QF_JPG_text = pytesseract.image_to_string(QF_gray_img, lang='eng')里面的语言模式换为什么会对数字的识别率

有影响？

尊敬的用户，您好！针对您的问题，我认为将语言模式换为其它语言可能会对数字的识别率产生影响，因为不同语言的字符集不同，对数字的表达方式也不同，可能会导致识别错误或缺失。此外，还可能存在语言模式适用范围的问题，某些语言模式可能更适用于处理某些特定的文本，对于其它的文本可能效果不佳。因此，选择合适的语言模式对于文本识别是非常重要的。感谢您的提问！

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#!/usr/local/bin/python3 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2023/6/11 14:19 # @Author : 志在星空 # @File : jietu12.py # @Software: PyCharm import base64 import urllib import requests import json API_KEY = "jHxdMDf2bhEPxcG6zFoRUejo" SECRET_KEY = "QF5GO9eLQncG2Zr1MKrxLOWvKAkAtVfI" def main(): # 发送 OCR 请求并获取响应 url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general?access_token=" + get_access_token() # payload = 'image=%2F9j%2F4AAQ' headers = { 'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded', 'Accept': 'application/json' } image_path = "11.jpg" with open(image_path, "rb") as image_file: image_data = image_file.read() response = requests.post(url, headers=headers, data=image_data) # response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload) # 解析响应并提取 words_result 中的所有 words 字段 result = json.loads(response.text) print(result) # words_list = [item['words'] for item in result['words_result']] # print(words_list) # # # 打印所有提取到的内容 # for words in words_list: # print(words) def get_file_content_as_base64(path, urlencoded=False): """ 获取文件base64编码 :param path: 文件路径 :param urlencoded: 是否对结果进行urlencoded :return: base64编码信息 """ with open(path, "rb") as f: content = base64.b64encode(f.read()).decode("utf8") if urlencoded: content = urllib.parse.quote_plus(content) return content def get_access_token(): """ 使用 AK，SK 生成鉴权签名（Access Token） :return: access_token，或是None(如果错误) """ url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token" params = {"grant_type": "client_credentials", "client_id": API_KEY, "client_secret": SECRET_KEY} return str(requests.post(url, params=params).json().get("access_token")) if __name__ == '__main__': main()运行出现{'log_id': 1667825949995168966, 'error_msg': 'param image not exist', 'error_code': 216101}，怎么办

根据API的响应信息，错误信息为"param image not exist"，也就是说API无法找到你指定的图片文件。请确保文件路径是正确的，并且文件名和扩展名的大小写与实际文件匹配。如果文件名或路径错误，将导致API无法找到该文件并出现上述错误。如果你确定文件路径和文件名正确无误，那么你可以检查一下API文档以确定API对请求的其他要求，例如请求头、请求参数等是否正确。此外，你还可以尝试使用图片的base64编码代替图片路径传递给API，方法详见上面代码中的`get_file_content_as_base64`函数。

qf1_target.load_state_dict(qf1.state_dict()) qf2_target.load_state_dict(qf2.state_dict())用途

这两行代码的作用是将两个神经网络模型qf1和qf2的参数复制到对应的目标网络模型qf1_target和qf2_target中。这是深度强化学习中常用的一种技术，称为“目标网络”技术。通过使用目标网络，可以减少训练过程中的震荡和不稳定性，提高模型的稳定性和收敛速度。

具体来说，目标网络是一个与主网络结构相同的神经网络，但是它的参数是从主网络中定期复制而来的。在训练过程中，主网络的参数会不断更新，而目标网络的参数则相对稳定。这样，主网络的更新不会直接影响目标网络，从而减少了训练过程中的震荡和不稳定性。

在上述代码中，qf1和qf2是两个Q值函数网络，而qf1_target和qf2_target则是对应的目标网络。通过将qf1和qf2的参数复制到qf1_target和qf2_target中，可以使得目标网络的参数与主网络的参数保持一致，从而提高训练的稳定性和收敛速度。