im_show = draw_ocr(image, boxes, txts, scores, font_path='/disk16T/visitor/yushuyang/mmdetection/DIP/unsharp/result.ttf')是什么意思

时间: 2024-01-04 16:01:49 浏览: 233
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ADl871型模/数转换器在数据采集系统中的应用

这段代码是调用了一个名为 "draw_ocr" 的函数来将OCR识别结果标注在图像上，其中： - image：待标注的图像 - boxes：识别结果中每个字符的位置坐标，通常为一个二维数组 - txts：识别结果中每个字符的文本内容，通常为一个字符串数组 - scores：识别结果中每个字符的置信度得分，通常为一个浮点数数组 - font_path：可选参数，指定用于标注文本的字体文件路径 这段代码的作用是将OCR识别结果可视化展示在图像上，方便用户查看和验证。
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EXQ_IndonesiaVer

python makeVideo.py --lh imgs/d.png --rh imgs/t.png --lb imgs/lback.png --rb imgs/rback.png --txt txts/exq.txt --output exq.mp4 python makeVideo.py --lh 左边的人的图片 --rh 右边的人的图片 --lb 左边的...

import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"] = "TRUE" from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch") img_path = r'test.png' result = ocr.ocr(img_path, det=True, cls=True) for line in result: print(line) # 显示结果 from PIL import Image image = Image.open(img_path).convert('RGB') boxes = [line[0] for line in result] txts = [line[1][0] for line in result] scores = [line[1][1] for line in result] im_show = draw_ocr(image, boxes, txts, scores, font_path='/path/to/PaddleOCR/doc/fonts/simfang.ttf') im_show = Image.fromarray(im_show) im_show.save('结果.jpg')

这段代码使用 PaddleOCR 库对一张图片进行 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）操作，并将识别结果保存为图片。具体来说，代码首先导入所需的库，然后创建一个 PaddleOCR 对象，并指定要识别的图片...

Paddleocr中draw_ocr

def draw_ocr(image, boxes, txts, scores, font_path='./doc/simfang.ttf', font_size=14, thickness=1, show=False, out_file=None): """ 绘制ocr结果 :param image: 原始图片，ndarray格式 :param boxes: ocr...

优化import jieba def senti(text): pos_num = 0 neg_num = 0 words = jieba.lcut(text) for word in words: if word in poss: pos_num = pos_num + 1 if word in negs: neg_num = neg_num + 1 return {"pos": pos_num, "neg": neg_num} file = 'data/txts/联美控股2017.txt' text = open(file, encoding='gbk').read() senti(text)

这段代码使用了 jieba 库进行中文分词，并对文本进行情感...file = 'data/txts/联美控股2017.txt' text = open(file, encoding='gbk').read() senti(text) 这样一来，代码的效率会更高，而且更易于维护和扩展。

优化这段代码import os import xlwt path = "../../pics/testtxt/" txts = os.listdir(path) tags=[] a = [] for txt in txts: position = path + txt with open(position, errors='ignore') as f: data = f.read() for i in data.split(', '): tags.append(i) file = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') sheet1 = file.add_sheet('sheet1', cell_overwrite_ok=True) sheet1.write(0, 0, 'tag') sheet1.write(0, 1, 'count') tags_set = set(tags) tag_dict = {} i = 0 for item in tags_set: tag_num = tags.count(item) tag_dict[item] = tag_num row = 1 for key, value in tag_dict.items(): sheet1.write(row,0,key) sheet1.write(row, 1, value) file.save('/home/cheny/mnt/pics/tags_count.xls')

txts = os.listdir(path) # 统计所有标签 tags = [] for txt in txts: position = os.path.join(path, txt) with open(position, errors='ignore') as f: data = f.read() tags.extend(data.split(', ')) # ...

FileNotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[24], line 9 6 # 文本保存目录 7 txts_dir = "/Users/hh/Desktop/python/changsha" ----> 9 for path in os.listdir(files_dir): 10 if os.path.isfile(os.path.join(files_dir, path)): 11 file = os.path.join(files_dir, path) FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '/Users/hh/Desktop/python/fileshunan'

txts_dir = "/Users/hh/Desktop/python/fileshunan" # 创建目录 os.makedirs(txts_dir, exist_ok=True) 将上述代码添加到原始代码的开头，然后再次运行程序。这将确保目录存在，并且不会引发 ...

import os import pdfplumber # 文本保存目录 txts_dir = "./Users/hh/Desktop/python/fileshunan" for path in os.listdir(files_dir): if os.path.isfile(os.path.join(files_dir, path)): file = os.path.join(files_dir, path) print(file) if file.endswith(".pdf"): with pdfplumber.open(file) as pdf: txt_file = open(txts_dir + path[0:-4] + ".txt", mode='w', encoding='utf-8') for page in pdf.pages: txt_file.write(page.extract_text()) elif file.endswith(".html"): soup = BeautifulSoup(open(file, encoding='utf-8')) with open(txts_dir + path[0:-5] + ".txt", mode='w', encoding='utf-8') as txt_file: txt_file.write(soup.get_text()) #将文件保存为文本

txt_file = open(txts_dir + path[0:-4] + ".txt", mode='w', encoding='utf-8') for page in pdf.pages: txt_file.write(page.extract_text()) txt_file.close() elif file.endswith(".html"): soup = ...

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'txts/\n.txt'

具体来说，[Errno 2] No such file or directory: 'txts/\n.txt'这个错误提示说明在指定的路径下找不到名为'txts/\n.txt'的文件或目录。 可能的原因有： 1. 文件或目录路径错误：请检查路径是否正确，包括文件名和...

针对这段代码的自定义函数进行优化import jieba #使用 Python 的 Counter 类来统计每个情感词在文本中出现的次数，避免手动计数。 from collections import Counter #将情感词典 poss 和 negs 转换成 set 类型，这样可以更快地进行查找操作,提高代码的效率。 with open('data/dict/positive.txt', encoding='gbk') as f: poss = set(f.read().split()) with open('data/dict/negative.txt', encoding='gbk') as f: negs = set(f.read().split()) def senti(text): pos_num = 0 neg_num = 0 words = jieba.lcut(text) counter = Counter(words) for word in counter: if word in poss: pos_num += counter[word] if word in negs: neg_num += counter[word] return {"pos": pos_num, "neg": neg_num} file = 'data/txts/联美控股2017.txt' text = open(file, encoding='gbk').read() senti(text)

这段代码对原始代码进行了优化，主要包括以下几点： 1. 使用Python的Counter类来统计每个情感词在文本中出现的次数，避免了手动计数的操作，提高了代码的效率。 2. 将情感词典poss和negs转换成set类型，这样可以更...

import jieba def senti(text, poss, negs): pos_num = 0 neg_num = 0 words = jieba.lcut(text) for i in range(len(words)): word = words[i] if word in poss: weight = 1 if i > 0 and words[i-1] in degree: weight *= degree[words[i-1]] pos_num += weight elif word in negs: weight = 1 if i > 0 and words[i-1] in degree: weight *= degree[words[i-1]] neg_num += weight return {"pos": pos_num, "neg": neg_num} poss = ['涨', '增加', '升'] negs = ['跌', '下降', '减少'] degree = {'很': 2, '非常': 3, '极其': 4} file = 'data/txts/联美控股2017.txt' text = open(file, encoding='gbk').read() result = senti(text, poss, negs) print(result)解释一下这段代码

这段代码实现了一个简单的情感分析功能，通过传入一段文本、积极情感词汇列表和消极情感词汇列表，统计出文本中积极情感词汇出现的次数和消极情感词汇出现的次数。代码中使用了jieba库进行分词，对文本进行了分词...

报错Traceback (most recent call last): File "D:\uir\test\.idea\aaaa.py", line 80, in <module> txts = ','.join(txts) TypeError: sequence item 0: expected str instance, bytes found

这个错误通常是因为在使用join函数连接字符串时，序列中的元素不是字符串类型。...txts = [txt.decode('utf-8') for txt in txts] # 将字节类型转换为字符串类型 txts = ','.join(txts) print(txts)

paddleocrc

PaddleOCR是一个功能强大的OCR工具包，用于富文本检测... im_show = draw_ocr(image, boxes, txts, scores, font_path='./fonts/simfang.ttf') im_show = Image.fromarray(im_show) im_show.save('result.jpg')

把上面的代码封装到pyqt中

im_show = draw_ocr(image, boxes, txts, scores, font_path='simfang.ttf') pixmap = QtGui.QPixmap.fromImage(im_show) self.result_label.setPixmap(pixmap) # 保存识别结果 self.result = result self....

txtdir = Path().cwd().joinpath('data', 'txts') for file in txtdir.glob('*.txt'): file = str(file) #file = 'data/txts/联美控股2017.txt' text = open(file, encoding='gbk').read() raw = file.split('/')[-1][:-4] name = raw[:-4] year = raw[-4:] print(name, year, text[:10])这段代码的意思

1. 首先定义了一个变量 txtdir，它指向当前工作目录下的 data/txts 目录，该目录下包含若干个 txt 文件。 2. 然后使用 for 循环遍历该目录下所有的 txt 文件。 3. 对于每个 txt 文件，先将其转换成字符串格式，并...

ax2=fig.add_subplot(2,2,2) edu = [25,30,20,15,50] txts = ['中专','大专','本科','硕士','其他'] ax2.pie(edu,radius=1,labels=txts,shadow=True,labeldistance=0.7,explode=(0,0.1,0,0,0),textprops={'color':'white'}) ax2.text(0.27,0.30,"25人",fontsize=7) ax2.text(-0.2,0.48,"30人",fontsize=7) ax2.text(-0.55,0.15,"20人",fontsize=7) ax2.text(-0.45,-0.26,"15人",fontsize=7) ax2.text(0.25,-0.38,"50人",fontsize=7) ax2.legend(bbox_to_anchor=(1.1,1.1),labels=['17%','21%','14%','10%','35%'],loc="upper right",fontsize=7) ax2.set_title("本公司员工教育水平",fontsize=10,family="STXingKai") plt.show()

具体来说，列表edu包含了5个整数，表示不同学历的人数，列表txts则包含了与之对应的5个字符串，表示不同学历的名称。接着，调用了ax2.pie()方法绘制饼图，其中radius指定了饼图的半径，labels指定了每个扇形的标签，...

解释代码ax2=fig.add_subplot(2,2,2) edu = [25,30,20,15,50] txts = ['中专','大专','本科','硕士','其他'] ax2.pie(edu,radius=1,labels=txts,shadow=True,labeldistance=0.7,explode=(0,0.1,0,0,0),textprops={'color':'white'}) ax2.text(0.27,0.30,"25人",fontsize=7) ax2.text(-0.2,0.48,"30人",fontsize=7) ax2.text(-0.55,0.15,"20人",fontsize=7) ax2.text(-0.45,-0.26,"15人",fontsize=7) ax2.text(0.25,-0.38,"50人",fontsize=7) ax2.legend(bbox_to_anchor=(1.1,1.1),labels=['17%','21%','14%','10%','35%'],loc="upper right",fontsize=7) ax2.set_title("本公司员工教育水平",fontsize=10,family="simhei")

接下来，使用ax2.pie函数来绘制饼图，其中edu变量存储了各个教育水平的人数，txts变量存储了各个教育水平的名称。radius参数设置了饼图的半径，labels参数设置了饼图中各个扇形的标签，shadow参数设置了是否显示阴影...

批量文本分词jieba

file_path = os.path.join(txts_dir, filename) with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as file: text = file.read() # 对文本进行分词 seg_list = jieba.cut(text) # 将分词结果转换为字符串形式，用...

写一个随机抽取x本txt的脚本，每天随机抽取20本txt，用正则匹配看下txt里是否有什么badcase(包含版本信息，广告，公式错乱，乱码等)，输出xlsx: 第一列: txt完整路径，第二列：txt文件名， 第三列：什么问题，第四列：第几行发现的，如果没问题的，二三四列可以不填，有问题的，填一下。 windows环境 库已安装好

txts = [f for f in os.listdir('.') if os.path.isfile(f) and f.endswith('.txt')] for i in range(daily_txts): # 随机选择一些txt文件 selected_txts = random.sample(txts, total_txts) for txt in selected...

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