验证码。
总之，每一种字体都会体现出一定的设计理念。选用恰当的字体，会让整个页面看起来更加和谐，而字体使用不当，则会让页面看起来很奇怪。
既然思路能走得通，那么咱们先搞图像识别。准备数据->训练数据并保存模型->使用训练模型预测结果。
源码（PyTorch实现）github 地址： 在公众号 datadw 里 回复 OCR 即可获取。 1:样本获取 **算法论文:** Synthetic Data for Text Localisation in Natural Images Github: https://github.com/ankush-me/SynthText **词库:** https://pan.baidu.com/s/10anmu + 英文词汇 经过处理后得到大约500兆 6
反爬方与爬虫方相互博弈，不断制造爬取难度，或一定程度上阻止了爬虫行为。爬虫方也在不断更新技术，来对抗种种反爬限制。
第一部分笔记 核心结构包括以下4部分 基础部分和字体和段落 表格 标书制作 和商务报告 简历制作 和海报 基础部分和字体和段落 shift，ctrl，alt 选择的区别 好习惯，建立标准编辑环境 图片 ctrl + end 和ctrl home 德语键盘为ctrl pos1，但是我在一个电脑有时候不好使，不知道为什么 文本的基本格式: 字体格式，段落格式 图片 但是Shift + enter 产生换行符，不分段 插入文档属性，会自动更新 例如 图片 文档管理工具推荐 Everything 和 Listary
Hello 大家好，我是Youna。我们打工人平时办公免不了要对一些文档格式行转换。我们将探讨几款主流的 PDF 转 Word SDK，分析它们在我们打工人的实际工作中所呈现的优势与劣势。
写爬虫有一个绕不过去的问题就是验证码，现在验证码分类大概有4种： 图像类 滑动类 点击类 语音类 今天先来看看图像类，这类验证码大多是数字、字母的组合，国内也有使用汉字的。在这个基础上增加噪点、干扰线、变形、重叠、不同字体颜色等方法来增加识别难度。 相应的，验证码识别大体可以分为下面几个步骤： 灰度处理 增加对比度(可选) 二值化 降噪 倾斜校正分割字符 建立训练库 识别 由于是实验性质的，文中用到的验证码均为程序生成而不是批量下载真实的网站验证码，这样做的好处就是可以有大量的知道明确结果的数据集。 当
本次更新下载：http://pan.baidu.com/s/1skXzG4H 源码文档见官方群（以下为7.4更新内容） 逆天工具 CDN 资源库 国内 Bootstrap中文网开源项目免费 CDN
Muzli 是专业设计网站聚合器， 它把全世界不错的设计网站聚合成一个插件，可以说是设计师的灵感地方，只需要用 Chrome 浏览器打开立即可以看到新的 ideal。
字体是设计中必不可少的组成部分，在恰当的地方正确的使用字体会大幅提升整体设计感与阅读体验，包括实际应用中的字体设计，网页、平面LOGO设计中都处于均广泛使用的状态，在基础字体中就包括了 衬线字体 和 无衬线字体（艺术设计字体暂时不谈）然后这里简单讨论下这两种字体的基本区别以及分别适用的场景等。
文章里介绍了几个大的网站，在反爬虫过程中，采取的各式各样的策略，无不体现出前端工程师的奇葩脑洞。
爬虫是 Python 的一个常见应用场景，很多练习项目就是让大家去爬某某网站。爬取网页的时候，你大概率会碰到一些反爬措施。这种情况下，你该如何应对呢？本文梳理了常见的反爬措施和应对方案。
前两天推送了一期Windows装机免费好用软件推荐 效果非常好, 但上一次的篇幅较短, 没有把好用的软件推荐完, 所以这次做个第二期
再动人心魄的故事，如果无法以清晰易懂的方式讲给读者，读者永远也不可能被你的故事吸引。同样地，对设计师而言，无论你的设计多么用心，如果可读性无法保障，用户也绝对不会有非常愉快的用户体验。
某次测试中遇到了汉字点选的验证码，看着很简单，尝试了一下发现有两种简单的识别方法，终于有空给重新整理一下，分享出来。
哪里下载Mac电脑图片提取文字Text Scanner for Mac 完美兼容版安装包啊，Text Scanner for Mac是一款强大的文本识别工具，由iFotosoft公司开发。这个应用程序使用户能够在Mac上轻松地将纸质文件转换为文本文件，无论何时何地，都可以快速准确地识别和提取文本内容。
首先和大家演示一下实现的效果，我们的最终目标是基于一张图片，通过技术的手段自动提取图片的信息，并展示到文档中，提高文档编写的效率。
本期视频内容：手写字体识别 MNIST 视频地址：http://mpvideo.qpic.cn/0bc3lyab2aaa6eaifityebrfaxwddvpaahia.f10002.mp4? (理论
每个正在设计logo的朋友都知道，字体和图形素材一样重要。字体是logo设计中不可缺少的核心元素，适合的字体能够让受众更好的接收和理解品牌信息，其次是见字如面，字体也是有情绪的，让你品牌的美具象化。为了解决logo字体难的问题，本文精选了6大高级字体网站，并分析了如何根据logo类型选择字体，一起看看吧。
pillow是Python平台事实上的图像处理标准库。PIL功能非常强大，但API却非常简单易用。 所以我们使用它在环境里做图像的处理。
最近接了一个新需求，需要获取一些信用黑名单数据，但是找了很多数据源，都是同样的几张图片，目测是excel表格的截图，就像下面这样：
本系列课程是针对无基础的，争取用简单明了的语言来讲解，学习前需要具备基本的电脑操作能力，准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发，有问题的地方也欢迎指出，在此先行谢过。
最近正在重做公众号相关的一些设计以及排版，想到年前部门里的UI设计大神做了一个关于“PPT设计指南”的分享，正好可以拿来实践一把。
偶尔我们会有一些批量在图片上加个文字的功能, 比如添加水印啊, 修改模板啊之类的, 如果一张一张用ps或者图片编辑器终究是有一些麻烦, 而且无法保证每次都是对齐的, 因此让python来写也是不错的选择.
Dev Club 是一个交流移动开发技术，结交朋友，扩展人脉的社群，成员都是经过审核的移动开发工程师。每周都会举行嘉宾分享，话题讨论等活动。 本期，我们邀请了 腾讯 TEG 技术工程师“文亚飞”，为大家分享《深度学习在OCR中的应用》。 下面是分享实录整理： ---- 大家好，我是文亚飞，来自腾讯TEG，目前负责图像识别相关的工作。OCR（光学字符识别）旨在从图片中检测和识别文字信息，本次分享将介绍我们在OCR技术研发过程中的一些方法和经验总结。 一，OCR背景及基本框架介绍 OCR技术从上世纪60年代就开
在本教程中，我们将介绍使用图改改网站来修改图片中的文字的步骤和操作。图改改是一个方便易用的图片编辑平台，提供了文字识别和编辑功能，让您能够轻松地修改图片中的文字内容。
下载安装tesseract-ocr-setup-3.02.02 训练工具jTessBoxEditor-2.3.0 下载地址
第一步，作者在编辑器中使用了与原图(带有马赛克的图片)相同的字体设置（文本大小，字体，颜色等设置），然后将 debruinseq.txt 内的文字和数字放入编辑器中并截图，这张截图中的所有文字都将被像素化后作为“搜索集”来识别原图中马赛克的真实内容：
你要处理的大多数文字都是比较干净、格式规范的。格式规范的文字通常可以满足一些需求,不过究竟什么是“格式混乱”,什么算“格式规范”,确实因人而异。 通常,格式规范的文字具有以下特点:
人对图像的感知能力很强，所以图文很多，但是我们的认知却更多的用文字去传达；所以我们常常苦恼：
注：此篇内容主要是综合整理了光学字符识别 和OCR技术系列之一】字符识别技术总览，详情见文末参考文献
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