c# 调用动态库读取图片上文字 调用代码： DialogResult dr = openFileDialog1.ShowDialog(this); textImage.Text = Marshal.PtrToStringAnsi(OCR(openFileDialog1.FileName, -1));

可以识别英文 数字 中文。变形字体 要先进行图片处理后 OCR效果才会更好 。 TessactOcr.dll Sample) using OCR.TesseractWrapper; using TessactOcr; Bitmap bitmap = new Bitmap(text); //text:Image path TessNet ocr = new TessNet(); ocr.ePageSegMode = (int)ePageSegMode.PSM_SINGLE_WORD; ocr.eOcrEngineMode = (int)eOcrEngineMode.OEM_TESSERACT_CUBE_COMBINED; ocr.lang ="eng"; //"chi_sim" Chinese (Simplified) language ocr.SetTessractData(Environment.GetFolderPath(Environment.SpecialFolder.ProgramFiles)+ @"\tessdata\tessdata"); ocr.SetVariable("tessedit_char_whitelist","abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"); string iden = ocr.ToCR(bitmap);

基于场景截图，配置截图区域，快捷键快速截图。基于百度OCR技术实现指定区域为文件自动命名。参见文章 https://blog.csdn.net/u010383605/article/details/80379114

[YoLoV3目标检测实战] keras+yolov3训练自身的数据集 本文用keras版本的yolov3来训练人脸口罩数据集，从而完成一个简单的目标检测。 首先先上目标检测效果，准备好了吗？ go！go！go！ 看到 目标检测的效果之后，你心动了吗？心动不如行动，让我们放手去干！撸起袖子加油干！ 一、环境要求 Python： 3.7.4 Tensorflow-GPU 1.14.0 Keras: 2.2.4 古人云：“工欲善其事必先利其器”。 我们首先要搭建好GPU的环境。有了GPU的环境，才能跑得快！！！ 这里为了方便，就用anaconda的conda命令来搭建环境，执行以下几条命

基于yolo v3的模糊人脸检测，测试代码。即可测试图片，也可测试视频。训练的模型可发邮件2750950495@qq.com给我。

tesseract-ocr-setup-3.01-1 及中文字库.

飞桨官网的demo代码是基于V1.0版本的模型，识别效果不是很理想，此demo是基于v1.1版本模型重新编译，而且预测库文件也是基于release/v2.7重新编辑的armv7和armv8架构，识别正确率相比V1.0版本提升巨大

前段时间用到了yolov3训练自己的数据集，发现里面的voc_label.py xml标签文件转成txt文件，稍微有点不太方便。所以在它的基础上自己稍微改了下，以便日后使用。下面是代码： import xml.etree.ElementTree as ET import pickle import os from os import listdir, getcwd from os.path import join # ！！！！！！！！！ # 使用说明： # 1：在存放xml的文件夹里使用cmd命令：dir /b /on /a /s >list.txt 生成xml的list.txt列表

火车卷积神经网络-YOLO算法 在这个项目中，我将讨论YoloV3体系结构以及如何在自定义数据集上进行训练，我将逐步解释如何使用Darknet框架来实现它。 介绍 什么是物体检测？ 对象检测如何工作？ YOLO-您只看一次 YOLO v3。 网络架构 特征提取器 功能检测器 完整的网络架构 如何在自定义数据集上训练YOLOv3 资料准备 贴标 准备好文件进行培训 训练模型（Darknet框架） 使用自定义权重进行对象检测 介绍 什么是物体检测？ 对象检测是一种包含对象分类和对象本地化两个任务的技术。 它是经过训练可检测多种类别的对象的存在和位置的模型。 它可以用于静态图像，甚至可以实时用于视频。 来自图片 对象检测如何工作？ 对象检测找到对象并在其周围绘制一个边界框。 这是一种与计算机视觉和图像处理有关的计算机技术，用于自动驾驶汽车，面部识别，行人检测等。...最新的算法