本文目录

1. 扫描二维码可以出来文字和图片怎么做
2. 图片怎么转文字
3. 有哪些工具是可以通过扫描图片识别文字的
4. AI人工智能技术是通过怎样的方式实现人脸识别和图片识别的

扫描二维码可以出来文字和图片怎么做

可以使用PS进行制作，步骤如下：

所需材料：PSCS6示例。

一、首先把背景图片拖入PS软件内。

二、接着再把二维码图片拖入PS软件内。

三、使用矩形选框工具选中二维码区域，Ctrl+J复制选区内容进入新的图层。

四、接着按Ctrl+T开始自由变换，缩小二维码并拖至理想位置，按Enter键取消自由变换。

五、点击文字工具，在理想的位置输入自己所需添加的文字。

六、最后按Ctrl+S打开保存窗口，格式选择JPG格式，点击“保存”，制作完成。

图片怎么转文字

将图片上的文字转换为电子版，传统的方式是扫描，在现如今智能手机横行天下的大背景下，用手机来做这项工作其实挺简单的，我本人就经常在用。具体来说，主要用到手机的两大通讯工具，微信或者QQ即可。下面我来给大家具体介绍如何用微信或者QQ来使图片上的文字转换为电子版。

方法一：使用微信。微信小程序隐藏的好功能：可以将图片上的文字识别出来保存为电子版。

步骤：

打开微信之后点击发现--小程序--搜索【传图识字】并点击进入

2、点击拍照/选图按钮，然后对准自己想要复制文字的图片拍照，然后点击右上角对号后，再点击“完成”按钮，这时图片上出现了好多方框。

3、点击其中一个方框，在下面就会出现该方框内的文字的电子版，也可点击下方正方形按钮进行全选，则所有的图片上的文字都会变成电子版。

4、点击右下角对号“√”，提示复制成功

5、找一个地方粘贴，就可以将文字保存下来了。

方法二：使用QQ。

步骤：

打开QQ之后随便找到一位好友，打开聊天窗口，找到需要提取文字的图片，发送给好友。

2、点击已经发送的图片，使图片放大

3、点击右上角三个小圆点，出现以下界面，然后点击“提取图中文字”按钮，则出现了电子版文字

4、点击右下角三个圆点，然后点击“发送给好友”按钮，选择一个好友进行发送，就会在聊天窗口出现电子版的文字，这时候转换就完成了。

以上就是用手机微信或者QQ使图片转换为电子版的方法，怎么样？简单吧！希望我的回答对你有所帮助哦！

有哪些工具是可以通过扫描图片识别文字的

感谢邀请

首先要分析下你的需求，只能根据你的标题来进行简单的分析下

扫描图片识别文字是你的需求，也就是你需要将图片中的文字提取出来放到word或者ppt。

现在有很多软件可以用来解决你的问题，统称OCR软件（OpticalCharacterRecognition，光学字符识别），也是AI在实际应用的一部分

你需要的可能是一款手机APP来满足你的需求

鉴于手机app比较多，我给你推荐几个比较好用，都是经过我实际的试用的，感觉比较好的。

1、拍照取字

下载：在应用商店搜索即可下载

在别的问答里我也推荐过这个app，原因很简单

识别率高，操作简单，没广告，免费用，能很方便的复制识别到的文字，不强迫开会员等等。。。

这些理由已经足够说明这是一款很不错的软件。

我特别欣赏他们不做广告的这个魄力，还有不强迫开会员的这波操作。

强迫开会员是啥意思呢，就是不开会员一些核心功能就用不了，比如无法精确识别，那个扫描全能王就是这么干的，不掏钱，精确识别只能免费用10次，想要再用就掏钱，但是我并没有看到精确识别优势在哪里，更像玩文字技巧。

拍照取字就不一样，不开会员一样可以使用它们的所有核心功能。当然我不否认会员会有一些特权，毕竟是掏钱的嘛，但是识别图片中的文字，这个不需要开会员即可满足你的需求！！！

操作也很简单。

打开app-直接拍照（或者选择相册中的图片），然后选择区域就可以识别了，将识别的文字直接复制即可，而且还有翻译功能哦。

2、本来我写了很多，也想多给你推荐几款，我还重新下载了几款，但是我自己重新体验连我都觉得不太满意（我对应用要求可能比较高吧），不是广告太多，就是变着法的要钱，索性就推荐这一个吧，这个拍照取字这个应用就足够你用了。提取图片中的文字做成word足够了。

3、建议你自己去多搜几个这类软件都体验下，对比下，就能找到那个更适合自己，我为了扫名片就下了好几十个应用，挨个试的，也只有“拍照取字”这个应用让我眼前一亮，看的再多不如自己亲手操作下，能动手就动手。

现在这种OCR技术比较成熟了，识别率也非常的高，对于印刷体识别率基本上可以说是百分之百，对于手写体和书法之类的识别率稍微低一点，毕竟中国文化博大精深，很多书法是连人都看不懂的（这让我想起了针管喷墨大师）。

但是我并不想给你推荐电脑上的软件或者网站，因为广告太多了，特别是所谓的“一键免费OCR”之类的网站，广告多如牛毛，如果你再没有点击广告的情况下，准确找到了“一键”中的“键”，那就算你功力深厚，小弟深感不如。

AI人工智能技术是通过怎样的方式实现人脸识别和图片识别的

用通俗的话总的来说，就是利用大数据抽取规律，再利用规律去预测（回归）、分类、聚类未知的输入，得到输出（结果）。

单说图片识别：

这里面的大数据就是已知的输入（图片）和已知的结果（图片的标签），抽取规律也就是相应的算法（卷及神经网络），预测、分类、聚类就是得到图片的结果（图片识别）。

可以分为以下几步：

第一步：数据的预处理。

图片是由一个一个的像素组成的，就拿入门的案例说吧，MNIST数据集，是一个手写数字的数据集，每一张图片都是由28×28个像素点形成的。

就像这样：

总共有60000张这样的图片，而图片的标签（也就是结果）也是已知的（0~9），那么设输入为x输出为y，

计算机是无法读懂图片的，所以我们要将图片转换成计算机所能认识的东东。

矩阵：

x就是一个28×28的矩阵每一个点表示图片中相应位置的灰度。有的神经网络为了更简化的计算，将28×28的矩阵，转换为一个1×784的向量（一维矩阵）。这里的x是28×28×1，这个1表示的是单通道，也就是只有一种颜色。如果是彩色图片的话，那么就应该是28×28×3，这个3表示的是RGB三个颜色通道。

y就是一个数字，0~9。

有些算法还会降x，y进行归一化，也就是转换为0~1之间的矩阵、数字。

第二步：抽取特征。

卷积（特征提取）的具体计算方法：

其中input为输入，filter叫做卷积核（暂且理解为滤波器），output叫做特征图，特征图的个数和filter的个数是相同的（filterW0、filterW1）。既然是矩阵，那么可以设中间的参数是W，于是就有Wx+b=output。这里的W是我们最终要训练出来的。

计算方法：

w0与x蓝色区域做内积（对应位置相乘后相加）：

f1第1层=0×1+0×1+0×1+0×-1+1×-1+1×0+0×-1+1×1+1×0=0

f1第2层=0×-1+0×-1+0×1+0×-1+0×1+1×0+0×-1+2×1+2×0=2

f1第3层=0×1+0×0+0×-1+0×0+2×0+2×0+0×1+0×-1+0×-1+=0

那么根据神经网络得分函数：f（x，w）=wx+b

这里的b=1

那么输出的得分值就为f1+f2+f3+b=0+2+0+1=3

最右边绿色的矩阵第1行，第1列，就是3

将卷积核在输入矩阵滑动，

同理可以计算

这里的输出叫做特征图。

这里就可以看出，经过卷积核Filter（滤波器），将图片浓缩了，浓缩之后，再进行一次非线性的处理，用一些非线性的函数将线性结果非线性化（叫做激活函数），这层叫作卷积层。

这里只是一层，大型数据集（输入很多的情况）一层是不够的，需要很多层，输入-卷积-输出-卷积-输出........。

比如VGG-16，就有16个卷积层。

进一步浓缩叫做池化层。

同样有一个filter，将特征图进行MAX（取最大值）或者MEAN（取均值），进一步浓缩特征。

浓缩完特征之后，接着后面的层叫做全连接层。

就是将权重参数W（矩阵），分别乘以池化完成的结果，得到最终的分类结果比如前边所说的0~9的手写字体，要分10个类别，如果池化完成的结果是1×64，那么全连接层就应该是64×10，最终得到1×10的矩阵，就是分类0~9的结果。

以上最重要的就是要求W，也就是最前边说的，根据大数据找规律。

第三步：参数更新

那么还有问题，W是多少谁知道？

没人知道，这里是根据计算机一步一步的试出来的，

先随机的给出一组W，算出结果Y1，利用已知的x当做输入，用已知的y与y1坐差值，那么Y1-y就会有一个差值，就是预测值和真实值的差值。称作损失函数，有些叫做代价函数。当代价函数最小的时候，预测值Y1和真实值y的差距越来越小，当差距在我们可以接受的范围内，那么就可以认为，由权重参数W生成的Y1可以对输入x进行预测和分类。

那么如何让损失函数最小呢？这里并不是求导后求极值点，而是对损失函数求导数，调整W，使得差值沿着导数的方向前进，最终达到极小值点。

这时候得到的W就是我们最终要的结果了。

第四步：利用参数

既然得到了W，我们就可以利用这个W，将一个未知结果的x输入，从而得到通过W计算出的y，这个y就是图片识别的结果。

现在有很多的开源深度学习框架，是各大著名公司封装好的函数（已经造好的轮子），

以下是一个卷积神经网络识别MNIST的小例子（基于google深度学习框架TensorFlow）：

只是经过了21次的参数更新，最终的识别准确率在99%以上。

输出结果：

ExtractingMNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz

ExtractingMNIST_data/train-labels-idx1-ubyte.gz

ExtractingMNIST_data/t10k-images-idx3-ubyte.gz

ExtractingMNIST_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz

第0次迭代，测试集准确率是0.7688

第1次迭代，测试集准确率是0.7831

第2次迭代，测试集准确率是0.8829

第3次迭代，测试集准确率是0.8883

第4次迭代，测试集准确率是0.889

第5次迭代，测试集准确率是0.8919

第6次迭代，测试集准确率是0.8908

第7次迭代，测试集准确率是0.893

第8次迭代，测试集准确率是0.894

第9次迭代，测试集准确率是0.8949

第10次迭代，测试集准确率是0.8927

第11次迭代，测试集准确率是0.8935

第12次迭代，测试集准确率是0.8948

第13次迭代，测试集准确率是0.9873

第14次迭代，测试集准确率是0.9881

第15次迭代，测试集准确率是0.9864

第16次迭代，测试集准确率是0.9885

第17次迭代，测试集准确率是0.9906

第18次迭代，测试集准确率是0.9876

第19次迭代，测试集准确率是0.9884

第20次迭代，测试集准确率是0.9902

关于扫描二维码可以出来文字和图片怎么做，图文识别照片怎么弄好看的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。