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Detectable：可检测的手写表格识别

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简介：
Detectable是一款创新的手写表格识别工具，专为提高手写数据录入效率而设计。它能够精准地识别并提取各类复杂结构的手写表格信息，适用于学术研究、数据分析等多种场景，让数据处理更加便捷高效。 DetecTable 允许您将手写的表格转换为 LaTeX 或 CSV 格式。您可以拍摄包含表格的图片，并选择其中的表格部分，然后 DetecTable 会以相应的格式提供该表格。尽管应用程序尚未上线，但其主要功能已经设置完成。

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  • Detectable：可检测的手写表格识别
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    Detectable是一款创新的手写表格识别工具，专为提高手写数据录入效率而设计。它能够精准地识别并提取各类复杂结构的手写表格信息，适用于学术研究、数据分析等多种场景，让数据处理更加便捷高效。 DetecTable 允许您将手写的表格转换为 LaTeX 或 CSV 格式。您可以拍摄包含表格的图片，并选择其中的表格部分，然后 DetecTable 会以相应的格式提供该表格。尽管应用程序尚未上线，但其主要功能已经设置完成。
     
  • 基于Yolov5的手写单词检测与识别.zip
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    本项目为基于YOLOv5框架的手写单词检测与识别系统。利用深度学习技术实现对手写文本的有效分割和准确识别，适用于教育、出版等领域。 使用Yolov5进行手写单词的检测与识别。
     
  • 表格检测与提取：识别特定格式中的表格及其单元格
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    本项目专注于开发先进的技术来自动检测和提取文档中特定格式的表格及其中的数据单元。通过精准算法，实现对复杂布局文件内结构化信息的有效解析和利用。 表格检测与提取功能包括：识别表单页面中的所有表格，并在其周围创建边界框；然后分割并提取每个表格的单元格。 步骤如下： 1. 将图像转换为灰度，使用二值化阈值处理。 2. 使用垂直内核和`cv2.getStructuringElement()`函数获取所有垂直线。同样地，利用水平内核与相同方法获得所有的水平线。 3. 通过调用`cv2.addWeighted()`函数合并所有水平线和垂直线。 4. 执行一些形态变换操作（例如使用`cv2.erode()`）以清晰化线条并改善结果质量。 5. 查找轮廓，并从这些轮廓中提取矩形或表格单元格。 所需库版本： - Python：v3.6 - OpenCV：v3.4 - Numpy：v1.16 此外，还需要导入`os`模块。
     
  • 手写字体识别_Matlab_手写体辨识_手写识别_
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    本项目使用Matlab实现对手写字体的有效识别与分析，旨在提高手写体辨识技术精度，具有广泛的应用前景。 手写体识别是计算机视觉领域的一项关键技术，用于将手写的字符转换成可读的文本或数字。在本项目中，我们专注于使用MATLAB实现的手写体识别系统。MATLAB是一种强大的编程环境，在数值计算和数据分析方面表现出色，并且广泛应用于图像处理和机器学习。 1. **数据预处理**： 文件`picPretreatment.m`可能包含对手写字符图像的预处理步骤。这些步骤通常包括灰度化、二值化、噪声去除以及直方图均衡等，以增强图像特征并使其更适合后续分析与识别任务。 2. **训练模型**： 脚本`numtrain.m`可能是用来训练手写体识别系统的代码文件。在这一过程中，可能会使用到如支持向量机（SVM）、神经网络或决策树之类的监督学习算法。需要一个带有标签的数据集来使模型能够学会区分不同的手写字母和数字。 3. **保存模型**： 文件`mynet.mat`可能用于存储训练好的模型参数，在后续预测阶段可以直接加载使用。在MATLAB中，可以利用save函数将所需的模型结构及权重信息以.mat格式进行保存。 4. **预测与评估**： 函数`numPredict.m`负责接收新的手写字符图像并基于之前训练的模型对其进行识别。通过比较预测结果和实际标签来评价系统的性能表现。 5. **数据集**： 集合`nums`可能包含多张用于测试及验证的手写数字或字符图片，这些图片通常会被划分为训练集与测试集两个部分：前者用来对模型进行训练；后者则评估其在未见过的数据上的能力。 6. **图像处理库**： MATLAB中的Image Processing Toolbox提供了大量可用于上述各个步骤的函数，如imread、imshow和imwrite等。这些工具帮助实现高效的手写体识别系统设计与优化过程。 手写体识别系统的构建涉及到多个方面包括但不限于图像处理、特征提取以及分类器的设计等内容。通过利用MATLAB提供的便利性和强大功能，能够有效地搭建并改进此类应用。对于初学者而言，这是一个很好的学习项目，因为它涵盖了机器学习和计算机视觉的基础知识；而对于专业人士来说，则可以将该系统扩展到更复杂的场景如智能手写板或OCR（光学字符识别）等领域中去使用。
     
  • 手写数字识别_基于Python的数字手写识别_数字手写辨识_
    优质
    本项目利用Python语言实现对手写数字的自动识别，通过机器学习算法训练模型以达到高精度的手写数字辨识效果。 输入手写的数字图片后，可以通过神经网络识别出当前的数字。
     
  • 手势识别、手指检测、手势追踪
    优质
    本项目专注于开发先进的人机交互技术，涵盖手势识别、手指检测及手势追踪等关键领域，旨在实现更自然流畅的用户体验。 压缩包内包含两个记事本段落件：一个记录了获取指尖数目的方法总结，另一个则列出了手势识别相关的外文链接汇总。这些内容都是我在硕士期间研究指尖识别过程中收集整理的资料，大部分来自GitHub上的开源项目。希望这份材料能为正在或计划进行手势识别研究的同学提供一定的参考价值和便利，大家可以自行查看具体内容并借鉴他人研究成果的效果。欢迎下载使用。
     
  • 表格检测与分析：基于YOLO的表定位及基于UNet的表行识别
    优质
    本文探讨了利用YOLO模型进行高效精准的表格定位和使用UNet模型实现复杂环境下表格行的有效识别，结合两种深度学习方法提升表格数据自动化处理能力。 使用yolo进行表格检测（table-detect），以及使用unet进行表格线定位（table line）。测试表格检测：运行 `python table_detect.py`；测试单元格检测：运行 `python table_ceil.py`；训练表格线：运行 `python train/train.py`。
     
  • Python-用于表格检测与数据识别的图像数据集
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    本数据集专为Python环境设计，包含大量图像样本，旨在支持表格检测和数据识别研究，促进文档分析技术的发展。 基于图像的表格检测与识别数据集建立在互联网上Word和Latex文档的新型弱监督基础上，包含417K张高质量标记表。
     
  • Android手写识别与手写库
    优质
    Android手写识别与手写库专注于介绍在安卓平台上实现高效精准的手写输入技术。该库支持多种语言，优化用户体验，助力开发者打造创新应用。 Android手写识别输入法配备了完整的识别库和文字库。