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解决照片中电话号码识别问题
applelyl
2018-11-18 12:59:51
目前有一批拍下照片,有一列为电话号码,希望有熟手可以做工具快速识别
出,具体留联系方式。
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解决照片中电话号码识别问题
目前有一批拍下照片,有一列为电话号码,希望有熟手可以做工具快速识别出,具体留联系方式。
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lyhoo163
2019-03-18
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类似号码扫描,第三方,已做得很好了。
dieqms
2019-03-18
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1.https://m.pp.cn/detail.html?appid=7721827&ch_src=pp_dev&ch=default
2.https://www.25pp.com/android/detail_7721827
3.http://www.wandoujia.com/apps/com.dieqms.numscan
4.https://mobile.baidu.com/item?pid=1408870
5.https://pan.baidu.com/s/1mkaKbBa
QQ:28225700 以上app直接满足您!
lyhoo163
2019-02-13
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除了第三方SDK外,还可以通过第三方的硬件和软件,进行识别。比如汉王的扫描笔。
日立奔腾浪潮微软松下联想
2018-11-23
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这个识别不错,还是有少量的3识别成8
crystalmoon
2018-11-22
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QQ:281309196
日立奔腾浪潮微软松下联想
2018-11-21
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图片要先处理一下,先对比度增强,再二值化
kenlewis
2018-11-21
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因为你的原图不是很清晰,所以识别率很低。
applelyl
2018-11-19
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肥仔胧
2018-11-19
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这个需要借助第三方的OCR识别工具, 如果有装Office环境的话,最简单的可以利用Microsoft Office Document Imaging(MODI)的方法,可自行百度其OCR的使用方法
kenlewis
2018-11-18
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发出图片来我试试
手写
电话号码
识别
手写
电话号码
识别
作为一个项目的选择,源于对日常实际应用的深刻理解。在现代生活
中
,
电话号码
经常出现在各种场景,例如名片、手写便签、
照片
等。有效地从这些手写文本
中
提取
电话号码
具有广泛的应用价值。这篇博客探讨了一个小型手写数字
识别
项目的思路和实现过程。通过前两篇博客,我们首先介绍了手写数字
识别
的基础知识,并详细讲解了如何使用深度学习训练一个手写数字
识别
模型。随后,我们提出并尝试将这一模型应用于手写
电话号码
的
识别
。
深度学习:
识别
图片
中
的
电话号码
(1)
总结下最近做的一个项目,只提供一些技术方案,不涉及具体业务和具体实现。 背景 自动
识别
图片
中
电话号码
,也可以推广到
识别
字符串,英文等。 ---
识别
---> “18811610168” 当然,背景会有干扰(自然环境),字体也更多变。 要求:全对
识别
,人工修正的成本过高,如果有一位
识别
错误,人工修正还不如重新输入方便(人工输入可以支持语音
识别
的)。保证85%以上的数据是可以全对识...
基于python及神经网络的人脸
识别
系统
人脸
识别
是计算机视觉[7]和模式
识别
[7]
中
的一个重要分支,人脸
识别
技术其最大的作用就是利用人脸的特征性来区分个体身份。人脸
识别
技术主要完成人脸图像与数据库已存的所有图像的匹配过程,判断出“你”是谁,最终实现人脸
识别
。人脸
识别
应用场景大致可以分为两类:一是两张人脸
照片
进行比较,二是将一张人脸
照片
与多张人脸
照片
进行比较。前者通常是判断两张人脸
照片
是否为同一个人,通常应用在人脸匹配上。后者通常是在若干
照片
中
找出与当前匹配成功的
照片
,随着N的增大,
识别
精确度与
识别
效率都会下降。3.2人脸
识别
基本流程。
人脸
识别
几个
解决
方案分析与测评
在人脸
识别
属性返回功能以范围方面,较突出的是百度人脸
识别
与Face++,其次是云飞科技、科大讯飞、FaceCore。 TCIT API 1.使用要求:需要提交公司名称,部门,电话,邮箱,使用的目的。然后提供免费三十天API试用, 2.服务内容: lTCIT Search快速而准确地从录影画面
中
比对目标,且提供筛选后的可疑人物名单。 lTCIT Media收集、辨识并分析顾客的性别及年龄层
图像
识别
的原理和应用:从基础知识到实际案例
图像
识别
是一种利用计算机对图像进行处理、分析和理解,以
识别
各种不同模式的目标和对象的技术。图像
识别
是人工智能和计算机视觉的一个重要分支,它在各个领域都有广泛的应用,如遥感、通讯、军事、公安、医学、机器人等。图像
识别
是一个不断发展和创新的领域,随着计算机硬件和软件的进步,以及大量数据和算法模型的出现,图像
识别
技术将会更加智能化和高效化,并在更多领域发挥重要作用。图像
识别
的原理和应用:从基础知识到实际案例。
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