EasyOCR 即用型OCR，具有80多种以及所有流行的书写脚本，包括拉丁文，中文，阿拉伯文，梵文，西里尔文等。 什么是新的 2021年4月20日-版本1.3.1 添加对PIL图像的支持（感谢 ） 添加塔吉克语（tjk） 更新命令行的参数设置 当paragraph=True时，添加x_ths和y_ths来控制合并行为 2021年3月21日-版本1.3 第二代模型：比第一代模型小很多倍，推断速度快好几倍，附加字符，准确性可比。 EasyOCR默认情况下会选择最新的模型，但是您也可以在创建Reader实例时通过传递recog_network参数来指定要使用的模型。 例如， reader = easyocr.Reader(['en','fr'], recog_network = 'latin_g1')将使用第一代拉丁模型。 所有模型的列表： 2021年2月22日-版本1.2.5 添

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电影分类器 MOV 01 E/11/145 —Harshani SKE E/11/343 — Rodrigo ARSP E/11/368 — Selvaluxmiy S. 介绍 背景介绍 电影分类是学术界和工业界都感兴趣的话题。 大多数分类都集中在用户对选择未来电影的偏好上。 但是，针对电影未来流行程度的分类方案使制片人、金融家、学者甚至观众能够了解导致电影成功的因素。 这是因为太多不同程度的参数是相关的，找到一种合适的方式在单个实例中表示与电影相关的所有信息是一项繁琐的任务。 即使找到了一种表示电影的方法，生成模型的分类器的最终选择也需要大量研究。 同样，在发行后的电影的情况下，兴趣点集中在财务回报上。 在这种情况下也存在数据表示和分类的问题。 因此，需要设计一个易于挖掘的数据集以及适当的分类器，可用于生成模型来预测上映前和上映后电影的流行度分类。 动机 创建自动电影分类软件的动机是纯粹

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