我用 Python 写了一个自动裁剪答题卡区域的小工具（附代码）
本文分享了一种通过 OpenCV 自动裁剪答题卡中答题区域的方法。核心思路是利用答题区域四周的黑色角块进行定位：先通过自适应阈值增强对比度，再用 `cv2.findContours()` 找轮廓，并计算每个轮廓的“紧凑度”（面积 / 周长）筛选出接近方块的角块。最终根据四个角块的边界矩形裁剪出答题区。代码实现详细，适合初学者参考，同时提供了参数调整建议以适配不同图像条件。
OCR技术在政务领域的革新与趋势
OCR（光学字符识别）技术正深刻变革政务领域。从证件识别到文档电子化，从打破数据孤岛到深度学习驱动的技术革新，OCR极大提升了政务服务效率与精准度。未来，随着与自然语言处理、大数据等技术融合，OCR将提供更综合、高效的解决方案，助力政务数字化转型，实现服务升级与创新突破。
AI新宠DocExt：纯本地文档抽取，开源免费还无依赖！你还在为OCR头疼吗？
DocExt 是一款开源、免费的本地文档结构化提取工具，无需依赖 OCR 或云端服务，通过视觉语言模型（VLM）实现票据、护照、发票等多类型文档的关键字段与表格识别。支持多页文档处理、置信度量化及本地部署，提供直观的 Gradio Web 界面和灵活的 API 调用方式，适配高隐私场景如金融、医疗等领域。项目参与 IDP Leaderboard 评测，具备零模板限制和多模型支持等优势，是处理敏感文件的理想选择。
视觉分析开发范例：Puppeteer截图＋计算机视觉动态定位
本文介绍了在现代互联网中，传统DOM爬虫难以应对动态加载和视觉驱动内容的问题，并提出了“视觉爬虫”的解决方案。通过Puppeteer实现浏览器自动化，结合计算机视觉技术完成页面元素的动态定位与信息提取。文章对比了DOM爬虫与视觉爬虫的技术特点，展示了基于Node.js的核心代码示例，用于小红书平台的视频搜索、播放及截图处理。最后指出，视觉爬虫能够突破传统限制，在强JS渲染和动态内容场景中更具优势，为数据采集提供了新方向。
OCR技术：数字化办公的“隐形助手”
在数字化办公时代，OCR（光学字符识别）技术如同一位“隐形助手”，将纸质文档转化为可编辑的电子文本，大幅提升工作效率与准确性。它不仅革新了文档处理方式，还通过智能化应用实现票据识别、客户信息录入等功能，助力财务和CRM系统自动化。此外，OCR技术能挖掘文档数据价值，支持决策分析，并可通过个性化定制满足跨语言协作或内容搜索等需求。开发者可结合自然语言处理、机器学习等技术，探索更多创新应用场景，如智能文档管理和内容可视化工具。OCR技术正以高效、智能的方式，推动办公流程全面升级，激发无限可能。
三分钟搞定图片识别+翻译+地图定位，通义灵码 2.5 真的太猛了
在本次体验中，我通过通义灵码 2.5 实测其全新集成的 3000+ MCP 工具能力，展示了如何仅凭一句自然语言指令，就能快速完成 OCR、翻译、地图等多个常用服务的调用与组合。通义灵码不仅自动匹配合适工具，还能生成完整调用代码，省去繁琐的 SDK 集成和文档查阅过程，大幅提升开发效率。这次升级让 AI 编程助手真正具备了“工具理解 + 代码落地”的能力，是开发流程的一次深度革新。