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視頻 OCR ：視頻OCR（Video Optical Character Recognition ）用于識別視頻中出現(xiàn)的中英文字、繁簡體文字、數(shù)字等內(nèi)容，包括字幕、彈幕，以及部分自然場景文字、豎直文字和藝術(shù)字。通過自動分析視頻中出現(xiàn)的文字內(nèi)容，可以識別并提取違規(guī)或者關(guān)鍵信息。 視頻人物分析VCA：視頻人物分析（Video來自：百科![]()
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析出來。 第二步，提取信息。手工的方式是通過肉眼的識別和人腦的分析，定位到目的圖片的位置，而爬蟲程序是根據(jù)網(wǎng)頁的規(guī)則，使用正則表達(dá)式將解析數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的Body部分，并獲取目的圖片。 第三步，保存數(shù)據(jù)。手工的方式是使用瀏覽器將圖片下載保存在個人電腦中，而爬蟲程序保存數(shù)據(jù)的方式多種多來自：百科![]()
根CA和中間CA有什么區(qū)別呢? 這其實(shí)很簡單。Root CA(根CA)是擁有一個或多個可信根的證書頒發(fā)機(jī)構(gòu)。這意味著它們根植于主流瀏覽器的信任存儲中。中間CAs或子CAs是由中間根發(fā)出的證書頒發(fā)機(jī)構(gòu)。它們在瀏覽器的信任存儲中沒有根，它們的中間根會鏈回到一個受信任的第三方根。這有時(shí)稱為交叉簽名。 正如我們來自：百科![]()
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8)執(zhí)行如下命令，運(yùn)行Tesseract識別圖片文字。 tesseract kunpeng.bmp result 9)執(zhí)行如下命令，查看文字識別結(jié)果。 cat result.txt 當(dāng)系統(tǒng)回顯顯示如下圖片文字時(shí)，表示使用Tesseract識別文字成功。 Hello Kunpeng 問題處理來自：百科![]()
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