Caption OCR Tool (abbr. COCR) 目录 其他语言 简介 一款视频硬字幕提取的工具, 使用OpenCV 进行视频/图像处理, 再利用Tesseract-OCR 识别. COCR 提供HSV, HLS, 二值形态学的过滤方法, 对于颜色偏暗的场景, 二值形态学比色彩过滤效果更佳. 系统需求 项目 最低配置 操作系统 Windows 7 x64 CPU 2C2T 内存 4 GB GPU 显存 2 GB 空闲空间 500 MB 基本使用 打开视频文件,并点击滤镜. 选择一个模块配置,重点:调整"裁剪"模块中的字幕区域,不要搞错左上角和右下角的位置! . 注: 滤镜最后得到的图像应该是白底黑字的!! 如果不是黑白的二值图像, 调整你的滤镜模块和参数; 如果是黑字白底, 需要加一个"反转" 模块; 关闭滤镜窗口后,主窗口点击开始提取字幕. 开启管理模式,标记无效的字幕

目录 概述 该python软件包包含一些模块，可帮助您从PDF或图像中查找表格数据并将其提取为CSV格式。 给定一个包含表格的图像… 将文本提取为CSV格式… PRIZE,ODDS 1 IN:,# OF WINNERS* $3,9.09,"282,447" $5,16.66,"154,097" $7,40.01,"64,169" $10,26.67,"96,283" $20,100.00,"25,677" $30,290.83,"8,829" $50,239.66,"10,714" $100,919.66,"2,792" $500,"6,652.07",386 "$40,000","855,899.99",3 1,i223, Toa,, ,, ,,"* Based upon 2,567,700" 要求 除了setup.py中列出的python要求以及通过pip安装此软件包时自动安装的

主要介绍了使用Python进行OCR识别图片中的文字 ，本文通过实例代码加文字说明的形式给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

使用YOLOv3，深度排序和Tensorflow进行对象跟踪 该存储库实现了YOLOv3和Deep SORT，以便进行实时对象跟踪。 Yolov3是一种使用深度卷积神经网络执行对象检测的算法。我们可以将这些对象检测结果馈入Deep SORT（具有Deep Association Metric的简单在线和实时跟踪），以便创建实时对象跟踪器。 入门 conda（推荐） # Tensorflow CPU conda env create -f conda-cpu.yml conda activate tracker-cpu # Tensorflow GPU conda env create -f conda-gpu.yml conda activate tracker-gpu 点子 # TensorFlow CPU pip install -r requirements.txt # Tenso

yolov3.pytorch 该存储库用于对象检测。该算法基于实现的。多亏了和，基于他们的工作，我在PyTorch中重新实现了YOLO v3，以实现更好的可读性和可重复使用性。 消息 完整版本的更新日志可以在问题看到 （2018/10/10）支持VOC数据集培训。 环境环境 Python 3.6 PyTorch 0.4.1 CUDA（不支持CPU） pycocoapi 火车 如何在COCO上训练 下载数据集和注释，并在config.py提供您下载的数据集的完整路径，如下所示'coco' : { 'train_imgs' : '/home/data/coco/2017/train2017' , 'train_anno' : '/home/data/coco/2017/annotations/instances_train2017.json' } 在ImageNet下载官

坛子里有破解版的Asprise-OCR-Java,其原理就是利用开启CloseWin.exe窗口扫描有没有Asprise弹出过期的窗口，更具信息框的标题栏来判断是否要关闭此信息窗口。2011年7月以后的使用版无论是点击确定还是关闭按钮，都要跳转到Asprise网站。 此次真正破解的是AspriseOCR.dll这个文件。根据跟踪运行主要汇编代码如下： 10006CF4 . 50 push eax ; /pSystemTime 10006CF5 . FF15 C0931110 call dword ptr ds:[; \GetSystemTime 10006D19 . 68 02000080 push 0x80000002 ; |hKey = HKEY_LOCAL_MACHINE 10006D1E . FF15 10901110 call dword ptr ds:[; \RegCreateKeyExA 110006D39 . 68 9CA61110 push AspriseO.1011A69C ; |Title = "All rights reserved. Lab Asprise! (c) 1998-2008" 10006D3E . 68 D0A71110 push AspriseO.1011A7D0 ; |Text = "You are using the trial version of Asprise OCR. Do you want to remove this message box by buying a very affordable license from Lab Asprise? " 10006D53 . 68 98A71110 push AspriseO.1011A798 ; |FileName = "http://asprise.com/product/ocr/index.php?Ref=Eval" 由此可见,分析结果如下: 1.引用顺序 DevIL.dll ILU.dll AspriseOCR.dll AspriseJTwain.dll (DevIL.dll 是算法库) 2.使用 GetSystemTime获得系统的当前时间，和注册表里的键值(二进制格式，估计是第一次使用时间)处理运算，如果时间过期就会弹出信息框提醒需要购买license. 3.注册表中HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Asprise OCR\ 有键值，试用版有键值现已将AspriseOCR.dll 破解，经过测试，将电脑时间调整到任何时间，都不会弹出信息框。 HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Asprise OCR\ 如果以前运行过此类OCR，请将此注册表的键值先 删除。四个动态库可放到C:\WINDOWS\system32 下，也可以放到jre\bin下,或者是PATH 指定环境变量. 仅供个人学习使用。一份网站Asprise-OCR-Java原始Demo,一个破解文件 四个动态库。具体java Demo,参看原始Demo实例。

Visdrone数据集pytorch框架下YOLOv3训练结果，包含训练好的权重文件和各种训练曲线图，保存在runs/train文件夹下，附有相关场景下的测试视频和代码，代码为Ultralytics 版YOLOv3d代码

如果你想对小型和大型物体都要训练，使用修改后的yolov3的Tiny-model的配置文件，包含了3个yolo layers。

基于模板匹配的文字识别 CVI2012 + IMAQ vision6.0 https://blog.csdn.net/weixin_43470383/article/details/117478961 https://blog.csdn.net/weixin_43470383/article/details/117486707 https://blog.csdn.net/weixin_43470383/article/details/117518445

绕过pytesser，直接使用Tesseract-OCR进行中文文字的识别，识别率相对较低，后续会上传优化版本