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NLP图像到文本 从图像中提取文本的代码 pip install -r requirements.txt 如果遇到找不到文件错误，如下所示： FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'tesseract' 运行以下命令 brew install tesseract 然后如下运行image-to-text.py： python image-to-text.py 我们观察到，对于干净的输入，准确性很高。 参见输入2。嘈杂的输入可能不会产生相同的效果！ 一些示例输入和输出： 输入： 输出： DON’T WATCH THE CLOCK; KEEP GOING. SAM LEVENSON / / 7 J .- - flCESSc

字符提取代码matlab 多用途图像分析仪 这种多用途图像分析器是 Matlab 脚本/函数的资产，专为 CV 与光学字符识别 (OCR)、图像层提取和其他几个实用程序的低分辨率图形内容交互而设计。 特征 光学字符识别 (OCR) 为了在不需要额外步骤的情况下执行适当的 OCR，此存储库中提供的不同功能提供了内置的噪声过滤系统、色彩修饰算法和图像二值化。 通过这种预处理，大多数带有罗马字母的语言都可以使用 OCR。 尽管没有完全支持，OCR 算法也已经用几种编程语言进行了测试，成功率可以接受。 图像层提取 该项目的另一个特点是它能够按照几个相等性和相似性的标准分析和提取图像的不同颜色层，目的是在相关对象共享共同颜色属性的假设下进一步检测对象。 物体轮廓检测 作为复杂物体检测的前一步，轮廓检测问题只不过是一个不平凡的挑战。 针对此目标的不同脚本和函数执行多轮图像降噪、色彩修饰和色彩投影，以揭示不同对象之间的内在对比度，从而可以轻松检测和划分由不同对象分隔的图像的不同区域。其中存在的道具、纹理和物体。 进一步改进 光学字符识别 (OCR) 通过应用机器学习技术以更准确的方式改进对多种编程语

matlab代码黄色基于对象颜色分布的图像重新着色 1 ， 2 ， 2和1个1约克大学2 Adobe研究 抽象的 我们提出了一种基于与图像中存在的对象相关联的颜色分布来执行自动图像重新着色的方法。 例如，当为包含天空物体的图像重新着色时，我们的方法结合了以下观察结果：“天空”类物体的颜色分布具有蓝色（白天），黄色/红色（黄昏/黎明）和黑暗（夜间）。 我们的工作利用了最新的深度学习方法，这些方法可以执行相当准确的对象级细分。 通过使用数据集中用于训练深度学习对象分割方法的图像，我们能够对数据集中每个对象类别的颜色分布进行建模。 给定一个新的输入图像及其关联的语义分割（即对象蒙版），我们执行颜色转移以将输入图像颜色直方图映射到一组目标颜色直方图，这些目标颜色直方图基于图像中对象的学习到的颜色分布构造而成。 我们证明，我们的框架能够产生引人注目的颜色变化，这些颜色变化通常比现有方法产生的结果更有趣和独特。 快速开始 运行install_p1 运行install_p2 转到demo目录，然后将输入图像复制到input_images目录 运行demo_recoloring 该重新着色的图像会在r

现在从静态URL托管新闻版本1.3.6版本的WASM和JavaScript解码器建议始终从此URL提取Draco WASM和JavaScript解码器：https://www.gstatic.co新闻版本1.3.6版本WASM和现在从静态URL托管JavaScript解码器。建议始终从此URL提取Draco WASM和JavaScript解码器：https://www.gstatic.com/draco/v1/decoders/*将*替换为*以加载文件。 例如https://www.gstatic.com/draco/v1/decoders/draco_decoder_gltf.wasm随着更多站点开始使用静态URL，用户将受益于将Draco解码器缓存在缓存中更改了Web示例，从静态URL中提取了Draco解码器

高光谱分解 卷积神经网络的高光谱图像分解（无分叉，半成品） 说明 先决条件 Python 3.8 TensorFlow 2.3.0 建议使用conda创建虚拟环境并使用以下命令安装依赖项： pip install -r requirements.txt 用法 在设置参数后，在终端中输入以下命令： python run.py 更多细节： 使用python run.py -h获取更多参数设置详细信息。 数据集 我们提供了两个处理后的数据集：数据集中的Jasper Ridge（jasper），Urban（urban）/ data.npy：高光谱数据文件。 data_gt.npy：基本事实文件。 data_m.npy：端成员文件。 更新：2021年2月10日

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