다른 엔진의 출력 결과를 바탕으로 최상의 OCR 결과를 결정하는 데있어 몇 가지 질문을 보았습니다. 대답은 일반적으로 "최상의 엔진 선택" . 그러나 가능한 일시적인 폐색이나 일시적인 장애와 함께 여러 프레임의 텍스트 이미지를 캡처하고 싶습니다. 저는 python-tesseract와 함께 tesseract-ocr을 사용하고 있습니다. 마지막 N 프레임의 O
와 Excel 워크 시트의 열 머리글에 대한 구문 분석 I는 다음과 같습니다 Excel 스프레드 시트가 있습니다. 전달중인 문자열이 정확한 열 머리글과 일치하지 않을 수 있습니다. 내가 xlrd을 사용하고이 같은 일을하고있다 : setOfheadings = set(['ABC', 'JKL'])
found_header = False
for i in rang
오류 로그가 있다고 가정하고 각각 유형의 숫자가 인 오류를보고 싶습니다. 나는 이미 오류 메시지별로 그룹화하여 순진한 수를 수행했다. 그러나 많은 메시지에는 상황에 맞는 정보가 들어 있는데, 이는 동일한 버그로 인해 발생 함에도 불구하고 단순히 메시지 텍스트별로 그룹화 할 수 없다는 것을 의미한다. 이탤릭체 세그먼트가 오류의 예에 따라 다를 몇 가지 예 :
나는 진짜 질문이 없지만 문제에 대한 창의적인 의견을 구하는 것과 같습니다. 두 개의 (가장 불균등 한) 날짜 값을 비교하고 유사도 비율을 계산하고 싶습니다. 예를 들어, 08.01.2013과 10.01.2013을 비교하면 비교적 높은 값을 얻을 수 있지만 08.01.2013과 17.04.1998 사이의 값은 매우 낮습니다. 하지만 지금은 정확히 어떻게 유
두 문자열을 유사하거나 유사하지 않게 분류하고 싶습니다. 예를 s1 = "Token is invalid. DeviceId = deviceId: "345" "
s2 = "Token is invalid. DeviceId = deviceId: "123" "
s3 = "Could not send Message."
을 위해 나는 두 문자열 사이와 그렇지 않은
두 개의 텍스트 사이의 유사점을 점수를 사용하여 비교하려고합니다. risk_list1_txt = []
scoreList = []
similarityDict = {}
theScore = 0
for text1 in risk_list1:
similarityDict['FileName'] = text1
theText1 = open(path1
을 현재 이미지와 비교하는 데 사용할 수있는 이미지 데이터베이스를 설정하려고합니다. (따라서 현재 이미지가 동일하거나 비교되는 이미지와 비교하면 ) match) 그러나이 프로젝트를 시작하지 않으려면 Matlab을 사용하여 2 개의 이미지 을 비교하면됩니다. 누구나 image1.jpg와 image2.jpg의 비교 방법을 알고 있습니까? 서로 얼마나 밀접한 관