weixin_44180067的博客

SCUT-EPT 数据集包含 50,000 个文本行图像，其中 40,000 个用于训练，10,000 个用于测试，选自 2,986 名志愿者的试卷。除了 HCTR 中的常见问题，Dataset SCUT-EPT 在试卷中也遇到了新的挑战，包括字符擦除、文本行补充、字符/短语切换、噪声背景、字长不均匀和文本长度不平衡，如图 4所示. 字符擦除，也称为划线，通常伴随划线来删除字符；噪声背景是指字符下方的下划线，字符之间的密集网格等，与大多数背景非常干净的手写数据集相反；

import numpy as npimport operatordic = {‘a’:4, ‘b’:2, ‘c’:3}s = sorted(dic.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse= True)print(s)d = np.array(list(dic.values()))print(np.argsort(d))[(‘a’, 4)...

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