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识别成 李一捌，魅者无疆被识别成 蜿者无骚，新射雕英雄传被识别成新射鲶英雄传。。。等等。是什么原因造成这样的问题呢？又该如何提升OCR的识别率呢？原图和ipynb文件均已上传。
一次最多可扫描10个选区。根据不同情况，合理地设置识别区域的顺序。不要嫌这个过程太烦，那可是提高识别率的有效手段。注意各识别区域不能有交叉，做到一切觉得完好以后再进行识别。这样一般的识别率会在95%以上，对于识别不正确的文字进行校对后，就可以进入相应的文字处理软件进行所需的处理了。
用工具擦掉图像污点，包括原来版面中的不需要识别的插图、分隔线等，使文字图像中除了文字没有一点多余的东西；这可以大提高识别率并减少识别后的修改工作。 如果要扫描印刷质量稍微差一些的文章，比如说报纸，扫描的结果将不会黑白分明，会出现大量的黑点，而且在字体的笔画上也会出现粘连现象，这两
淆文字字形，对识别会造成很大的障碍。遇到该类扫描，只要在扫描原稿的背面附。盖一张黑纸，扫描时，增加扫描对比度，即可减少背面模糊字体的影响，提高识别正确率。 一般文本扫描原稿都为黑、白两色原稿，但是在扫描设置时却常将扫描模式设为灰度模式。特别是在原稿质量较差时，使用灰度模式扫描，并
扫描时适当地调整好亮度和对比度值，使扫描文件黑白分明。这对识别率的影响最为关键，扫描亮度和对比度值的设定以观察扫描后的图像中汉字的笔画较细但又不断开为原则。进行识别前，先看看扫描得到的图像中文字质量如何，如果图像存在黑点或黑斑时或文字线条很粗很黑，分不清笔画时，说明亮度值太小了，
分辨率的设置是文字识别的重要前提。一般来讲，扫描仪提供较多的图像信息，识别软件比较容易得出识别结果。但也不是扫描分辨率设得越高识别正确率就越高。选择300dpi或400dpi分辨率，适合大部分文档扫描。注意文字原稿的扫描识别，设置扫描分辨率时千万不要超过扫描仪的光学分辨率，不然会
在放置扫描原稿时，把扫描的文字材料一定要摆放在扫描起始线正中，以最大限度地减小由于光学透镜导致的失真。同时应保护扫描仪玻璃的干净和不受损害。文字有一定角度的倾斜，或者是原稿文字部分为不正规排版，必须在扫描后使用旋转工具，进行纠正；否则OCR识别软件会将水平笔划当做斜笔划处理，识别
【操作步骤&问题现象】1、自己搭建的前馈网络进行手写体字符识别实验，最后出来的准确率是94%2、但是自己用手写的字符，0-9,10张图片，只有6张识别出来了。3、同样的图片，用tensorflow的搭建前馈网络，相同网络，相同优化器，最少识别8张。【截图信息】【问题】为什么会有如
一、简介 1 PCA-SVM原理 1.1 主成分分析PCA 本文处理的所有原始图片都是112x 92大小的pgm格式图片，
你好，我试用了一下语音识别的功能，发现语音识别准确率不高，如何提高呢？我的语音里有些专业词语识别得不好。还有，我想知道这个语音识别的功能支持区分角色嘛？
能包括添加新的测试用例、优化现有测试用例、重构代码以便于测试等。 总之，提高单元测试覆盖率是一个持续的过程，需要我们不断地学习、实践和改进。通过遵循上述策略，我们可以有效地提高单元测试的覆盖率，从而提高软件的质量和可维护性。
【功能模块】【操作步骤&问题现象】1、如果身份证被遮挡了头像，那么生日的识别都会受到影响，这个是必现的问题2、【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
一、水果识别简介 0 引 言 随着计算机技术的发展,图像识别技术被应用到各大领域。在农业领域中,图像识别技术的应用也较为广泛。例如
导致此问题的原因，可能是图片本身过大以及网络不稳定导致，需要分别进行排除检查：请检查图片的尺寸。若尺寸过大会导致图片在网络传输过程中耗时较长，建议在不改变图片质量的情况下对图片进行等比例缩放。检查网络带宽是否稳定，是否存在网络波动，建议提升网络带宽避免网络时延较长。
一、BP神经网络简介 1 BP神经网络概述 1.1 BP神经网络的内涵 BP神经网络是神经网络的一种经
出什么样的反应。 在不同场景下，AR-HUD显示中的内容可能不同，但都是非常重要的信息，可快速有效准确识别，给驾驶员更直观的驾驶指引，大大提高驾驶安全和用户出行体验。 为了更好的出行体验，基于AI和大数据，可系统感知、学习更多的场景，形成独特的驾驶策略，将来可根据用户需求进行实时
最近在做人脸识别的项目学习，采用的网络是ResNet50+三层全连接，但是精度不高，请问有更好的网络结构可以推荐的嘛？
in Network）。这些模型可以在图像处理领域提高图像的分辨率。 首先，你需要一个训练好的超分辨率模型。这通常是通过使用如TensorFlow、Keras或其他深度学习框架来实现的。一旦你有了模型，你可以使用它来处理视频帧，提高每一帧的分辨率。 下面是一个简单的示例，展示如何使
经验分享如下： 基于第一期notebook猫狗识别实例将vgg16算法改用xception算法以求提高准确度。以下是我测试过程中的一些经验(错误之处希望提出更正)： xception算法又叫extreme inception是因为它是inception的进化版，在原
提高查准率方法 1. 增加beishu_neg 2.提高预测时的confidence_threshold 3.提高标注质量，正样本选择视觉特征明显的物体： 1）模棱两可的不加入训练集正样本 2）特别模糊的不加入训练集正样本
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