用什么软件能够把图片里的文字识别出来
可参考vivo手机以下方式:
进入相册打开任意一张照片--点击左下角识图--(文本)--选择提取文字的区域--点击提取/提取文字即可,提取结果支持分享、保存为便签、复制等。
不支持此功能的机型:可以调出手机自带的”搜狗输入法vivo版”,点击键盘左上角的”S”图标,选择”文字扫描”,然后扫描或纸张上的文字,点击左下角的图标后,可识别手机中上的文字,再发送到输入框即可。(注:对于没有自带该输入法的机型,前往应用商店下载“扫描全能王”也可实现。)
小编认为这是我国时代进步的结果,同时也表明了我国科技发展在图书管理方面的应用。近期我国古代书籍管理方面有了更新的进展。四川大学联合达摩学院开发了一套古书籍识别系统。这个系统的成功运行直接可以帮助中国找到所有流散在海外的古籍。这个系统的具体工作原理下面小编就和大家一起来聊聊。
一、该系统的文字识别是基于AI技术。
根据专家描述,这个系统是基于AI技术来进行研发,研发的核心就是,他们要整理好所有古籍的字形和字体等,将他们作为基础模型。建立完这些模型库之后就可以运用于实践当中,但是这个项目最大的难点就是收集这些古籍中的字体和字形。
二、该系统已经能识别各种字体和字形的古书。
目前,这个项目已经初见成效。根据专家披露,这个系统已经开始试运行,识别出20万页的古书书籍,同时系统识别出了各种不同的字体和字形,并且准确率高达97%。这个结果也说明这一系统在我国古籍文化方面的运用非常实用。
三、散落在世界各地的古书都可以利用该技术被找回。
根据专家介绍,如今有了这个系统,我国就可以找回很多被遗落在世界各个地方的古典书籍。不用再花费更多的人力和物力去寻找原件,只需要通过网络数字化识别,就能看到古书籍的原貌。
综上所述,从专家的描述,我们能看到这个系统是基于AI识别技术而开发的一个应用系统,它不仅能像我国的文字识别软件一样很快地将古书籍中文字识别并保存。最重要的是在未来这些古书籍还可以和大众见面,让普通老百姓都能看到真正的古籍。这是一项非常进步的科技,也在我国古代文化的传承和宣传中起了很大的作用。不知奥你怎么看待这件事?欢迎评论。
1、微信提取文字
微信其实是能够提取文字的,首先将需要提取文字的页面截取下来,然后打开微信,随便找个好友将发送,发送成功点击就会弹出一个框,点击框中的提取文字功能就可以提取了。
2、 QQ提取文字
QQ提取的方法也是一样,将截图发给好友,打开,长按两秒就会弹出一个框,下方有个提取文字功能,点击下就可以提取了。
3、华为手机提取文字
其实很多手机都自带有提取文字功能,就比如华为手机,里面有个智慧识屏功能,将其开启,打开就能提取里面的文字了。
4、小米手机提取
小米手机也是可以提取文字,需要在设置里面开启传送门功能,然后在相册中打开,长按两秒就会弹出提取框就可以提取了。
5、迅捷文字识别软件
除了以上四种方法,我们也可以借用手机上的软件来进行提取,比如迅捷文字识别软件,支持提取里的文字和数据表格等,上传或现拍就能直接提取出来。
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文字识别软件将图象制作成点阵信息保存于字库,可以识别扫描上的文字和pdf文档上面的文字并且把这些文字转换为可编辑文字的办公软件!
有没有好用的ocr文字识别软件?作为我们办公室最常用的工具之一,市面上有很多支持ocr字符识别的工具,那么到底哪个好用呢?今天,编辑为大家整理了三个使用感很好的工具。它们不仅可以识别字符,还具有许多其他功能供我们选择。感兴趣的朋友可以赶紧看看,总有一款适合你!
推荐1:掌纹识别王
它能快速识别和提取文本内容,保持文本排版整洁。并且其识别功能丰富。它不仅能识别字符,还能识别生活中的各种物品。让 让我们来看看识别结果。
具体操作如下:
如下图,在左侧工具栏中找到字符识别,然后点击右侧的导入识别按钮。
然后在第一个界面中点击添加,将添加到工具中。我们可以一次添加多张进行批量识别,大大提高了我们的工作效率。
添加后,我们需要调整上复选框的大小,以确保复选框将覆盖所有要识别的零件。然后可以点击右边的立即识别按钮,等待工具识别完成。
建议2:智能翻译器
它的识别能力也相当不错。从它的名字就可以看出它是一个专业的翻译工具,所以在识别字符的同时可以用来翻译识别结果。经常有翻译需求的朋友可以试试这个工具。
具体操作如下:
同样,第一步,我们需要在工具的首页找到相应的功能选项。在这里,我们单击按钮。
然后单击将图像上传到工具。注意每张的大小。
上传成功后,我们可以在界面左侧看到刚刚上传的。点击右侧的开始识别,这里会自动弹出识别结果。
推荐:微信
其实我们平时用的聊天工具也可以用于字符识别。和朋友在聊天框里发了一张后,对准长按就能看到提取文字功能。点击获取上的文字。
那 今天就到这里 分享。上面分享的三个工具都非常好用。有需要的朋友可以先试用一下,再决定用哪一款。然后我们 我下次再见你!
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用什么软件能够把图片里的文字识别出来
本文2023-10-16 13:05:12发表“古籍资讯”栏目。
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