【圖片識別改名】批量識別圖片中的文字對圖片進行改名,識別文字對圖片重新命名的操作步驟和注意事項

一、應用場景

快遞單號識別與管理:在快遞業務中,每天會產生大量的快遞面單圖片。通過咕嘎OCR批量識別面單上的快遞單號等關鍵信息,并以此對圖片進行重命名,方便工作人員快速查詢和管理快遞包裹的物流信息,提高快遞處理效率,減少錯漏件的發生。

倉儲貨物標簽管理:在倉儲環節,貨物通常會有標簽注明貨物名稱、規格、批次等信息。對這些標簽的圖片進行批量識別和重命名,能實現快速準確的庫存盤點和貨物定位。例如,當需要查找某一規格的貨物時,可根據重命名后的圖片快速找到相應的貨物標簽圖片,進而確定貨物的存儲位置。

物流路線與配送信息管理:物流運輸過程中,涉及到運輸路線、配送站點等信息的記錄圖片。通過識別圖片中的相關文字并對圖片重命名,可將不同路線、站點的信息進行分類管理,便于優化物流配送路線,提高配送效率。

二、詳細使用步驟

1、打開軟件并選擇模式

運行軟件后,因為處理的是圖片,所以選擇 “圖片識別模式”。

2、設置識別區域

將圖片拖入軟件界面,使用區域選擇工具精準框選需要識別文字的區域,如快遞單號、貨物名稱所在區域等,在右側進行預覽,確認無誤后保存繪制區域的坐標。若有多個區域需識別,可多次繪制并保存,為每個區域起不同的名字,這些名字將作為導出表格的列名。

3、導入圖片

點擊 “導入圖片” 按鈕,選擇存放待處理快遞物流倉儲相關圖片的文件夾,軟件會自動加載該文件夾中的所有圖片,并顯示在軟件界面的文件列表中。5

4、執行識別與重命名操作

選擇 “區域識別重命名” 功能,若還需要將識別結果導出為表格進行進一步分析,也可同時選擇 “區域識別導表格” 功能。點擊 “開始處理” 按鈕,軟件將按照之前設置的識別區域,對所有導入的圖片進行文字識別,并根據識別出的文字內容生成重命名。

5、校驗結果:識別完成后,檢查文件名是否準確,表格內容是否完整、正確。如有錯誤,可調整識別區域或重新設置參數再次處理。

三、注意事項

文件格式與質量:確保導入的文件是軟件支持的圖片格式,如 JPG、PNG 等。圖片質量對 OCR 識別準確率影響很大,若圖片中的文字模糊、存在噪聲、分辨率過低或有傾斜等問題,可能導致識別錯誤。在進行識別操作前,盡量對圖片進行預處理,如提高分辨率、去除噪聲、矯正傾斜等,以提高文字清晰度,提升識別準確率。

識別區域設置:在設定識別區域時,要盡可能精準地框選需要識別的文字區域。區域過大可能包含無關信息,影響識別結果的準確性;區域過小則可能導致部分文字未被識別。當需要設置多個識別區域時,要注意避免區域之間有過多的重疊或間隙。重疊區域可能會導致文字重復識別,增加處理時間,且可能產生錯誤的識別結果;間隙過大則可能遺漏部分需要識別的文字。

非法字符避免:不同的操作系統對文件名中允許使用的字符有不同規定。在設置重命名規則時,要避免使用系統不允許的非法字符,如某些操作系統不允許文件名中包含 “/”“\”“*”“?”“:”“<”“>”“|” 等特殊字符。若文件名中包含非法字符,可能導致文件無法正常保存或在后續操作中出現問題。

本文來自互聯網用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權,不承擔相關法律責任。
如若轉載,請注明出處:http://www.pswp.cn/pingmian/85333.shtml
繁體地址,請注明出處:http://hk.pswp.cn/pingmian/85333.shtml
英文地址,請注明出處:http://en.pswp.cn/pingmian/85333.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符,請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com,一經查實,立即刪除!

相關文章

先理解軟件工程,再談AI輔助研發

摘要&#xff1a; 近期行業內對“AI賦能軟件工程”的討論&#xff0c;大多聚焦于代碼生成等局部提效&#xff0c;這是一種危險的短視。本文旨在糾正將“軟件開發”等同于“編碼”的普遍誤解&#xff0c;深入探討軟件工程的系統性本質。我們將論證&#xff0c;若缺乏堅實的工程體…

Android軟件適配遙控器需求-案例經驗分享

不分大屏產品需要有遙控器功能&#xff0c;這里分享部分實戰經驗 文章目錄 前言一、案例部分效果圖二、項目基礎架構三、焦點基礎知識適配遙控器基礎-焦點問題焦點管理明確焦點狀態布局實現硬編碼實現引入第三方自定義組件實現 焦點順序作用 初始焦點 requestFocus 按鍵處理獲取…

《HTTP權威指南》 第3章 HTTP報文

報文是如何流動的 HTTP報文是在HTTP程序之間發送的數據塊。數據塊以一些文本形式的元信息開頭。 報文方向有&#xff1a;流入、流出、上游、下游。 流入和流出描述事務處理的方向&#xff0c;流入和流出是基于服務器的描述。 流入&#xff1a;客戶端發往服務器的請求報文 流…

Kafka 集群架構與高可用方案設計(二)

Kafka 集群架構與高可用方案的優化策略 合理配置參數 在 Kafka 集群的配置中&#xff0c;參數的合理設置對于系統的高可用性和性能表現起著關鍵作用。例如&#xff0c;min.insync.replicas參數定義了 ISR&#xff08;In-Sync Replicas&#xff0c;同步副本&#xff09;集合中…

47-Oracle ASH報告解讀

上一期生成了ASH報告后&#xff0c;就需要解讀報告關鍵信息。ASH的使用可以快速定位瞬時性能問題。生產環境的場景時間緊、任務重&#xff0c;但是必須要結合具體業務分析&#xff0c;同時借助其他工具做報告做趨勢分析。 一、ASH 技術原理? ?1. 核心機制? ?采樣原理?&a…

“本地化思維+模塊化體驗”:一款輕量數據中心監控系統的真實測評

“本地化思維模塊化體驗”&#xff1a;一款輕量數據中心監控系統的真實測評 在數據中心運維逐步精細化的今天&#xff0c;一款真正貼合本地用戶習慣、設計有溫度的系統并不多見。近期體驗了一款功能全面、邏輯清晰的監控平臺&#xff0c;給人留下了深刻印象。并不是廣。今天就從…

詞編碼模型有哪些

詞編碼模型有哪些 詞編碼模型在高維向量空間的關系解析與實例說明 如Word2Vec、BERT、Qwen等 一、高維向量空間的基礎概念 詞編碼模型(如Word2Vec、BERT、Qwen等)的核心是將自然語言符號映射為稠密的高維向量,使語義相近的詞匯在向量空間中位置接近。以Qwen模型為例,其…

elementui el-select 獲取value和label 以及 對象的方法

獲取 el-select 的 value 和 label 值 在 Element UI 的 el-select 組件中&#xff0c;可以通過以下方法獲取選項的 value 和 label 值。 1、綁定 v-model 獲取 value el-select 通常通過 v-model 綁定 value 值&#xff0c;直接訪問綁定的變量即可獲取當前選中的 value。…

樹莓派與嵌入式系統實驗報告

一、Linux 系統編譯工具鏈實踐&#xff1a;mininim 源碼編譯 虛擬機 Ubuntu 編譯流程 環境配置問題 編譯時遇到虛擬機無法聯網的情況&#xff0c;通過連接個人熱點解決&#xff08;校園網限制導致無法訪問外部資源&#xff09;。 執行 ./bootstrap 時報錯 gnulib-tool: command…

IDEA部署redis測試

新建springboot&#xff0c;項目改為&#xff1a;testredis E:\ideaproject\testredis\src\main\java\org\example\testredis\TestredisApplication.java 代碼為&#xff1a; package org.example.testredis;import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.…

旅游服務禮儀實訓室:從歷史演進到未來創新的實踐探索

一、旅游服務禮儀實訓室的歷史演進&#xff1a;從禮制規范到職業化培養 旅游服務禮儀實訓室的建設并非一蹴而就&#xff0c;其發展歷程與人類對禮儀認知的深化及職業教育體系的完善密切相關。 1. 古代禮儀教育的萌芽 禮儀作為社會行為規范&#xff0c;最早可追溯至中國夏商周…

Could not find a declaration file for module ‘..XX‘.

1. 添加 Vue 聲明文件 如果您還沒有為 .vue 文件創建類型聲明&#xff0c;可以通過創建一個新的類型聲明文件來解決該問題。 步驟&#xff1a; 在您的項目根目錄下創建一個名為 shims-vue.d.ts 的文件&#xff08;您可以選擇其他名稱&#xff0c;但建議使用常見名稱以便于識…

OpenCV CUDA模塊設備層-----反正切(arctangent)函數atan()

操作系統&#xff1a;ubuntu22.04 OpenCV版本&#xff1a;OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 編程語言&#xff1a;C11 算法描述 對輸入的 uchar1 像素值&#xff08;范圍 [0, 255]&#xff09;&#xff0c;先歸一化到 [0.0, 1.0] 浮點區間&#xff0c;然后計算其反正切值 at…

java中常見的排序算法設計介紹

排序算法 復雜度原地排序冒泡排序算法邏輯時間復雜度&#xff1a;最好O(n)&#xff0c;最壞和平均O(n^2)冒泡排序:穩定性算法 選擇排序算法邏輯時間復雜度&#xff1a;最好&#xff0c;最壞和平均都是O(n^2)選擇排序:不穩定性算法 插入排序算法邏輯時間復雜度&#xff1a;最好O…

深度學習系列81:MCP快速上手

MCP 是一種開放協議&#xff0c;通過標準化的服務器實現&#xff0c;使 AI 模型能夠安全地與本地和遠程資源進行交互。MCP 可幫助你在 LLM 之上構建智能代理和復雜的工作流。MCP 采用客戶端-服務器架構&#xff0c;主機應用程序可以連接到多個服務器。 這里用個demo展示一下如何…

【Python機器學習(一)】NumPy/Pandas手搓決策樹+使用Graphviz可視化(以西瓜書數據集為例)

下題來源于筆者學校的《模式識別與機器學習》課程的作業題,本文將通過使用NumPy處理數學運算,Pandas處理數據集,Graphviz實現決策樹可視化等Python庫來實現決策樹算法及其格式化。 導入用到的Python庫: import numpy as np import pandas as pd from graphviz import Digr…

react-activation 組件級緩存解決方案

文章目錄 一、KeepAlive 組件二、AliveScope 容器三、useAliveController Hook四、生命周期五、完整示例 react-activation 主要解決 React 項目中的「頁面緩存」需求(是第三方庫&#xff0c;非React 官方)&#xff0c;類似于 Vue 中的 <KeepAlive>&#xff1a; 功能說明…

CentOS 7內核升級方案

關于升級 CentOS 7 系統內核至 4.19 版本的可執行升級方案,可根據實際情況進行調整和完善,希望能對大家有所幫助: 一、升級背景與目的 隨著業務的發展和系統穩定性的要求,當前 CentOS 7 系統所使用的內核版本 3.10.0-1160.el7.x86_64 已經無法滿足部分新功能需求以及面臨…

樹莓派實驗實踐記錄與技術分析

一、內核驅動開發&#xff1a;hello 模塊實現 驅動程序代碼 #include <linux/init.h> #include <linux/module.h> static int __init hello_init(void) { printk(KERN_INFO "hello kernel\n"); return 0; } module_init(hello_init); static void …

【秦九紹算法】小紅的 gcd

題目 牛客網&#xff1a;小紅的 gcd 題目分析 我們知道&#xff0c;求gcd就用歐幾里得算法&#xff08;輾轉相除法&#xff09;&#xff1a;gcd(a,b)gcd(b,a mod b)。但是這題的a非常大&#xff0c;最大是一個1e6位數&#xff0c;無法使用任何數據類型存儲。如果使用高精度…