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【图片区域识别】OCR指定区域图片自动识别内容重命名，指定图片多个识别区域，识别文字并批量对图片文件改名，基于WPF和腾讯OCR的完整实现方案
运营人员预先设定好图片中包含商品名称、规格参数等信息的区域，OCR 系统自动识别这些区域文字，按照设定规则批量重命名图片。 设计 WPF 界面：创建一个简单的界面，包含选择图片文件夹、设置识别区域、开始识别重命名等功能。 实现 OCR 识别和文件重命名逻辑：编写代码实现图片指定区域的 OCR 识别，并根据识别结果对图片文件进行重命名。详细步骤和代码1. OCR 识别：PerformOCR方法用于调用腾讯云 OCR 服务进行指定区域的识别，将图片文件转换为 Base64 编码的字符串，并设置识别区域，最后返回识别结果。 识别区域的格式为X,Y,Width,Height，多个区域用分号分隔。通过以上步骤和代码，你可以实现使用 WPF 和腾讯 OCR 对指定区域图片进行自动识别内容重命名的功能。
1K10编辑于 2025-02-25【图片区域识别教程】如何批量区域识别图片文字，并用文字内容来批量改名，基于WPF和腾讯OCR的详细步骤教程
通过批量区域识别图片文字，提取关键信息用于图片重命名，能使商品图片管理更加规范有序，方便运营人员快速查找和使用，提升商品信息管理效率。 file.EndsWith(".png", StringComparison.OrdinalIgnoreCase)).ToArray();（三）批量区域识别图片文字定义区域识别参数 修改识别方法以支持区域识别：在原有的RecognizeTextFromPdfPage方法基础上，创建新的方法RecognizeTextFromImage来支持图片区域识别。 ：在StartProcessing_Click方法中，遍历图片文件列表，调用修改后的识别方法进行区域识别。 批量重命名图片：在StartProcessing_Click方法中，遍历imageInfos列表，调用重命名方法对图片进行改名。
64610编辑于 2025-03-06如何批量识别图片文字并重命名，批量区域识别图片内容对图片改名，基于WPF和腾讯OCR的解决方案
一、项目背景在日常工作和生活中，我们常常需要处理大量的图片文件，这些图片可能包含重要的文字信息。手动识别这些文字并进行相应的处理（如重命名图片文件）既耗时又容易出错。 为了解决这一问题，本项目旨在开发一个基于WPF（Windows Presentation Foundation）的桌面应用程序，结合腾讯OCR（光学字符识别）技术，实现批量识别图片中的文字并根据识别结果对图片进行重命名或区域内容识别后处理 通过本项目，用户可以：批量上传图片文件。使用腾讯OCR API识别图片中的文字。根据识别的文字内容对图片进行重命名。支持选择特定区域进行内容识别，并基于区域内容进行处理。 用户流程用户通过菜单或工具栏选择包含图片的文件夹。系统加载并展示图片列表。用户可以选择全部或部分图片进行处理。点击“开始识别”按钮，程序调用腾讯OCR API进行文字识别。 功能实现图片加载与展示：用户可以通过界面选择包含图片的文件夹，程序加载并展示图片的缩略图、文件名及识别状态。OCR文字识别：利用腾讯OCR API对每张图片进行文字识别，提取图片中的文本内容。
76710编辑于 2025-03-26【图像区域识别改名】JPG的图片和扫描件如何区域识别重命名，并将区域内容保存为表格，基于QT和腾讯API的实现方案
这些文件的关键信息（如文件编号、日期、主题等）可能分布在图片的特定区域。通过区域识别重命名，可以将图片文件按照关键信息命名，同时将这些信息保存到表格中，方便后续的检索和管理。 图片以下是一个基于 QT 和腾讯云 OCR API 实现对 JPG 图片和扫描件进行区域识别重命名，并将区域内容保存为表格的详细方案：1. + ".jpg"; QFile::rename(imagePath, QFileInfo(imagePath).absolutePath() + "/" + newName); // 将识别结果保存到表格 UI 设计在 QT Designer 中设计界面，添加一个按钮用于选择图片，一个表格用于显示识别结果，另一个按钮用于保存表格数据到文件。6. 通过以上步骤，你可以实现对 JPG 图片和扫描件的区域识别重命名，并将识别结果保存为表格。
40410编辑于 2025-02-24【图片PDF区域识别改名】基于WPF和腾讯云API实现PDF文档扫描、指定区域文字识别、固定位置文字识别以及文件批量重命名功能
通过指定识别区域，可以快速准确地提取这些信息并整理到 Excel 表格中，便于财务人员进行数据统计和管理。表单数据提取：各种业务表单（如调查问卷、申请表等）上，不同位置有不同的字段内容。 可以通过指定识别区域将这些数据提取出来，方便进行分析和汇总。以下是基于 WPF 和腾讯云 API 实现 PDF 文档扫描、指定区域文字识别、固定位置文字识别以及文件批量重命名功能的详细步骤和代码示例。 实现 PDF 文档扫描和文字识别功能：使用腾讯云 OCR API 对 PDF 文档进行处理。实现指定区域和固定位置文字识别功能：通过设置识别区域参数实现。 var req = new PdfOcrRequest(); req.FileUrl = filePath; // 指定区域文字识别示例 通过以上步骤和代码，你可以实现基于 WPF 和腾讯云 API 的 PDF 文档扫描、指定区域文字识别、固定位置文字识别以及文件批量重命名功能。
1.6K20编辑于 2025-02-25【全自动识别改名】批量图片文字识别与自动重命名实战指南，实现图片文字识别区域文字并自动重命名，用腾讯OCR教你实现
项目背景在医院中，有大量的X光、CT等医学影像图片。 识别影像中的病变特征、人体器官等信息进行改名，将患者的病情诊断摘要、检查日期等信息导出到表格，可以提高医疗影像资料的管理效率，方便医生快速查阅和对比患者的影像资料。 要实现批量图片文字识别并根据识别结果自动重命名图片的功能，你可以使用腾讯云的 OCR（光学字符识别）API。以下是详细的步骤和示例代码：实现步骤1. 登录控制台，开通文字识别服务，并创建一个 API 密钥（SecretId 和 SecretKey）。2. 文件路径：确保图片所在目录和代码中的路径一致。通过以上步骤，你可以实现批量图片文字识别并根据识别结果自动重命名图片的功能。
54510编辑于 2025-02-25【批量图片区域识别改名】有没有可以自动批量识别jpg图片上的区域文字，并直接提取文字命名的软件么? 没有我们教你基于WPF和腾讯api的方案做一个
在很多实际工作场景中，我们可能会遇到大量的图片文件，这些图片中包含特定区域的文字信息，比如发票图片上的发票号码、合同图片上的合同编号等。手动识别并为图片命名效率极低且容易出错。 使用自动批量识别 JPG 图片上的区域文字，并直接提取文字为图片命名的软件，可以大大提高工作效率，减少人工操作带来的错误。 实现方案：基于 WPF 和腾讯云 OCR API 以下是基于 WPF 和腾讯 API 实现批量图片自定义区域文字识别，并用文字内容改名和导出表格的完整步骤： 1. 文字识别：使用腾讯云的 GeneralBasicOCR API 对图片指定区域进行文字识别。 文件名修改：根据识别结果生成新的文件名，并将原文件重命名。 自定义区域的坐标和尺寸需要根据实际情况进行调整。 通过以上步骤，你可以实现基于 WPF 和腾讯 API 的批量图片自定义区域文字识别，并用文字内容改名和导出表格的功能。
79510编辑于 2025-02-24【PDF识别重命名】如何识别PDF区域内容对文件进行改名处理或将内容导出表格
要实现识别 PDF 区域内容并对文件进行改名处理，或者将内容导出到表格，可借助第三方库来完成。这里以Poppler库进行 PDF 内容提取，LibXL库进行表格数据导出为例，下面是详细的解决方案。 识别 PDF 区域内容使用Poppler库打开 PDF 文件，提取指定区域的文本内容。2. 文件改名处理根据提取的内容对 PDF 文件进行重命名。3. include <poppler/cpp/poppler-document.h>#include <poppler/cpp/poppler-page.h>#include "libxl.h"// 提取PDF指定区域的文本内容 double x = 100, y = 100, width = 200, height = 50; // 提取指定区域的文本内容 std::string extractedText 示例代码中假设 PDF 文件的第一页包含需要提取的内容，并且提取区域的坐标和尺寸是固定的，实际使用时需要根据具体情况进行调整。
62210编辑于 2025-02-24- 来自专栏全栈程序员必看
python 图片重命名_python文件改名
由于两个文件夹下的图片名字是一样的，但是我想让另一个文件夹接在一个文件夹之后重新命名，也就是从732.jpg开始递增命名。 想到以后可能还会经常遇到这种情况，所以还是保存一下，以后就懒得再重新写了。 温馨提示：重命名之后原来文件夹的图片就会移动到新的文件夹上。也就是说，这个程序不是复制之后再重命名。 /output/' # 源图片路径 images_list = os.listdir(image_dir) nums = len(os.listdir(image_dir)) print('found
1.2K10编辑于 2022-10-04 - 来自专栏ISP图像处理相关
图像处理-天空区域识别
图像处理之天空区域识别 近几年来，去雾方法得到广泛的研究，汤晓鸥等人发现无雾图像相对于雾化图像具有较高的对比度，通过最大化恢复图像的对比度来实现图像去雾，但由于该方法没有从物理模型上恢复真实的场景反射率 通过对比实验发现，场景中如果存在较大的天空区域的话，Kaiming He提出的暗通道先验的理论在天空区域将不成立，图像去雾后天空区域存在失真，特別是在天空区域不明显的浓雾环境下。 一 为什么天空区域识别很重要？ 识别出天空区域单独处理 专利《一种基于天空识别与分割的暗通道先验去雾方法》 重点： 1、进行天空识别与分割，确定天空区域与非天空区域不同透射率。 2、引导滤波优化透射率，输出头屋图像 相似操作识别天空区域 1、天空部分平坦区域多，处理成梯度图表示图像的像素落差，梯度值越小的区域表示为平坦区域。 2、设定一个阈值来初步划分天空区域与非天空。
92120编辑于 2022-01-14 【OCR区域识别工具】OCR指定区域图片自动识别内容重命名软件使用教程，基于QT和腾讯云的完整实现步骤
然而，对于用户来说，准确识别图像中的信息并对其进行有效的管理却并非易事。特别是在某些特定业务场景下，用户可能只关心图像中某个特定区域的信息，例如发票中的金额区域、证件中的姓名区域等。 为了满足用户对图像信息快速提取和高效管理的需求，我们开发了这款基于 WPF 和阿里云 OCR 的 OCR 指定区域图片自动识别内容重命名软件。 二、以下是一个基于 Qt 和腾讯云实现 OCR 指定区域图片自动识别内容重命名的方案和步骤环境准备安装 Qt 开发环境，确保 Qt 版本支持项目需求。 指定 OCR 区域：使用 QGraphicsView 和 QGraphicsRectItem 实现一个矩形区域选择功能。用户可以在图片上绘制矩形，指定要进行 OCR 识别的区域。 获取矩形区域的坐标和大小信息，以便后续裁剪图片。裁剪图片：根据用户指定的矩形区域，使用 QImage 的相关函数对原始图片进行裁剪，得到要进行 OCR 识别的子图片。
86510编辑于 2025-02-24- 来自专栏java系统
python智能图片识别系统（图片切割、图片识别、区别标识）
python flask图片识别系统使用到的技术有：图片背景切割、图片格式转换（pdf转png）、图片模板匹配、图片区别标识。 运行效果 第一组： 图片1： [在这里插入图片描述] 图片2： [在这里插入图片描述] 开始上传： [在这里插入图片描述] 上传成功、图片预览： （emmm..抱歉图片大小未处理，有点大哈） [在这里插入图片描述 ] 识别效果： [在这里插入图片描述] 成功了。。。 # os.makedirs(result_path) # 若图片文件夹不存在就创建 # # 进行图片识别并标识图片差异 result_path + '/template' + \ # str(Util().random_num() + 1) + '.png' # 识别两张图片并标识差异点
17.4K20发布于 2020-08-13 - 来自专栏python3
python 图片识别
安装库 pip install pytesseract pip install Pillow windows安装 tesseract 中文识别 下载地址：https://digi.bib.uni-mannheim.de
8.6K30发布于 2020-01-10 - 使用 clientHeight scrollTop offsetTop 判断 document.addEventListener('scroll', () => { // 屏幕可视区域的高度 document.documentElement.clientHeight // 滚动条滚动的距离 const scrollTop = document.documentElement.scrollTop // 图片元素距离顶部的距离 offsetTop = document.getElementById('img').offsetTop if (clientHeight + scrollTop > offsetTop) { // 已进入可视区域 getBoundingClientRect() const innerHeight = window.innerHeight if (domRect.top <= innerHeight) { // 已进入可视区域来自专栏前端开发随记
图片懒加载之判断图片进入可视区域
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97810编辑于 2022-12-24
重点区域人员徘徊识别监测系统
重点区域人员徘徊识别监测系统对监控画面中重要区域进行实时检测分析。 重点区域人员徘徊识别监测系统主要通过现场监控终端对现场画面的实时传输视频流，进行实时分析识别。 图片重点区域人员徘徊识别监测系统检测到区域内有运动目标徘徊停留一定时间，系统则立即抓拍报警存档。 这在现场重点区域起着重要作用，重点区域人员徘徊识别监测系统可以提醒人员在第一时间发视异常行为，并尽快预防。 重点区域人员徘徊识别监测系统检查特定区域内异常停留的人员，充分传递预警信息，在事件中进行正常检查，事后方便查找，使后台人员从复杂无聊“盯显示屏”中解放出来。图片
Python+OpenCV实现车牌区域识别
本篇文章主要调用OpenCV库（cv2）进行车牌区域识别，具体步骤包括： 1.灰度转换：将彩色图片转换为灰度图像，常见的R=G=B=像素平均值。 5.膨胀和细化：放大图像轮廓，转换为一个个区域，这些区域内包含车牌。 6.通过算法选择合适的车牌位置，通常将较小的区域过滤掉或寻找蓝色底的区域。 ▽▽ 一、读取图像及灰度转换 #encoding:utf-8 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #读取图片 五、指定算法选择车牌区域 该部分代码膨胀和腐蚀略有区别，采用closed变量实现。 同时获取最理想的区域，完整代码如下所示： #encoding:utf-8 #BY：Eastmount CSDN 2018-08-06 import cv2 import numpy as np
android图片文字识别器,图片转换文字识别器
图片转换文字识别器是一款非常好用的功能非常强的图片转换文字手机工具,在图片转换文字识别器软件上有着非常多的功能,用户可以使用这款软件在我们工作中解决很多的问题和麻烦,是一款办公学习必备神器,感兴趣的朋友赶紧下载图片转换文字识别器开始使用吧 图片转换文字识别器软件介绍 这款软件的使用方式也是超级简单的只要你想打印文字的图片上传就可以了上传之后，他经过简单的识别，只需要短短几秒之内就可以把你想要打印的文字，一字不落的帮你打印到你的文档上。 图片转换文字识别器软件特点 1、这个软件现在都是免费的下载和使用的无限制的使用，没有限制次数和时间。 2、而且这里的文字都是非常容易帮助你来查看的，不像别的软件一样，它识别不了那些模糊的文字。 3、还可以选择行选择列的一排一排帮助你来进行识别哦。 图片转换文字识别器软件优势 1、直接可以用这个软件来进行拍照识别是更加的方便。不用你再使用别的软件进行拍照再导入了。 2、并没有多余的操作，大家可以直接在这个平台上来直接进行的识别，都是大家需要的应用。 3、而且还可以直接裁剪图片的大小和行列，这样也是更加容易你识别的。
python图片识别文字
https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 如果安装时勾选下载其他语言包，会提示下载失败，因为下载地址被墙，需要科学上网，或者安装的时候不勾选。 语言包下载：https://tesseract-ocr.github.io/tessdoc/Data-Files
图片文字识别原理
机器学习作业3-神经网络 一、算法目标 通过神经网络，识别图片上的阿拉伯数字 作业材料中提供了原始图片素材，并标记了观察的值 ? 每一张小图，宽高20 * 20，用灰度值表示。 ) plot_an_image(X[pick_one, :]) plt.show() print('this should be {}'.format(y[pick_one])) 'y'数据集里存放了图片对应的实际值 plt.xticks(np.array([])) plt.yticks(np.array([])) #绘图函数，画100张图片 先用逻辑回归处理数据 下面这段话非常重要，是数字识别的核心逻辑 raw_y表示结果集，存储了5000条数据的结果，单一维度的机器学习算法并不能识别出多种可能。 logistic_regression(X, y[k]) for k in range(10)]) print(k_theta.shape) (10, 401) k_theta是10组向量，每组向量401个参数，与一个图片的
python 3.7 识别图片
为了把百度文档的内容弄下来，就弄了一下这个 基本环境 操作系统：win7 64位系统 python版本：3.7 2.安装配套环境 2.1 首先安装OCR字符识别库Tesseract 下载网址：https digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 我下载的是：tesseract-ocr-w64-setup-v4.0.0-beta.4.20180912.exe 2.2 下载后双击进行安装，这里因为我们要识别中文字符 pytesseract.py（在这路径下 python37\Scripts） tesseract_cmd = 'D:/Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe' 3.测试（识别中文的时候 ，在剪切图片，要让数字稍微大一点，把数字放在图片中心，若识别出来，错别字比较多的话，再重新弄一次图片来识别） #coding=utf-8 from PIL import Image import pytesseract
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