在过去的数年中,腾讯数平精准推荐(Tencent-DPPR)团队一直致力于实时精准推荐、海量大数据分析及挖掘等领域的技术研发与落地。特别是在广告推荐领域,团队自研的基于深度在线点击率预估算法及全流程实时推荐系统,持续多年在该领域取得显著成绩。而在用户意图和广告理解上,借助于广告图片中的文本识别以及物体识别等技术手段,可以更加有效的加深对广告创意、用户偏好等方面的理解,从而更好的服务于广告推荐业务。 OCR(Optical Character Recognition, 光学字符识别)是指对输入图像进行分析
a.制作需要的水印图片,获取相应的水印信息,如倾斜,大小比率,颜色,图片中水印与水印的距离等。收集相应的没有水印的营业执照图片;
本文将主要介绍数平精准推荐团队的文本检测技术。
在当今人工智能技术已经渗透到各个领域。其中,OCR(Optical Character Recognition)技术将图像中的文字转化为可编辑的文本,为众多行业带来了极大的便利。PaddleOCR是一款由百度研发的OCR开源工具,具有极高的准确率和易用性。
作者介绍: 数据平台部OCR+团队负责人。2008年毕业于中国科学院研究生院,主攻模式识别、计算机视觉、图像处理、以及深度学习等方向。读研期间曾在模式识别顶级期刊PAMI(IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)发表指纹识别相关论文。此前在腾讯优图团队从事图像处理(人脸识别)相关工作,现在属于腾讯技术工程事业群\数据平台部\OCR+团队,主要从事文字识别、图像语义理解等相关工作。 引言 OCR技术,通俗来讲就是从图像中
导语 | 2021年1月, 微信发布了微信8.0, 这次更新支持图片文字提取的功能。用户在聊天界面和朋友圈中长按图片就可以提取图片中文字,然后一键转发、复制或收藏。图片文字提取功能基于微信自研OCR技术,本文将介绍微信OCR能力是如何落地文字提取业务的。文章作者:伍敏慧,腾讯WXG研发工程师。 一、背景 微信8.0上线了图片提取文字的功能,用户在聊天界面和朋友圈中如果想提取图像中的文字,不用再辛苦打字了,只要简单几个步骤,就可以拿到图片中的文字内容,超级方便实用。 图1 微信客户端提取图片中的
目前的文字识别主要有两方面的研究。首先是传统的文字识别,也就是文档中的文字识别,主要是OCR技术,其技术已经比较成熟,效果也比较稳定。另一方面是基于场景的文字识别,也就是图片中的文字识别,即将图片里的文字转化成人类可以理解的语言。这个过程需要实现以下目标:获得图片中文字出现的位置,包括文本的起始位置、结束位置和上下高度;将所在位置的图片所包含的文本数据转化成人们可以理解的信息。这整个过程就是文字识别。
在过去的数年中,腾讯数平精准推荐(Tencent-DPPR)团队一直致力于实时精准推荐、海量大数据分析及挖掘等领域的技术研发与落地。特别是在广告推荐领域,团队自研的基于深度在线点击率预估算法及全流程实时推荐系统,持续多年在该领域取得显著成绩。而在用户意图和广告理解上,借助于广告图片中的文本识别以及物体识别等技术手段,可以更加有效的加深对广告创意、用户偏好等方面的理解,从而更好的服务于广告推荐业务。 OCR(Optical Character Recognition, 光学字符识别)是指对输入图像进行分析识
作者:熊唯,黄飞,戈扬,腾讯 PCG 应用研究员 本文介绍了 QQ 研发中心自研的 PPT 重建技术,目前腾讯文档在进行接入工作。当前主流办公产品比如 office,wps,腾讯文档会采用 AI 技术对图片进行排版恢复还原为 doc 形式的文档。通常针对以文字偏多,格式简单的图像效果比较好。如果内容丰富,图片并茂的内容图像在转为 doc 文档时,由于图像比例,文档排版插入,对丰富背景还原度差等问题导致很多 ppt 形式的图片无法很好还原为电子文档。 目前越来越多的资源信息是以图像形式存储,然而很多
作者:poetniu,腾讯 WXG 应用研究员 微信(WeChat)作为 12 亿+用户交流的平台,覆盖全球各个地区、不同语言的用户,而微信翻译作为桥梁为用户间的跨语言信息交流提供了便利。目前微信翻译每天为千万用户提供数亿次的翻译服务,且团队技术持续钻研,累计发表数十篇顶会论文、夺得多项 WMT 冠军。随着翻译质量的提升,微信翻译的应用形态从文本逐步扩展到图片、语音、网页、文档、视频等众多场景。本文以微信图片翻译为例介绍近一年的技术优化。 文章术语 ViT:Vision Transformer NLP
时隔数月之后PaddleOCR发版v2.2,又带着新功能和大家见面了。本次更新,为大家带来最新的版面分析与表格识别技术:PP-Structure。核心功能点如下:
OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指对图像进行分析识别处理,获取文字和版面信息的过程,是典型的计算机视觉任务,通常由文本检测和文本识别两个子任务构成。
Dev Club 是一个交流移动开发技术,结交朋友,扩展人脉的社群,成员都是经过审核的移动开发工程师。每周都会举行嘉宾分享,话题讨论等活动。 本期,我们邀请了 腾讯 TEG 技术工程师“文亚飞”,为大家分享《深度学习在OCR中的应用》。 下面是分享实录整理: ---- 大家好,我是文亚飞,来自腾讯TEG,目前负责图像识别相关的工作。OCR(光学字符识别)旨在从图片中检测和识别文字信息,本次分享将介绍我们在OCR技术研发过程中的一些方法和经验总结。 一,OCR背景及基本框架介绍 OCR技术从上世纪60年代就开
文本是人类最重要的信息来源之一,自然场景中充满了形形色色的文字符号。在过去的十几年中,研究人员一直在探索如何能够快速准确的从图像中读取文本信息,也就是现在OCR技术。
自然场景图像中的文字识别应用广泛,其中文字定位是最重要的一步,但技术上极具挑战。本文提出了一个高效的场景文本检测框架,取得了明显的效果提升。
第六届中国模式识别与计算机视觉大会(The 6th Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision, PRCV 2023)已于昨日在厦门成功举办。通过参加本次会议,使我有机会接触到许多来自国内外的模式识别和计算机视觉领域的研究者和工业界同行,了解了目前我国模式识别与计算机视觉领域的最新理论和技术成果。其中对我触动最大的就属上海合合信息的郭丰俊博士讲解的“文档图像前沿技术探索—多模态及图像安全”专题部分了。
在很久很久以前,我发过一篇关于用人脸识别实现智能裁剪图片的文章:原文链接。写完这篇文后,我畅想了一下所有内容相关业务实现全自动化运营的盛世图景……现在回想起来,当时的我真是太年轻了。殊不知有句老话说得好(?):自动化运营的大坑茫茫多,图片特别多啊!总之不经历种种跌倒,就无法认识到现实有多残酷(以及有多奇葩),我们只好擦干眼泪,期望用自己的肉身在地雷阵里探出一片通途。坑这么多,那么我们就一个个来填平吧!
随着数据数字化的推广普及,很多客户在业务上会有一些新的突破与尝试。为帮助客户更高效的打造专业化解决方案,腾讯云在 AI 处理能力方面不断深耕,助力各行各业的数字化、智能化转型。
深度学习在OCR领域的成功应用需要大量数据,数平精准推荐团队利用图像增强,语义理解,生成对抗网络等技术生成高质足量的数据,为算法模型提供燃料,帮助OCR技术服务在多种业务场景中快速迭代,提升效果。
随着数据数字化的推广普及,很多客户在业务上会有一些新的突破与尝试。为帮助客户更高效的打造专业化解决方案,腾讯云在 AI 处理能力方面不断深耕,助力各行各业的数字化、智能化转型。 腾讯云对象存储 COS 作为云上数据存储的大本营,基于数据万象的多媒体数据处理能力,打造了云上一站式的数据处理平台。 10月,数据万象联合腾讯云 AI 和腾讯优图实验室推出了一些新的功能,针对存储在腾讯云对象存储 COS 上的图片,以更高效、更便捷的方式进行智能化处理。 1 图片质量评估 图片在当今已经是传播最广泛的一种信息载
本文简要介绍Pattern Recognition 2019论文“SegLink++: Detecting Dense and Arbitrary-shaped Scene Text by Instance-aware Component Grouping”的主要工作。该论文提出一种对文字实例敏感的自下而上的文字检测方法,解决了自然场景中密集文本和不规则文本的检测问题。该论文提出的Instance-aware Component Grouping(ICG)方法,能够在自下而上的文字检测方法的基础上大大提高密集文本检测的效果。在该论文提出的一个商品密集文本检测数据集DAST1500上,该方法的结果明显优于同时期的其他文字检测方法。
本文介绍了OCR(光学字符识别)技术的基本概念、发展历程、主要应用领域,以及基于深度学习的OCR识别框架。与传统OCR相比,基于深度学习的OCR识别框架减少了三个步骤,降低了因误差累积对最终识别结果的影响。
在人机交互方面,大多人想到的都是语音交互,毕竟这是人类之间运用率最高的交流方式,且语音识别、自然语言理解等技术目前也发展的相当不错。 但是,我们也不得不忽视这样一个事实:我们每天都被文字所包围,像每天
我们定义几个固定大小尺寸的窗口,从照片的左上角开始扫描。扫描出来的图像做二分类,判断是北京还是人物(文字)。然后根据图像处理的一些惯用手段做二值化、膨胀,使得文字区域连通。最终根据规则选择文本框就可以了,过滤那些规则不规整、宽度比高度小的矩形框框,剩下的就是目标文本框了。
摘要:在日常生活工作中,我们难免会遇到一些问题,比如自己辛辛苦苦写完的资料,好不容易打印出来却发现源文件丢了;收集了一些名片,却要一个一个地录入信息,很麻烦;快递公司的业务越来越好,但每天需要花费很多时间登记录入运单,效率非常的低。
针对识别图片中的文本信息识别,分为文本区域检测,之后是将文本区域的字符分割,分割以后开始进行字符识别。
一、内容概要 Photo OCR Problem Decription and pipeline(问题描述和流程图) Sliding Windows(滑动窗口) Getting Lots of Data and Artificial Data Ceiling Analysis(上限分析):What part of the pipline to Work on Next 二、重点&难点 1. Problem Decription and pipeline 为了实现图像文字识别通常按如下流程图进行操作: 文
2019年6月,两年一届的国际文档分析与识别竞赛(ICDAR)落下帷幕,这是全球文字识别(OCR)领域最顶级赛事。腾讯数平精准推荐团队(Data Platform Precision Recommendation, Tencent-DPPR)在本届比赛中斩获7项冠军,成绩遥遥领先其他参赛队伍。这也是继2017年团队勇夺4项官方认证冠军后再创佳绩,同时也标志着腾讯OCR技术稳居国际第一流水准。 国际文档分析与识别大会ICDAR(International Conference on Document A
模块设计:我们使用统一框架和模块化设计实现了各个算法模块。一方面可以尽量实现代码复用,另外一方面,方便大家基于此框架实现新的算法。我们把文字检测,基于分割的文字识别以及关键信息识别网络结构,抽象成 backbone,neck,head 以及 loss 模块,把 seq2seq 文字识别网络抽象成 backbone,encoder,decoder 以及 loss 模块。
为应用提供丰富的AI(Artificial Intelligence)能力,支持开箱即用。开发者可以灵活、便捷地选择AI能力,让应用变得更加智能。
OpenCV添加文字的方法putText(...),添加英文是没有问题的,但如果你要添加中文就会出现“???”的乱码,需要特殊处理一下。 下文提供封装好的(代码)方法,供OpenCV添加中文使用。 往
9.20 - 9.25,作为全球OCR领域标杆性盛会,第15届国际文档分析与识别大会(ICDAR 2019)在澳大利亚悉尼召开,同时也揭晓了本年度ICDAR竞赛的结果并为冠军团队颁发获奖证书。 腾讯数平图像团队(Tencent-DPPR Team)依靠领先的文字检测与识别技术能力,在本次竞赛的三个大项比赛中(MLT19,LSVT,ReCTS, 共10个子任务)获得了7项第一,2项第二的优异成绩,并受邀在会议上做技术报告分享。这也是团队自2017年获得4项OCR冠军之后,
让你选的,第一个是默认配置,一般选第二个,自己配置,这里选择最后一个。--------------------(文字对应上面图片)
在当今数字化时代,OCR(Optical Character Recognition)识别技术正发挥着越来越重要的作用。OCR技术通过将图像中的文字转化为可编辑的文本形式,实现了对大量纸质文档的数字化处理和信息提取。常见的有企业资质证书的识别到身份证、护照等各类证件的自动识别等方面,OCR技术正在为各行各业无纸化办公起到了非常重要的作用。
2019年6月,两年一届的国际文档分析与识别竞赛(ICDAR)落下帷幕,这是全球文字识别(OCR)领域最顶级赛事。腾讯数平精准推荐团队(Data Platform Precision Recommendation, Tencent-DPPR)在本届比赛中斩获7项冠军,成绩遥遥领先其他参赛队伍。这也是继2017年团队勇夺4项官方认证冠军后再创佳绩,同时也标志着腾讯OCR技术稳居国际第一流水准。 国际文档分析与识别大会ICDAR( International Conference
导语:在刚刚结束的第15届国际文档分析与识别大会(澳大利亚悉尼)上,腾讯数据平台部(下称“数平”)团队获颁7项冠军证书,并受邀在会议上做技术分享。 9.20 - 9.25,作为全球OCR领域标杆性盛会,第15届国际文档分析与识别大会(ICDAR 2019)在澳大利亚悉尼召开,同时也揭晓了本年度ICDAR竞赛的结果并为冠军团队颁发获奖证书。 腾讯数平图像团队(Tencent-DPPR Team)依靠领先的文字检测与识别技术能力,在本次竞赛的三个大项比赛中(MLT19,LSVT,ReCTS, 共10个
最近遇到一个项目需求,需要进行拍照,并且识别图片中的文字,其实该项目也可以改成其他图像识别,比如人脸识别、图像分类等。
文本是人类最重要的信息来源之一,自然场景中充满了形形色色的文字符号。光学字符识别(OCR)相信大家都不陌生,就是指电子设备(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。
基于图像分类,在VGG16模型的基础上,训练0、90、180、270度检测的分类模型. 详细代码参考angle/predict.py文件,训练图片8000张,准确率88.23%
随着业务与技术的发展,软件架构从最初单体结构逐步演变成AI赋能的分布式体系,基础框架技术能力不断成熟,数据、控制、服务等能力的深化为业务的快速建立与扩展提供了强大的支撑能力。与此同时,测试技术由被测体的业务与技术变革所牵引,从瀑布式跟进服务端单体的纵向测试能力建设发展到敏捷化的端到端全链路测试,尤其强化了精析测试能力的作用。质量保障过程从点面支撑进化到立体保障,复杂度从服务端向移动端迁移。
一、 题目描述 测量所给图片的高度,即上下边缘间的距离。 思路: 将图片进行阈值操作得到二值化图片。 截取只包含上下边框的部分,以便于后续的轮廓提取 轮廓检测 得到结果 二、 实现过程 1.用于给图片
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。
OCR(optical character recognition)文字识别是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程;即,对文本资料进行扫描,然后对图像文件进行分析处理,获取文字及版面信息的过程。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。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。
OCR技术指的是 Optical Character Recognition 或光学文字识别技术,即从图像中识别文字,并将其转换为电子文本或机器可读格式。它可以被广泛应用于图像处理,文字处理,自然语言处理,计算机视觉和数据挖掘领域。
有时你遇到一篇古老的文献,PDF文档还是扫描版。又或者是遇到一幅网页版海报,上面的文字你完全看不懂。
鼠标发明人Douglas Engelbart曾经针对人工智能的简称AI提出了另一个理念——Augmented Intelligence,即增强智能。在他看来,人已经足够聪明,我们无需再去复制人类,而是可以从更加实用的角度,将人类的智能进一步延伸,让机器去增强人的智能。 OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)就是这样的一项技术,它的本质上是利用光学设备去捕获图像并识别文字,将人眼的能力延伸到机器上。本文将介绍OCR技术在移动环境下面临的新挑战,以及在自然场景图像下
OCR(Optical Character Recognition),译为光学字符识别,是指通过扫描等光学输入方式将各种票据、报刊、书籍、文稿及其它印刷品的文字转化为图像信息,再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入技术。
本文介绍了如何通过光学字符识别(OCR)技术来识别收据中的文本内容,并探讨了在识别过程中可能遇到的文本噪声问题,以及如何解决这些问题。同时,文章还介绍了如何使用CNN和LSTM等深度学习技术来提高文本识别的准确率。
1.在异步计算,弹幕顶点的位置,在主线程计算渲染计算后的数据,导致两个线程同时竞争一个数组对象,计算的时候,不能显示, 显示的时候不能计算,导致了出现卡顿现象
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