师：同学们，我们这节课的主题是数据编码的第一课时——模拟数据的数字化。通过前面的学习，大家认识到数据无处不在，身边有各种各样的数据，计算机是处理数据的工具。尽管所有数据在计算机中都以二进制形式存储，但不同类型数据表达的意义、编码方式及处理方式都不同。常见的数据表现形式有数值型、文本型、图像、声音、视频等。本节课我们重点学习声音的数字化。大家还知道哪些信息采集的方式呢？

　　这里给大家展示一台尼康专业数码照相机，它主要用于采集图像信息，并将图像以数字信息的方式存储在内部存储卡中。数码照相机在生活中应用广泛，比如国庆节快到了，大家可能会和家人出游，这时就希望有台照相机记录优美景色；秋季运动会快开始了，也能用它抓拍同学们精彩瞬间。大家还能想到数码照相机有哪些运用场景呢？其实现在很多功能都集中在手机上，平时用手机拍照很方便，能把生活中的景色以数码图片形式存储在手机存储卡里。

　　数码摄像机主要采集视频信息，大家可能觉得它只是用来摄像，其实它在生活中的应用场景不止于此，比如校园监控就用到数码摄像机功能。像左边这种肩扛式数码摄像机是专业摄像设备，右边的在校园可用于安防监控。当然，用数码摄像机做监控，需要专门存储设备存储视频，且存储时间可能长达几个月甚至半年。平时还有一些摄影爱好者，有的同学会编辑视频，拍摄好的视频可用编辑软件加工，比如右侧是爱剪辑软件的编辑界面，能对视频进行个性化处理，像添加文字特效、滤镜效果、转场效果等，制作更专业的视频。有的同学可能还会用其他编辑软件，比如更专业的Premier，效果更强大。不过，编辑视频对计算机要求较高，特别是显卡。所以如果打算做视频编辑，一定要找台配置好点的计算机。

　　这张图片大家能看出是什么吗？它是一台彩色扫描仪，能把纸质图片扫描成数码照片存储在电脑中，便于编辑和传输。现在数码扫描仪功能越来越强大，尺寸变大，清晰度提高，甚至有的还能网络传输，直接通过网络扫描传输到电脑里。大家还能想到哪些信息采集方式呢？同学们，你们知道指纹识别也是一种信息采集方式吗？平常手机上经常用指纹解锁功能，它就是采集指纹进行身份验证然后解锁。指纹识别还用于考勤打卡，应用越来越广泛，比如考驾照时，就会用指纹打卡监督训练时间。现在手机指纹解锁功能越来越强大，从刚开始机壳上的指纹模块，发展到现在触屏指纹解锁，直接在屏幕上采集指纹，技术越来越先进，解锁精度也越来越高。

　　这张照片大家认识吗？它是一台录音笔，从单纯录音功能，演变出很多附带功能。它不仅采集数字音频，随着科技发展，还能进行语音识别，比如科大讯飞的录音笔能直接将语音转为文字，甚至识别各地方言。现在有的录音笔还演变为翻译笔，能将一国语言翻译成另一国语言并转为文字记录下来。当然，附带功能越多，价格越昂贵。看到这个界面，大家应该很熟悉，平时生活中，大家广泛使用微信发送语音，因为它省去打字时间，便捷快速，能轻松采集语音发给朋友。另外，大家有没有体验过微信里的语音转文字功能，能直接把发出的语音转为文字发给对方，给生活带来很大便利。

　　看到这幅图片熟悉吗？现在很多校园都安装了人脸识别道闸系统，这是越来越成熟的校园安全设备，是校园的安全卫士。有了它，只有系统后台允许的人才能进入校园，保障了校园安全。大家使用时是不是觉得很方便，刷脸速度也很快？

　　下面我们开始活动一：办理市民卡采集信息。假设你是市民卡办理中心工作人员，收到一叠采集好的打印稿，你打算怎样做视频录入呢？视频卡应该有照片、姓名，还有隐藏信息，如个人住址、身份证号、电话号码等。下面是虚构的一些联系人信息，像这样的纸质打印稿交给你，让你为这些人办理市民卡，能想到哪些高效方法呢？这里给大家推荐两种方式。

　　第一种，从图片可看出是语音识别过程。DIFF图片OCR是图片文字识别功能，结合这两幅图片，大家有没有启发呢？比如要将这幅图片转到Excel表中该怎么办？我们先做个体验，用讯飞输入法尝试语音输入文字。大家结合我的微视频：序号、姓名、性别、身份证号、通讯地址、电话。一、于谦，男，11010619800119339X，苏州市水乡区北桥街道庄基村冯店，15150128400。二、王文龙，男，110106197007178794，苏州市水乡区黄埭镇金家浜，15150128401。

　　大家从体验过程结合微视频总结讯飞输入法的使用经验，一起体验下讯飞输入法的优缺点。优点是语音识别精准度高，官方宣传语音输入一分钟可达400字，通用语音识别率高达98%，能识别粤语、四川话、闽南语等23种语言，还能英日韩俄等实时语音互译。缺点是处理大量文字信息时会慢些，因为要把所有文字稿读一遍再识别，而且语速加快时，识别精度会降低。

　　这里再给大家介绍另一种方法，在Python编写代码中使用pytesseract库进行中文识别。不过在Python中调用pytesseract库要提前配置，先安装好test applet，然后pip install pil库，第2行导入pil库，第3行指定图片位置，第4行用Python语句把图片转为文字，第5行注释，加上后才能进行中文识别，默认是英文识别，第6行print s是把识别出来的文字打印在屏幕上，这是要识别的一张TF图片，这是提前写好的Python代码。然后通过f run model运行程序，短短几秒就能完成图片识别。这是识别结果，和源文件对比，能发现多了些标点符号，比如双引号，还有个别错别字。