我有一个非常具体的场景文本检测和解析问题。我甚至不确定你是否能说这是一个真实的场景文本。
我从一张身份证照片中提取了一个姓名字段:
我可以立即开始在图像上应用一些OCR,但我相信还可以应用进一步的文本本地化。为了实现这一形象:
你知道任何这样的文本本地化算法吗?我已经试过“FASText by Busta”、“EAST by argman”,他们工作得很得体。有关于这个特定任务的算法吗?
在文本本地化之后,我认为现在是应用OCR的最佳时机。现在我感到迷茫了。您推荐使用哪一种?我已经试过“Tesseract”了,但效果不太好。使用Tensorflow为文档字符制作自己的OCR是否更好?
我使用Google Cloud Vision Python API来执行OCR,以便从文档中提取信息,比如身份证明。有没有一种方法可以裁剪图像,只保留集中文本的部分?我尝试使用cropHint,但它简单地消除了边界。
我的代码中的函数有点类似于:
def detect_text(path):
"""Detects text in the file."""
vision_client = vision.Client()
with io.open(path, 'rb') as image_file:
大家好,我有一个用java编写的代码,在net beans中运行得很好,但是当我想在eclipse中运行时,这个异常出现了。
Exception in thread "main" class com.aspose.ocr.internal.g: Culture Name: en-US-EN is not a supported culture
com.aspose.ocr.internal.aP.b(Unknown Source)
com.aspose.ocr.internal.aP.<init>(Unknown Source)
com.aspose.ocr.in
我正在尝试创建一个分数计算器;我的学生可以根据设定单位的成绩来计算他们的成绩。我进行了一次尝试,从下面的代码可以看出:
<script type="text/javascript">
var units = 3;
var ocr = 0;
var grade = "";
var feedback = "";
function runCert()
{
document.getElementById("o1").disabled=false;
document.getElementById("o2").d