图像版PDF文件里面都是图片,要先通过OCR技术识别出文本,然后才能进行进一步处理编辑。下面是3个免费的PDF文件OCR识别软件工具:
最近工作中有把图片中的文字和数字识别出来的需求,但是网上的图片转excel有些直接收费,有些网址每天前几次免费,后续依然要收费。
前两年自主可控平台的理念甚嚣尘上,后来又出现了安可联盟,现在终于定论了信创概念,众多工具软件、应用软件、数据库软件以及各类接口类程序都在慢慢接入国产化的操作系统,助力国内的IT环境的搭建与运维,现在终于有了比较好用的、可以在国产化操作系统平台下使用的OCR文档文字识别技术开发包了~
1. 引言 OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程;即,针对印刷体字符,采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件,并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式,供文字处理软件进一步编辑加工的技术。 在Windows 10通用应用程序UWP示例中,包含了OCR应用程序,具体请参考(https:/
OCR技术的中文译名为光学字符识别,该技术能够将图片中的文字提取为可编辑的文字。虽然时至今日技术仍不成熟,但在大多数情况下已经能够代替人工独立作业。而微软更是早在office 2003就加入了OCR功能。近日,微软为旗下SkyDrive存储服务增加了OCR识别功能,能够对相机胶圈中的照片进行自动OCR识别。
本文参考http://blog.sina.com.cn/s/blog_4aa166780101cji7.html实现,在这里感谢该文章的作者。 OCR(Optical Character Recognition):光学字符识别,是指对图片文件中的文字进行分析识别,获取的过程。 Tesseract:开源的OCR识别引擎,初期Tesseract引擎由HP实验室研发,后来贡献给了开源软件业,后经由Google进行改进,消除bug,优化,重新发布。当前版本为3.02 项目下载地址为:http://jaist.dl.
楼主给你说哦!其实没有必要咋先ocr文字识别的,可以使用专业的第三方软件来进行ocr文字识别的。
今天我们就为大家介绍一款 GitHub 用户 ianzhao05 刚发布的小工具——textshot,只需要截屏就能实时生成文字。读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。
文字,一种信息记录的图像符号,千年来承载了太多的人类文明印记。OCR,一种自动解读这种图像符号的技术,一直以来都备受关注。尤其在信息时代的今天,数字图像纷繁复杂,如何便捷高效的获取其中的文字信息,更有着重要的时代意义。作为模式识别领域最为经典的研究热点之一,OCR经历了长时间的发展变化,各种新技术、新方法、新应用层出不穷。 OCR技术的过去和现在: OCR(光学字符识别技术),是通过扫描仪或相机等光学输入设备获取纸张上的文字、图片信息,利用各种模式识别算法对文字的形态结构进行分析,形成相应的字符特征描述
机器之心报道 机器之心编辑部 这个文本 OCR 小工具,能让你「所截即所得」。 在我们办公时,是不是经常遇到图片内容转文字的需求? 你是用什么工具解决的呢?是手机自带拍照转文字功能?还是使用 QQ 里面的工具? 今天我们就为大家介绍一款 GitHub 用户 ianzhao05 刚发布的小工具——textshot,只需要截屏就能实时生成文字。读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。 项目链接:https://github.com/ianzhao05/textshot 使用方法 运行 text
文字是信息的重要载体之一。通过书写、印刷、电子设备等方式,文字可以被记录下来并传递给他人。文字也是语言的重要组成部分,人们可以通过文字来表达自己的思想、感情和意图。在信息化时代,文字仍然是最基本、最重要的信息传递方式之一,也有着其不可替代的优势,如:简短明了、方便快捷、易于编辑、可归纳整理等。
今天我们就为大家介绍一款 GitHub 用户 ianzhao05 刚发布的小工具 ——textshot,只需要截屏就能实时生成文字。读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。
近年来,随着盲人数字阅读的普及推广,PDF格式的电子书越来越受到大家的关注和喜爱,但受读屏软件功能的限制,扫描版的PDF电子书是无法直接阅读的,这就需要将其转换为可阅读的文档格式,可对于大多数视障读者来说,这似乎有点专业,今天我就为大家推荐一款非常好用的PDF转换利器——ABBYY FineReaderPDF(以下简称ABBYY),有了它的支持,我们就可以尽情阅读海量PDF电子书了。
前面的文章《3分钟读取、汇总300个pdf文件内容!多简单!多快!| PA实战应用》里,讲了使用Power Automate Destkop直接提取PDF文件内容的操作方式,但有朋友问,是否可以提取图片转成的PDF内容:
点击上方蓝色“程序猿DD”,选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料! 在我们办公时,是不是经常遇到图片内容转文字的需求? 你是用什么工具解决的呢?是手机自带拍照转文字功能?还是使用 QQ 里面的工具? 今天我们就为大家介绍一款 GitHub 用户 ianzhao05 刚发布的小工具 ——textshot,只需要截屏就能实时生成文字。读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。 项目链接:https://github.com/ianzhao05/textshot 使用方法 运行
有一款软件叫扫描全能王,想必一些小伙伴听过,这是一个OCR集成软件,可以将图像内容扫描成文字。
因为不同地方人们的使用习惯不同,国内可能截图更多的是使用QQ,微信等即时聊天工具提供的截图功能。所以我们竟然可能会遇到这样的场景:按了截图快捷键却发现并没有任何反应,尝试了多次才意识到 —— 没有开聊天软件。
首先我们需要安装PIL和pytesseract库。 PIL:(Python Imaging Library)是Python平台上的图像处理标准库,功能非常强大。 pytesseract:图像识别库。
如何提取图片中的文字?推荐这款OCR光学字符识别工具OCR Tool PRO,以卓越的准确性和速度从图像和 PDF 中提取文本。抓取图像 + PDF + 抓取屏幕区域 + 从 iPhone/iPad 捕获图像 + 设置 + OCR + 将文本复制到剪贴板 + 使用文本文件和 PDF 导出!
ABBYY FineReader16是非常好的一款 OCR 识别软件(可以识别不可编辑的 PDF 和图片文件),操作非常简单。ABBYY FineReader 16是一款知名的OCR文字识别软件(图片文字识别)。ABBYY 15采用了ABBYY最新推出的基于AI的OCR技术,可以更轻松地在同一工作流程中对各种文档进行数字化、检索、编辑、加密、共享和协作。
光学字符识别(OCR)现在已经有很广泛的应用了,很多开源项目都会嵌入已有的 OCR 项目来扩展能力,例如 12306 开源抢票软件,它就会调用其它开源 OCR 服务来识别验证码。很多流行的开源项目,其背后或多或少都会出现 OCR 的身影。
作者:matrix 被围观: 4,448 次 发布时间:2018-09-12 分类:零零星星 | 2 条评论 »
我们在日常工作过程中,经常会遇到文字识别的场景,一款好用的 OCR 工具也是非常重要的,能帮助我们极大的提高工作效率。
ABBYY FineReader PDF 是一款运行在PC平台上可以OCR识别的PDF转换工具。ABBYY FineReader PDF提供文字识别精度、多语言识别和转换功能,可以轻松将PDF、文档图像和扫描件转换成DOCX、XLSX、RTF、ODT等格式。以便合作、存档或分享。
国内快速下载链接:Releases · xushengfeng/eSearch · fastgit
下载Tesseract-OCR 5.0.0-alpha.20201127安装包并安装!然后在环境变量中添加
ABBYY FineReader专业版是一款理想的光学字符识别(OCR),适用于那些要求最高精度和格式保留软件的用户。ABBYY FineReader是一款十分好用的PDF编辑和转换工具。
OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程;即,针对印刷体字符,采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件,并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式,供文字处理软件进一步编辑加工的技术。
ABBYY FineReader是一款实用的光学文字识别软件。ABBYY FineReader最新版在后台对任意大小的文档进行OCR处理的同时,可以打开、查看并处理这个文档,从而节省大量时间。ABBYY FineReader官方版无需识别整个文件,可以从选定区域中复制表格或格式化文本。
参数: image 图片文件路径,支持png、tiff、jpeg等格式 engine tesseract引擎,通过函数tesseract()来创建 language 训练数据的语言字符简写,默认为英语(eng) datapath 训练数据的路径,模型为系统库 options tesseract引擎的相关参数,默认为NULL,可查看文档 cache 可以使用训练数据的缓存版本,默认为TRUE
Tess4J是对Tesseract OCR API的Java JNA 封装。tesseract是跨平台的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)引擎,让开发者非常容易的集成OCR能力到他们自己的应用。通过强大的API从图片中识别和提取文本内容。Tess4J支持主流的图片格式,如TIFF,JPEG,GIF,PNG,BMP,and PDF。 OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程;即,针对印刷体字符,采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件,并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式,供文字处理软件进一步编辑加工的技术。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率,是OCR最重要的课题,ICR(Intelligent Character Recognition)的名词也因此而产生。衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有:拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性,产品的稳定性,易用性及可行性等。
朋友小君是一家创业公司老板,最近这段时间总是抱怨自己公司每天要处理的文件又多又杂,员工工作效率因此被拖慢了不少。
项目地址:https://github.com/PantsuDango/Dango-Translator
现在写文件很多网站都不让复制了,所以每次都是截图然后发到QQ上然后用手机QQ的文字识别再发回电脑。感觉有点小麻烦了,所以想自己写一个小软件方便方便自己,就有了这篇了:
刚刚,老板给我一堆扫描文件(图片和pdf文件),拿不到源文件,让我把客户发的扫描文件搞成word文档,密密麻麻,这些文件100多页,这要手工敲能把手敲费。
对于web应用程序来讲,处于安全性考虑,在登录的时候,都会设置验证码,验证码的类型种类繁多,有图片中辨别数字字母的,有点击图片中指定的文字的,也有算术计算结果的,再复杂一点就是滑动验证的。诸如此类的验证码,对我们的系统增加了安全性的保障,但是对于我们测试人员来讲,在自动化测试的过程中,无疑是一个棘手的问题。 1、web自动化验证码解决方案 一般在我们测试过程中,登录遇到上述的验证码的时候,有以下种解决方案: 第一种、让开发去掉验证码 第二种、设置一个万能的验证码 第三种、通过cookie绕过登录 第四种、自动识别技术识别验证码 2、自动识别技术识别验证码 前三种解决方案,想必大家都比较了解,本文重点阐述第四种解决方案,也就是验证码的自动识别,关于验证码识别这一块,可以通过两个方案来解决, 第一种是:OCR自动识别技术, 第二种是:通过第三方打码平台的接口来识别。 OCR识别技术 OCR中文名称光学识别, tesseract是一个有名的开源OCR识别框架,它与Leptonica图片处理库结合,可以读取各种格式的图像并将它们转化成超过60种语言的文本,可以不断训练自己的识别库,使图像转换文本的能力不断增强。如果团队深度需要,还可以以它为模板,开发出符合自身需求的OCR引擎。那么接下来给大家介绍一下如何使用tessract来识别我们的验证码。 关于OCR自动识别这一块,需要大家安装Tesseract,并配置好环境,步骤如下 1)、安装tesseract 适用于Tesseract 3.05-02和Tesseract 4.00-beta的 Windows安装程序下载地址:github.com/UB-Mannheim… 2)、加入培训数据 tesseract 默认只能识别英文,如果您想要识别其他语言,则需要下载相应的培训数据 下载地址:github.com/tesseract-o… 下图为中文数据包 我们只做中文,暂时下载一个中文的文字训练数据就可以 ,然后将.traineddata文件复制到安装之后的’tessdata’目录中。C:\OCR\Tesseract-OCR\tessdata 3)、配置环境变量 要从任何位置访问tesseract-OCR,您可能必须将tesseract-OCR二进制文件所在的目录添加到Path变量中C:\OCR\Tesseract-OCR。 安装后tesseract之后 ,并不能直接在python中使用,我们要想在python中使用,需要安装pytesseract模块我们可以通过 pip 安装 pip install pytesseract python中识别验证码图片内容 安装好后。找一张验证码图片,如下图(命名为test.jpg),放在当前python文件同级目录下面, 使用 PIL中的Image中的open方法打开验证码图片,调用pytesseract.image_to_string方法,可以识别图片中的文字,并且转换成字符串,如下面代码所示。 import pytesseract from PIL import Image pic = Image.open(‘test.jpg’) pic 为打开的图片,lang指定识别转换的语言库 text = pytesseract.image_to_string(pic,lang=‘chi_sim’) print(text) 通过上述方法能识别简单的验证码,但是存在一定的问题,识别的精度不高,对于一些复杂一点,有干扰线的验证码无法正确识别出结果。 接下来给大家介绍一下第二种识别的方案,第三方的打码平台识别 打码平台识别验证码 第三方的打码平台相对于OCR来讲,优势在于识别的精准度高,网络上的第三方打码平台很多,百度随便一搜就有几十个,这个给大家列举几个,如下所示: 网络上的第三方打码平台众多,这里小编选择超级鹰这个第三方的平台来给大家做演示。 首先登录我们需要注册登录超级鹰这个网站 www.chaojiying.com,进入之后我们找到python对应的开发文档并下载, 下载开发文档 下载之后解压缩,得到如下文件 第三方打码平台的接口分析 我们打开chaojiying.py这个文件后,会发现这个文件中给出了的接口非常简单,如下所示 首先第一步创建一个用户对象:三个参数(账号,密码,软件ID),账号密码就是该网站的账号密码,那么软件ID呢?软件ID我们可以在用户中心找到软件ID,然后进去点击生成一个软件ID(如下图), 第二行代码就是打开一个要识别的验证码图片,并读取内容, 第三行,调用PostPic方法识别验证码,两个参数(验证码图片内容,验证码类型),关于验证码类型,请参考该网站的价格体系(如下图),根据验证码类型选择对应的数值传入。 结果提取: PostPi
这次要推荐的是一款可以纯离线使用,无需担心隐私泄露的开源OCR软件,开源项目已经快到5k star的项目,名称叫“Umi-OCR”,OCR图片转文字识别软件,完全离线。截屏/批量导入图片,支持多国语言、合并段落、竖排文字。可排除水印区域,提取干净的文本,基于 PaddleOCR 。
OCR(Optical character recognition) —— 光学文字识别,是图像处理的一个重要分支,中文的识别具有一定挑战性,特别是手写体和草书的识别,是重要和热门的科学研究方向
Tesseract-OCR支持中文识别,并且开源和提供全套的训练工具,是快速低成本开发的首选。前面记录过在java中调用tesseract-orc,该方法的原理是通过在java中调用cmd命令行,来执行tesseract,但是该方式需要下载软件,在电脑上安装环境,移植性不高。
发票中含有中文内容,我们需要对图片中的中文进行识别,那么 cnocr 是一个不错的选择。
ABBYY FineReader是市场领先的OCR图文识别软件,不仅可以将纸质文档和PDF文件以及图像文件转换成可搜索、可编辑的文本格式,还支持多国文字识别和彩色文件识别,并且能够完整保留原始文本的布局和格式,是日常办公的绝佳帮手。
今天来分享一篇办公干货文章:用Python批量识别发票并录入到Excel表格。对于财务专业等学生或者公司财务人员来说,将报账发票等汇总到excel简直就是一个折磨。
最近在技术交流群里聊到一个关于图像文字识别的需求,在工作、生活中常常会用到,比如票据、漫画、扫描件、照片的文本提取。
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