【LaTeX教程】04.LaTeX插入符号与数学公式LaTeX公式我将把握最近文章里用到的数学公式格式都放上来供大家参考学习首先最简单的数学模式$xxx$%一个$符号，中间的内容是行内模式$$xxx$$%两个$符号，中间的内容是行间模式(行间模式会单独占一行)更进一步就是带有公式编号的模式\begin{eqnarray} %输入公式，此模式公式为行间模式，并带有公式编号\end{eqnarray}or\begin{equation} x^2+y^2=1\end{equation}插入大括号形式公式典型的为分子动力学模拟中常用的LJ势\begin{eqnarray} U_\mathrm{LJ
最终运行效果：OCR（opticalcharacterrecognition）文字识别是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。Tesseract的安装：Win10下载地址：http://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe，下载后双击直接安装即可。安装完成后效果：添加系统变量：将安装后的路径添加到Path中核实安装结果：打开cmd输入:tesseract
最终运行效果：OCR（opticalcharacterrecognition）文字识别是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。Tesseract的安装：Win10下载地址：http://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe，下载后双击直接安装即可。安装完成后效果：添加系统变量：将安装后的路径添加到Path中核实安装结果：打开cmd输入:tesseract
文章目录引言功能列表OCR部分①安装框架②安装PaddleOCR③测试安装是否成功④在python中调用界面部分1.界面布局设计2.利用pyuic自动生成界面代码3.编写界面业务类4.实现界面业务逻辑5.运行看看效果软件代码参考链接引言最近在技术交流群里聊到一个关于图像文字识别的需求，在工作、生活中常常会用到，比如票据、漫画、扫描件、照片的文本提取。博主基于PyQt+labelme+PaddleOCR写了一个桌面端的OCR工具，用于快速实现图片中文本区域自动检测+文本自动识别。识别效果如下图所示：所有框选区域为OCR算法自动检测，右侧列表有每个框对应的文字内容；点击右侧“识别结果”中的文本记录
文章目录引言功能列表OCR部分①安装框架②安装PaddleOCR③测试安装是否成功④在python中调用界面部分1.界面布局设计2.利用pyuic自动生成界面代码3.编写界面业务类4.实现界面业务逻辑5.运行看看效果软件代码参考链接引言最近在技术交流群里聊到一个关于图像文字识别的需求，在工作、生活中常常会用到，比如票据、漫画、扫描件、照片的文本提取。博主基于PyQt+labelme+PaddleOCR写了一个桌面端的OCR工具，用于快速实现图片中文本区域自动检测+文本自动识别。识别效果如下图所示：所有框选区域为OCR算法自动检测，右侧列表有每个框对应的文字内容；点击右侧“识别结果”中的文本记录
项目中有一个识别身份证的需求，经过调研，最后决定使用微信小程序ocr插件进行开发。一:首先登录小程序公众平台。1:进入设置>第三方设置。 2:添加ocr插件。3:添加完后，需要领取免费额度，100次/天。 https://fuwu.weixin.qq.com/service/detail/000ce4cec24ca026d37900ed551415 注意:如果没购买的话，调用会报错。二:功能开发ocr识别有两种方式，一种是按照官方文档。1:首先在app.json里配置ocr-plugin."plugins":{"ocr-plugin":{"version":"3.0.6","provide
项目中有一个识别身份证的需求，经过调研，最后决定使用微信小程序ocr插件进行开发。一:首先登录小程序公众平台。1:进入设置>第三方设置。 2:添加ocr插件。3:添加完后，需要领取免费额度，100次/天。 https://fuwu.weixin.qq.com/service/detail/000ce4cec24ca026d37900ed551415 注意:如果没购买的话，调用会报错。二:功能开发ocr识别有两种方式，一种是按照官方文档。1:首先在app.json里配置ocr-plugin."plugins":{"ocr-plugin":{"version":"3.0.6","provide
文章目录LaTex的下载（texlive下载+TexStudio下载）（1）texlive下载：（2）TexStudio下载：LaTex的安装（texlive安装+TexStudio安装）（1）texlive的安装：（2）TexStudio的安装：拓展：（LaTex的下载与安装）为什么包含Texlive和TexStudio？LaTex的下载（texlive下载+TexStudio下载）（1）texlive下载：点这里：清华镜像：（2）TexStudio下载：点这里：清华镜像:·可点可不点：官网下载LaTex的安装（texlive安装+TexStudio安装）（1）texlive的安装：首先，双
文章目录LaTex的下载（texlive下载+TexStudio下载）（1）texlive下载：（2）TexStudio下载：LaTex的安装（texlive安装+TexStudio安装）（1）texlive的安装：（2）TexStudio的安装：拓展：（LaTex的下载与安装）为什么包含Texlive和TexStudio？LaTex的下载（texlive下载+TexStudio下载）（1）texlive下载：点这里：清华镜像：（2）TexStudio下载：点这里：清华镜像:·可点可不点：官网下载LaTex的安装（texlive安装+TexStudio安装）（1）texlive的安装：首先，双
摘要：本案例我们利用视频字幕识别中的文字检测与识别模型，增加预训练Bert进行纠错本文分享自华为云社区《Bert特调OCR》，作者：杜甫盖房子。做这个项目的初衷是发现图比较糊/检测框比较长的时候，OCR会有一些错误识别，所以想对识别结果进行纠错。一个很自然的想法是利用语义信息进行纠错，其实在OCR训练时加入语义信息也有不少工作，感兴趣的朋友可以了解一下，为了更大程度复用已有的项目，我们决定保留现有OCR单元，在之后加入独立语义纠错模块进行纠错。本案例我们利用视频字幕识别中的文字检测与识别模型，增加预训练Bert进行纠错，最终效果如下：我们使用ModelBoxWindowsSDK进行开发，如果还
