最专业的ocr控件，适合c、vb、delphi、c#、java
Asprise-OCR-C-Windows_XP_32bit-4.0-Cracked.rar
2021-09-13 15:06:02
8.1MB
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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));
2021-09-13 14:50:02
726KB
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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);
2021-09-13 14:44:25
4.73MB
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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
2021-09-13 14:34:05
975KB
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[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
2021-09-13 11:10:06
1.69MB
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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。
2021-09-13 09:57:35
7KB
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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
2021-09-11 14:09:39
194.69MB
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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
2021-09-10 23:40:21
37KB
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