自然场景图像中的文本检测和识别是计算机视觉问题，长期以来一直是计算机工程师面临的挑战。 深度学习的新进步彻底改变了计算机视觉的世界。 本文尝试建立基于深度学习（DL）的文本检测和识别模型，以解释自然场景图像中的文本。 所提出的模型包括三个阶段，即候选文本区域检测，文本区域提取和文本识别。 首先将自然场景图像馈送到候选文本区域检测机制，该机制提取包含文本字符的潜在区域。 在处理的第一阶段中引入的包含非文本的区域在第二阶段中进行过滤。 然后，第二阶段产生的文本区域集将在最后阶段被识别。 候选文本区域检测中使用了最大稳定极值区域（MSER）算法。 该模型使用了两个卷积神经网络，一个在文本区域提取阶段，另一个在文本识别阶段。 看起来自然场景中的文本检测不是一个容易的问题。 在自然场景图像中检测和识别文本字符的复杂性主要是由于文本字符和自然场景的多样性，各种干扰的存在，不同的照明条件，文本的颜色，大小和区域的不同。 ICDAR-2011，ICDAR-2013，CHARS-74K和CIFAR-100数据集用于训练和验证我们的模型。

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关于 Overleaf中的拼写检查非常基本。 与诸如Grammarly之类的专用工具相比，这算不了什么。 我一直来回复制和粘贴到文档中，直到最近。 我创建了这个chrome扩展名，用于复制文件可见内容和编辑器； 过滤命令/关键字并将纯文本粘贴到textarea（右侧区域）中。 该文本区域显示在pdf预览上。 诸如Grammarly之类的扩展程序无法检查诸如Overleaf之类的复杂编辑器，而只能在textareas中使用。 通过扩展（例如Grammarly或您自己）对textarea所做的更改将得到评估，并将更改合并回编辑器。 捐款 如果这个项目节省了您的时间，您可以给我买杯咖啡:) 指示 安装插件或 （可选）固定插件 （可选）当托管在overleaf.com以外的其他域上时，允许插件运行 通过单击启用了复选框的插件来激活/停用插件。 单击文本区域以初始化拼写检查。 注意：唯一已

jquery-numberedtextarea 带有行编号的响应文本区域。 基本用法 $('#your_textarea').numberedtextarea(); 选项 $('#your_textarea').numberedtextarea({ color: null, // Font color borderColor: null, // Border color class: null, // Add class to the 'numberedtextarea-wrapper' allowTabChar: false, // If true Tab key creates indentation });

主要介绍了java实现文本框和文本区的输入输出的方法和具体示例，有需要的小伙伴可以参考下。

生长 自动增长的文本区域 安装 $ component install zhm/grow 执照 麻省理工学院

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