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。
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
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。
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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。
之前为给位朋友分享过：GitHub开源：17M超轻量级中文OCR模型、支持NCNN推理，该项目仅仅支持中文OCR识别，本篇博文将分享支持100多种语言的OCR文字识别项目：Tesseract OCR。
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
有个需求，需要从一张图片中识别出中文，通过python来实现，这种这么高大上的黑科技我们普通人自然搞不了，去github找了一个似乎能满足需求的开源库-tesseract-ocr： Tesseract的OCR引擎目前已作为开源项目发布在Google Project，其项目主页在这里查看https://github.com/tesseract-ocr， 它支持中文OCR，并提供了一个命令行工具。python中对应的包是pytesseract. 通过这个工具我们可以识别图片上的文字。 笔者的开发环境如下： ma
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.
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：
OCR技术有着丰富的应用场景，包括已经在日常生活中广泛应用的面向垂类的结构化文本识别，如车牌识别、银行卡信息识别、身份证信息识别、火车票信息识别等等，此外，通用OCR技术也有广泛的应用，如在视频场景中，经常使用OCR技术进行字幕自动翻译、内容安全监控等等，或者与视觉特征相结合，完成视频理解、视频搜索等任务。
首先和大家演示一下实现的效果，我们的最终目标是基于一张图片，通过技术的手段自动提取图片的信息，并展示到文档中，提高文档编写的效率。
在接口自动化工作中，经常需要处理文字识别的任务，而OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）库能够帮助我们将图像中的文字提取出来。Python中有几个常用的OCR库，包括pyocr、pytesseract和python- tesseract、EasyOCR。本文将对它们进行比较，并提供一些示例代码来演示它们在实际接口自动化工作中的应用。
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 »
光学字符识别（OCR）技术已经得到了广泛应用。比如发票上用来识别关键字样，搜题 App 用来识别书本上的试题。
n全新发布数据合成工具Style-Text：可以批量合成大量与目标场景类似的图像，在多个场景验证，效果均提升15%以上。
GPT-SoVits 是一款强大的支持少量语音转换、文本到语音的音色克隆模型。支持中文、英文、日文的语音推理。
光学字符识别（OCR）技术已经得到了广泛应用。比如发票上用来识别关键字样，搜题App用来识别书本上的试题。
文章目录 《这是我见过最强的OCR开源算法模型了》 前言 一、来吧，展示！ 二、OCR简介 （一）什么是OCR （二）应用举例 （三）OCR难点 三、PaddleOCR介绍 （一）总结介绍 （二）相关地址总结 四、PaddleOCR的使用 （一）PaddleOCR项目介绍 （二）测试自己的数据 五、多维度对比分析 （一）教程的完备性对比 （二）易用性对比 （三）运行速度对比 （四）精度对比 （五）多角度对比 （六）其他分析 六、总结 《这是我见过最强的OCR开源算法模型了》 前言 最近参加“中国软件杯”的一
http://blog.sina.com.cn/s/blog_56d988430102w37c.html
随着人工智能的热度上升，图像识别这一细分领域也渐渐被人们所关注。在很多公司的业务中，有很多需要对图片进行识别的需求。为了帮助业务实现对这些图片、文档的识别和结构化，业界进行了一系列的实践和探索，最终确定了一些可行的方法。实践过程中，可能遇到过一系列问题和难点。本次直播分享，我们将结合目前的业务需求，说说爱奇艺在探索中遇到的痛点和难点以及识别技术中的一些细节。
频频登上Github Trending和Paperswithcode 日榜月榜第一，
cnocr是用来做中文OCR的Python 3包。cnocr自带了训练好的识别模型，安装后即可直接使用。cnocr主要针对的是排版简单的印刷体文字图片，如截图图片，扫描件等。cnocr目前内置的文字检测和分行模块无法处理复杂的文字排版定位。如果要用于场景文字图片的识别，需要结合其他的场景文字检测引擎使用。
Tesseract是一个开源的ocr（光学字符识别，即将含有文字的图片转化为文本）引擎，可以开箱即用，项目最初由惠普实验室支持，1996年被移植到Windows上，1998年进行了C++化。在2005年Tesseract由惠普公司宣布开源。2006年到现在，都由Google公司开发。
pytesseract只是tesseract-ocr的一种实现接口。所以要先安装tesseract-ocr（大名鼎鼎的开源的OCR识别引擎）。
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：
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
OCR（光学字符识别）是是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。目前，这项技术在拍照搜题、拍照翻译等应用中得到广泛使用。
背景 智慧金融在金融服务的业务流程中不断深入，金融行业数字化建设的过程除了面向外部客户的服务与销售外，行业内部的支持性系统也在随之升级。智能合规、智能运营广泛应用于企业内部财务管理系统、报销系统、核算系统以及审核系统等平台中，促使数据沉淀，加速流程效率，实现数字化建设闭环。 在智能运营覆盖的各个场景中，计算机视觉、自然语言处理、传统机器学习算法等人工智能技术充分应用。其中文字识别技术（OCR）作为计算机视觉的主要方向之一，其识别对象包括扫描合同、印章、卡证、表格与票据信息结构化，在业务办理、风险控制、内部数
近期GitHub上一位大神开源了一个叫做chineseocr_lite的OCR的项目，这是一个超轻量级中文OCR，支持竖排文字识别、NCNN推理，识别模型型仅17M（Psenet (8.5M) + crnn (6.3M) + anglenet (1.5M)）。
欲研究C#端如何进行图像的基本OCR识别，找到一款开源的OCR识别组件。该组件当前已经已经升级到了4.0版本。和传统的版本（3.x）比，4.0时代最突出的变化就是基于LSTM神经网络。Tesseract本身是由C++进行编写，但为了同时适配不同的语言进行调用，开放调用API并产生了诸如Java、C#、Python等主流语言在内的封装版本。本次主要研究C#封装版。
在Python爬虫中，或者使用POST提交的过程中，往往需要提交验证码来验证，除了人工打码，付费的api接口（打码接口），深度学习识别验证码，当然还有适合新人使用的OCR验证码识别库，简单的验证码是可以完全实现自动打码的，比如下面本渣渣分享的通用验证码自动识别库：ddddocr（带带弟弟OCR）！
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。
PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力开发者训练出更好的模型，并应用落地。
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。
Tesseract 是一个开源的 OCR（光学字符识别）引擎，最初由惠普实验室开发，后来由 Google 接管并开源。OCR 是一种将图像中的文本转换为可编辑文本的技术，它可以自动识别图像或扫描文档中的文字，并将其转换为数字形式。
现在的任务是从OCR文字识别的结果中提取我指定的关键信息。OCR的文字识别结果使用符号包围，包含所识别出来的文字，顺序在原始图片中从左至右、从上至下。我指定的关键信息使用[]符号包围。请注意OCR的文字识别结果可能存在长句子换行被切断、不合理的分词、对应错位等问题，你需要结合上下文语义进行综合判断，以抽取准确的关键信息。输出为json格式。
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
Refer from http://hellosure.github.io/ocr/2014/10/11/tesseract-ocr/
github官网：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
Ambar 2.0仅支持本地fs抓取，如果你需要抓取FTP位置的SMB共享 —— 只需使用标准Linux工具挂载它。 爬取过程是自动的，因为爬虫会监视fs事件并自动处理新文件，所以不需要进行调度。
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。
最近要倒腾一下文字识别，直接上手iOS的识别遇到了一些困难，于是决定先在Mac上做一做，会比较简单。
当下数字化时代，无论是日常工作还是生活，是互联网从业者还是其他传统行业从业者，对科技工具的依赖也越来越重，文字翻译渠道众多，但图片文字翻译却很少。
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