qrencode 是一個用于生成二維碼的命令行工具。它可以將文本、URL、電話號碼等信息轉換為二維碼圖像。生成的二維碼圖像可以保存為圖片文件,方便在電子文檔、網頁、移動應用等各種場景中使用。 它支持的二維碼是 QR 碼,具有信息容量大、可靠性高、可表示漢字及圖象等多種文字信息、保密防偽性強等優點,是目前較為常用的二維條碼。
qrencode-1min-cn
# 將字符串或 url 鏈接轉換為二維碼并輸出到 stdout
x qrencode -t ANSIUTF8i "https://x-cmd.com"
# 指定二維碼的大小和頁邊距
x qrencode -s 1 -m 0 -t ANSIUTF8i "https://x-cmd.com"
# 從 stdin 中讀取數據并生成二維碼
echo "https://x-cmd.com" | x qrencode -s 1 -m 0 -t ANSIUTF8i
# 生成帶有錯誤校驗的二維碼
x qrencode -s 1 -m 0 -l H -t ANSIUTF8i "https://x-cmd.com"
# 生成二維碼并保存為 PNG 文件
x qrencode -o x-cmd.png "https://x-cmd.com"
我們日常工作和日常學習中,每當我們需要PDF或者圖片中的文字,用于編輯或者翻譯時,這時候就開始讓人頭疼,暴力復制會引起很多格式的錯亂,最終只能無奈的重新輸入一遍。重新輸入對于篇幅較小的可以考慮,但是對于內容較多的卻讓人望而卻步。
隨著這兩年OCR(Optical Character Recognition,光學字符識別)技術的成熟,越來越多的人開始考慮利用OCR來解決上述問題。因此,OCR相關的工具如同雨后春筍一樣,層出不窮。這里面不乏有非常實用的工具,今天小編把幾個小編認為好用的OCR工具分享給大家,希望對大家的工作學習能有幫助!
風云OCR文字識別是一款國人開發的全一款全能的OCR圖片文字識別軟件,是一款基于Windows系統的文件識別軟件,識別準確率全球最高。無論是拍照、導入、識別、自動分類,還是核對信息、批量管理、導出表格,全程都能在電腦上完成。它支持識別PDF文檔、 掃描件、圖片、票證等多種類型的文件。
采集識讀一份文件3-5秒鐘,速度非常快,而且識別精度高。風云OCR提供了截圖識別功能,你可以用快捷鍵 Alt + F 快速截取屏幕上的圖片進行識別,手寫文字、批量識別等都沒問題。
優勢:批量識別;手寫識別;票證識別;PDF文字識別
ShareX是一款完全免費開源的工具。嚴格意義上來講,ShareX并不是純粹的OCR工具,反而,稱其為截圖工具更為合適,我在前面一篇介紹截圖工具時曾經提到過ShareX。但是,我還是希望再次以OCR工具的身份再次介紹這款工具,因為,在OCR功能方面,它同樣具有很多優勢。
ShareX有如下幾點優勢,
功能豐富ShareX是一款以截圖為發起點,可以選擇一系列連續動作的復合工具。你可以選擇截圖后上傳、截圖后保存、截圖后加水印、截圖后掃描二維碼。當然,也可以選擇截圖后文字識別,這樣,它就成了一款OCR工具了。
樹洞OCR和ShareX有兩點相似之處,
支持截圖識別;完全免費樹洞OCR除了支持截圖識別之外,還可以上傳圖片。除上述兩點之外,還有兩點非常吸引我;跨平臺,支持MacOS
支持換行首先說一下第一點,目前支持Android、iOS、Windows三個平臺的OCR工具非常多,但是,支持MacOSSierra的卻屈指可數,我覺得這就是我在這里介紹樹洞OCR的主要原因之一。
其次,支持換行,當我閱讀英文文獻時,解決OCR識別問題可以選擇上述工具,但是,我想要翻譯時還有一個不可忽視的點--換行符,如果直接拷貝OCR識別結果去谷歌、百度翻譯,會發現非常混亂,這時候就不得不逐個刪除換行符。
因此,對于經常閱讀PDF格式英文文獻的同學,可以考慮使用樹洞OCR。
ocr.space是一款OCR工具,一般的OCR工具支持語言較少,而這里要介紹的ocr.space,它有如下幾項讓人眼前一亮的優點:
支持格式多:支持JPG、PNG、GIF、PDF、URL等作為輸入。
支持語言多:支持英語、中文、法語、德語等20+種語言。
免費:ocr.space的免費是不限次數的免費。正是因為它的強大,所以,很多其他OCR工具都用它作為API進行二次開發封裝成工具。
ocr.space的使用方法非常簡單,只需要可以直接上傳PDF和圖片,也可以粘貼它們的鏈接,然后選擇要識別的語言,其它選項默認,點擊Star OCR!即可。
好啦,以上就是今天小編和大家分享的OCR文字識別工具啦,大家有興趣的可以去試一試哦,轉換工具用得好,工作效率才能高~
信二維碼檢測器是微信計算機視覺團隊(微信)提供的一款高性能、輕量級的二維碼檢測和解碼庫。 已廣泛應用于微信、WeCom、QQ、QQ瀏覽器等騰訊應用中。目前這個功能已經集成到opencv_contrib模塊,使用十分方便。
開源地址:https://github.com/opencv/opencv_contrib/tree/4.x/modules/wechat_qrcode
安裝和使用非常簡單
1. 安裝:
pip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python
2. 如下地址下載四個模型文件:detect.prototxt, detect.caffemodel, sr.prototxt, sr.caffemodel:
https://github.com/Tianxiaomo/qrdecoder/tree/master/model
如下是例子,更詳細的例子可以參看項目中的samples/qrcode.py,里面包含調用攝像頭的例子: