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  • 怎样压缩文字
    2021-01-19 20:13:05

    字蛛

    字蛛是一个中文字体压缩器
    让网页自由引入中文字体成为可能
    字蛛通过分析本地 CSS 与 HTML 文件获取 WebFont 中没有使用的字符,并将这些字符数据从字体中删除以实现压缩,同时生成跨浏览器使用的格式。

    安装

    npm install font-spider -g
    

    使用

    @font-face {
      font-family: 'pinghei';
      src: url('../font/pinghei.eot');
      src:
        url('../font/pinghei.eot?#font-spider') format('embedded-opentype'),
        url('../font/pinghei.woff') format('woff'),
        url('../font/pinghei.ttf') format('truetype'),
        url('../font/pinghei.svg') format('svg');
      font-weight: normal;
      font-style: normal;
    }
    
    .demo {
    	font-family: 'pinghei';
    }
    

    运行

    font-spider html路径
    

    页面依赖的字体将会自动压缩好,原 .ttf 字体会备份

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    千次阅读 2020-02-07 12:33:10
    文章目录基本定义RLE 算法莫尔斯编码莫尔斯 VS 哈夫曼可逆压缩 与 非可逆压缩Windows95/98处于16色或256色状态可逆以及不可逆算法适用的情况分析 基本定义 文件: 是将数据存储在磁盘等存储媒介中的一种形式。程序...

    基本定义

    文件
    是将数据存储在磁盘等存储媒介中的一种形式。程序文件中存储数据的单位是字节。文件的大小之所以用××KB、××MB 等来表示,就是因为文件是以字节(B = Byte)为单位来存储的

    压缩比:压缩后文件大小 / 压缩前文件大小

    常用压缩软件
    1、LZH 是用 LHA 等工具压缩过的文件的扩展名。该压缩格式有时也称为 LZH 格式

    2、ZIP 是用 PKZIP 等工具压缩过的文件的扩展名。该压缩格式有时也称为 ZIP 格式

    3、日本人比较常用的压缩软件LHA,使用的就是哈夫曼算法,是吉崎荣泰开发的一款免费压缩软件

    RLE 算法

    例子
    开始:尝试一下对存储着AAAAAABBCDDEEEEEF这17个半角字符的文件(文本文件)进行压缩

    结果:A6B2C1D2E5F1是12个字符也就是12字节,因此结果就将原文件压缩了12字节÷17字节≒70%。
    把文件内容用“数据 ×重复次数”的形式来表示的压缩方法称为 RLE(Run Length Encoding,行程长度编码)算法

    应用
    RLE算法经常被用于传真FAX等。G3类传真机是把文字和图形都作为黑白图像来发送的。由于黑白图像的数据中,白或黑通常是部分连续的,因此就没有必要再发送这部分数据的值(白或者黑),而只需附带上重复次数即可,这样压缩效率就得到了大幅提升。例如,像白色部分重复5次,黑色部分重复7次,白色部分重复4次,黑色部分重复6次这样的部分图像,就可以用5746这样的重复次数数字来进行压缩。

    莫尔斯编码

    定义:莫尔斯编码把一般文本中出现频率高的字符用短编码来表示,不常见的字符用长编码来表示
    图:
    在这里插入图片描述
    结论
    AAAAAABBCDDEEEEEF 这个文本,就变成了 A× 6 次 + B× 2 次+C× 1 次+D× 2 次+ E × 5 次+F × 1 次+字符间隔 × 16 = 4 位 × 6 次+ 8 位 × 2 次+9 位 × 1 次+6 位 × 2 次+1 位 × 5 次+8 位 × 1 次+ 2 位 × 16 次 = 106 位 ≒ 14 字节。

    莫尔斯 VS 哈夫曼

    思想差异
    莫尔斯编码是根据日常文本中各字符的出现频率来决定表示各字符的编码的数据长度的

    哈夫曼算法是指,为各压缩对象文件分别构造最佳的编码体系,并以该编码体系为基础来进行压缩
    通过借助哈夫曼树构造编码体系,即使在不使用字符区分符号的情况下,也可以构建能够明确进行区分的编码体系

    哈夫曼来进行压缩步骤
    图:
    在这里插入图片描述
    结果
    哈夫曼编码表示 AAAAAABBCDDEEEEEF,结果为 0000000000001001001101011010101010101111,40 位 = 5 字节(这里为不包含哈夫曼编码信息的情况)。压缩前的数据是 17 字符 = 17 字节,也就是说,我们惊奇地得到了 5 字节 ÷ 17 字节≒ 29% 这样高的压缩率

    可逆压缩 与 非可逆压缩

    无损压缩有:LZ77,LZ78,LZW, FLAC, WavPack, Monkey’s Audio, PNG, Tiff

    有损的有(只能还原部分):mp3, mpeg1/2/4, h.264, h.265, avi, rm

    相应格式普及:
    1、BMP(Bitmap)是使用 Windows 自带的画笔来做成的一种图像数据形式。

    2、JPEG(Joint Photographic Experts Group)是数码相机等常用的一种图像数据形式。

    3、TIFF(Tag Image File Format)是一种通过在文件头中包含“标签”就能够显示出数据性质的图像数据形式。

    4、GIF(Graphics Interchange Format)是由美国 CompuServe 开发的一种数据格式。这种格式要求色数不超过 256 色

    为什么压缩不可逆?
    类似于机器码不能够反编译为源代码一样,存在着差异性

    Windows95/98处于16色或256色状态

    16色:是指电脑屏幕上同时可以显示16种颜色,在16色下显示黑白的文本或简单的色彩线条是非常正常的

    256色:顾名思义就是指能够后同时显示256种颜色

    真彩色:24位图还不能表达自然界所有的色彩,但对于我们的眼睛来说它已经能以假乱真了,所以我们叫它。

    可逆以及不可逆算法适用的情况分析

    针对于图像的处理,依据需求的不同而进行灵活转变
    针对于文本来说,一般采用可逆的压缩技术

    展开全文
  • 主要功能:图片压缩,缩小图片尺寸,图片旋转,图片加文字或图片水印,支持批量处理。 图片经过处理后,减少对空间的占用,图片就能在网页上更快的显示。 这是一款绿色软件,下载后解压缩就能使用,无需安装。
  • 该软件能帮助使用者不需要对压缩文件进行解压,非常的方便。压缩包内包含注册机能顺利注册。
  • 分为encode.cpp和decode.cpp两个文件,运行环境为VC++6.0
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    前言:

    由于python的图像识别库pytesseract太垃圾的缘故,我使用的是百度的OCR接口,使用之前需要去百度AI注册账号并创建一个接口来给自己调用,创建方法网上一大堆教程自己搜,这篇文章主要是自己备用以后可能会用到,在此记录。

    使用前先安装:

    pip install baidu-aip

    测试图片:

    返回结果:

     

     代码如下:

    
    from os import path
    from aip import AipOcr  # 调取百度AI接口所需库
    from PIL import Image  # 处理图片的库
    import numpy as np
    #用你自己创建好的key
    APP_ID = ''
    API_KEY = ''
    SECRECT_KEY = ''
    
    
    # 利用百度api识别文本,并保存提取图片中的文字
    def connectOCR(imgPath,model="normal"):
        filename = path.basename(imgPath)  # 将图片路径赋值给filename
        client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRECT_KEY)
        with open(imgPath,'rb') as f:
            print("正在识别图片:" + filename)
            content=f.read()
        if(model=="high"):
            message = client.basicAccurate(content)   # 通用文字高精度识
        else:
            message = client.basicGeneral(content)  # 通用文字识别
        print("识别成功!")
        return message
    
    
    
    # 调整原始图片
    def compress(imgPath):
        img = Image.open(imgPath)
        width, height = img.size
        while width * height > 4000000:  # 该数值压缩后的图片大约两百多k
            width = width // 2
            height = height // 2
        new_img = img.resize((width, height), Image.BILINEAR)  # 重置图片大小和质量
        '''
        Image.NEAREST :低质量;Image.BILINEAR:双线性;Image.BICUBIC :三次样条插值;Image.ANTIALIAS:高质量
         '''
        new_img.save("tmp.png")
    
    
    
    
    
    #灰度化
    def grayScale(imgPath):
        img=Image.open(imgPath)
        img.convert('L')
        img.save("tmp.png")
    
    
    
    #二值化
    def binary(imgPath,num):
        img=Image.open(imgPath)
        img = np.array(img.convert('L'))
        img = np.where(img[...,:] < num, 0, 255)
        img.save("tmp.png")
    
    if __name__ == '__main__':
        res = connectOCR("test.png")
        for word in res['words_result']:
            for key, value in word.items():
                print(value)

    展开全文
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    软件不需要安装,直接双击打开就可以用,废话不多说直接上图好了,方便说明问题

    前段时间有人跟我讲说要批量图片(批量名片识别、批量照片识别等)识别,然后就下来研究了一下

    可以支持单页图片识别、打开一个文件夹图片批量识别(后期正计划一个文件夹内的多个文件夹分组识别,没需求就没做)

    PDF文件文字识别怎么弄,现将PDF拆成图片,做了个功能批量PDF拆成图片后批量导入图片再识别

    基于Net4.5框架做的,软件支持win7以上系统,苹果的文字识别就先暂时不开发

    说说有哪些功能吧

    第一、支持语言:中英文、法语、俄语、葡萄牙、俄语、德语、韩语、日语这些需要更多的还可以加;

    第二、PDF拆图:可以将多个PDF拆成图,分组存放指定文件夹、便于按文件夹批量导入图片等;

    第三、图片压缩:图片太大影响识别,所以我们做了一个图片压缩的工具,可以将图片的范围控制在可识别范围;

               PS:建议图片在4M的范围内,像素也不易过高4096X4096太高了就不支持了

    第四、一键复制:可以将识别出来的文字一键复制出来,方便粘贴到指定位置;

    第五、一键导出:可以将文字导出至记事本txt保存起来,为什么不是word,比较难控制格式哈不在这上面多花精力了

    第六、识别过程中可中途暂停,没有写继续,用的时候发现错误了,就再来一遍,或者把识别的删掉,从没识别的开始

    速度嘛2-3秒一页,看图片大小,软件识别需要联网使用,基于人工智能文字识别做的,也有单机版本的准确率不是很高

    有些国际友人问:有没有英语翻译版本的哈,英文的需要自己翻译,或者找个你自己找个翻译我跟你对应翻译上去

    欢迎大家下方提出好的功能和建议,我再来完善完善 

    百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1zIzGB55PO9h5_xECs4U5YQ  提取码:fvjc 

    土豪下载链接:批量图片识别文字-page3.zip_图片识别-机器学习工具类资源-CSDN下载

    展开全文
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