光学字符识别(OCR)是一种将图像中的文字转换为可编辑文本的技术,就好比让机器“看图说话”,帮我们把图片里的文字提取出来。它能大大提高处理文档和图片的效率。这篇文章会用有趣的比喻和例子来介绍 OCR 中的两种主要方法: 回归方法 和 分割方法 ,看看它们各自适合的场景。 什么是回归方法? 回归方法 可以理解为一种“猜框”的方法。想象你拿着一个摄像头对准一页书,然后试着用矩形框把所有的文字都圈起来。回归方法就像是先在图片上假设一些框,然后再不断调整这些框的位置和大小,直到这些框尽量完美地把所有的文字都框住。 举个简单的例子,这有点像给每只流浪猫找个小窝,你先摆好几个窝,然后观察每只猫的位置,再把窝推过去,直到猫都满意地进入窝里。回归方法也是类似的,把框推到合适的位置,直到覆盖住所有文字。 适用场景 :回归方法非常适合那些 规则形状 的文本,比如整齐的横排或者竖排的文字,像是标准印刷的书籍或表格。 优点 :这种方法速度快,特别适合快速识别排列整齐的文字,就像是你在超市收银台快速扫描条形码一样。 缺点 :但如果文字是弯弯曲曲的、形状奇怪,那“猜框”的效果就不太理想了。就好像你拿一个方形的盒子去装一只蜷缩在角落里的猫,这可不容易。 什么是分割方法? 分割方法 则更像是一种“涂色”的方法。它会对图片中的每一个像素点进行分类,判断这个像素点是不是文字的一部分。这样,我们就得到了一个“文字区域的图”,然后可以把这些文字区域提取出来。 你可以想象分割方法就像是在画画时,给图里的某个区域上色。比如在一幅复杂的画中,你想给所有的树叶涂成绿色,你会先找出每一片树叶,然后逐一涂色,直到整幅画中的所有树叶都被标记出来。分割方法也是这样,它“涂色”的对象是那些属于文字的像素。 适用场景 :分割方法非常适合那些 不规则形状 的文本,比如弯曲的、密集排列的或者非水平的文字区域,就像书法作品、广告牌、甚至是街头涂鸦。 优点 :对于复杂的文本,比如那些弯曲、布局不规则的文字,它的识别效果非常好。想象你在拼图游戏中,每片拼图的形状都是不规则的,但最后还是能精确地拼合在一起,这就是分割方法的效果。 缺点 :这种方法的计算过程更复杂,速度较慢,但它的精度就像在慢工出细活,能够非常精确地找到每一个字符。 分割方法在古籍处理中的优势 分割方法在处理中文古籍时尤其有效,这是因为古籍常常具有以下特点: 竖排和横排混...
佛教的计量单位是这样子的,从小到大像个升级打怪的过程。 首先,我们有 俱胝 (koṭi),相当于一千万,算是个入门级别的“大数”。如果觉得一千万已经很大了,那说明你还没见识过接下来的—— 百千亿 (hundred trillion)!百千亿就是“哦,钱多到数不清了”的感觉,光是想象就能让人眼睛发直。 然后到了 那由他 (nayuta),这可不是随便说说的数量,得是那种“别问怎么数,反正是很多”的感觉。如果你还嫌不够,那还有更高一级的 阿僧祇 (asaṃkhyeya),意思就是:“算了吧,根本数不过来了”。 当你以为已经是极限时,佛教界带来了 无量数 (undecillion),直接告诉你:“别再尝试了,反正是无穷大,没戏”。 如果你对数量已经失去了兴趣,不如来看看 劫 (kalpa)这个单位。劫是用来计时间的,大概就是那种等你等得“地老天荒,海枯石烂”的漫长岁月。而 无量劫 (infinite kalpas)呢?就是说:“哦,地球毁灭了几百次,我还没等到”的那种级别。 顺便提一下,最近俄罗斯法院对谷歌处以了一个惊人的罚款金额—— 2 无量卢布 ,也就是一个 2 后面有 36 个零(undecillion roubles)。这笔罚款的金额相当于 20 无量美元 (20 undecillion dollars)。尽管谷歌是世界上最富有的公司之一,但这笔罚款远远超过谷歌 2 万亿美元的市值,甚至比全球总 GDP(约 110 万亿美元)还要多得多。正如塔斯社报道的那样,克里姆林宫发言人佩斯科夫承认他“甚至无法念出这个数字”,但仍然敦促“谷歌管理层关注这一问题”。 说到这里,我们也来看看英文中的一些计量单位,从小到大的排列如下: Thousand (千)- 10^3 Million (百万)- 10^6 Billion (十亿)- 10^9 Trillion (万亿)- 10^12 Quadrillion (千万亿)- 10^15 Quintillion (百京)- 10^18 Sextillion (十垓)- 10^21 Septillion (百垓)- 10^24 Octillion (千垓)- 10^27 Nonillion (百秭)- 10^30 Decillion (千秭)- 10^33 Undecillion (无量数)- 10^36 总结一下,佛教的这些单位,就...