背景介绍： 文字识别提取是一种通过计算机技术将图片中的文字转化为可编辑和可搜索的文本的过程。在计算机视觉和自然语言处理领域，文字识别在很多应用中起着至关重要的作用。本篇技术博客将带领大家使用Python语言实现文字识别提取的过程。 步骤一：安装依赖库 要实现文字识别提取，我们需要使用到一些Python第三方库。首先，我们需要安装以下依赖库：
大数据文摘作品，转载要求见文末 翻译 | 姜范波 Aileen 导读： 2014年，还在谷歌做暑期实习生的Ian Goodfellow开发实施了阅读街景图中路标的数字的方法。如今，新的一群谷歌实习生借助深度学习和TPU的强大运算能力完善了大神当年的算法。 新的机器学习框架下，谷歌地图可以准确识别超过800亿战的街景视图图片中的文字， 为十多亿谷歌地图用户创造更好的体验。后台回复“谷歌”下载论文全文。 Ian Goodfellow自己也发推特支持谷歌地图新算法，缅怀当年自己做实习生的创作 识别并提取图片有效信
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。
随着基于人工智能与机器学习的应用如雨后春笋般不断涌现，我们也看到有很多提供类似功能的 API 悄悄登上了舞台。 API 是用于构建软件应用的程序、协议以及工具的组合；本文是对2015 中这个列表的修正与完善，移除了部分被废弃的 API ；我们也添加了最近由 IBM、Google、Microsoft 这些大厂发布的 API 。所有的 API 可以根据应用场景进行分组： 人脸与图片识别。 文本分析，自然语言处理以及情感分析。 语言翻译。 预测以及其他的机器学习算法。 在具体的每个分组内，我们根据首字母顺序排序；
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。
表格结构识别是表格区域检测之后的任务，其目标是识别出表格的布局结构、层次结构等，将表格视觉信息转换成可重建表格的结构描述信息。这些表格结构描述信息包括：单元格的具体位置、单元格之间的关系、单元格的行列位置等。
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。
今天早上一早醒来，发现各大科技圈公众号平台开始刷屏OpenAI发布的新模型GPT4.0，看这个版本号就已经知道又是一大波特性的更新
本文介绍了腾讯AI Lab在计算机视觉领域的最新研究成果，包括人脸和OCR技术的最新进展、相关竞赛和落地应用。团队在多个国际权威榜单上名列前茅，并首次提出了“级联回归”算法，有效提升了OCR的准确度。此外，团队还介绍了如何将人脸识别技术应用于安全领域，以及OCR技术在医疗领域的应用。
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。
导读：作者系腾讯QQ研发中心——CV应用研究组的totoralin。本文主要介绍基于深度学习的文档重建框架，通过文档校正、版面分析、字体识别和阅读排序将纸质文档智能转成可编辑的电子文档。相比较传统的OCR技术，更加完整地恢复出文档关键图表等内容，提高用户文档处理的效率。 1、相关背景 随着知识爆炸，借助纸质媒体、网络媒体等途径每天我们都在接触大量的信息。但是当我们发现某些信息是有启发性、有价值的，又苦于如何将这些信息沉淀下来。由于这些信息载体丰富多样，有的是纸质书有的是网页报道有的是PDF电子书，没有
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
本文将从图片中文字提取的原理以及应用案例等多方面进行讲述，希望一文能为你讲透通用文字识别。
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
本文将主要介绍数平精准推荐团队的文本检测技术。
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。
在全球信息产业高速发展的背景下，IDC预测，2018 到 2025 年之间，全球产生的数据量将会从 33 ZB 增长到 175 ZB， 复合增长率27%，其中超过 80%的数据都会是处理难度较大的非结构化数据，如文档、文本、图形、图像、音频、视频等。非结构化数据在大数据时代的重要地位已成为共识。近些年，伴随着大数据存储、人工智能(AI)等技术的蓬勃发展，非结构化数据的价值得到了巨大的发挥。如：自然语言处理、图像识别、语音识别等技术，已在各行业得到广泛应用，并不断的提炼数据中的价值。
图像识别算法在企业文档管理软件里可谓是扮演了一位全能选手，让我们的文档处理变得轻松愉快，就像吃了一块巧克力一样。现在，让我们来看看图像识别算法在企业文档管理软件里的一些酷炫玩法：
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。
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。
多模态机器学习，英文全称 MultiModal Machine Learning (MMML)，旨在通过机器学习的方法实现处理和理解多源模态信息的能力。目前比较热门的研究方向是图像、视频、音频、语义之间的多模态学习。
在本教程中，我们将介绍使用图改改网站来修改图片中的文字的步骤和操作。图改改是一个方便易用的图片编辑平台，提供了文字识别和编辑功能，让您能够轻松地修改图片中的文字内容。
如今，随着数字技术的发展与革新，深度学习在计算机视觉领域上得到越来越广泛应用，并出现在日常工作生活的各个场景之中，如人脸识别、物体的分类与检测等。这些应用都是基于视觉领域单一模态进行的，但其实现实世界并不局限于视觉这单一模态，听觉、语言文字也是现实世界的重要组成部分，仅凭单一模态可能无法对事物类型进行完美的判断。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Adrian Rosebrock 编译 | keiko、万如苑 这是一篇关于安装和使用Tesseract文字识别软件的系列文章。 所谓的光学字符识别是指把打印的手写的或者印刷图片中的的文本自动转化成计算机编码的文本由此我们就可以通过字符串变量控制和修改这些文本。 如果你想了解更多关于Tesseract库和如何使用Tesseract来实现光学字符识别请看本文。 安装OCR软件Tesseract 起初惠普公司在上世纪八十年代就开发了Tesseract,并在2005年公
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。
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。
写在前面 视觉语言预训练提高了许多下游视觉语言任务的性能，例如：图文检索、基于图片的问答或推理。有朋友要问了，除了在公开的学术任务上使用更大的模型/更多的数据/技巧把指标刷得很高，多模态预训练模型有什么实际应用呢？ 为此，字节跳动 AI Lab Research 团队提出了X-VLM，首次提出学习多粒度的视觉和语言对齐。实验证明，这种预训练方法十分高效，模型规模无需很大，预训练数据无需很多， 仅216M参数量的X-VLM就能在广泛的多模态任务上获得了十分优秀的表现，例如：图像文本检索、基于图片的问答或推
图1：仅给出一个新颖主题（例如，一只名叫的狗）的几张图片，Yo’LLaVA就能学会围绕该主题促进文本/视觉对话。
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
ABBYY FineReader是一款强大的OCR识别软件，ABBYY 轻松将任意文档转换成您需要的可编辑、引用、归档、搜索或分享的信息！ABBYY FineReader 通过将纸质文档、PDF文件和数码照片中的文字转换成可编辑、可搜索的文件，让您的电脑处理更具效率，摆脱从前的烦恼。告别耗时费力的手动输入和文件编辑：ABBYY FineReader提供无与伦比的文字识别精度、多语言识别和转换功能，同时完美保留原始文本的布局和格式。这就是最简单的OCR的方式，且本应如此！
文本水印是一种常用的防盗用手段，可以将文本信息嵌入到图片、视频等文件中，用于识别和证明文件的版权归属。在数字化和网络化的时代，大量的原创作品容易被不法分子盗用或侵犯版权，因此加入文本水印成为了保护原创作品和维护知识产权的必要手段。
李杉 编译自 TechCrunch 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 亚马逊这两天公布了人工智能领域的两项进展。 一是AWS将开设一个名为ML Solutions Lab（机器学习解决方案实验室
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。
【新智元导读】移动AI，尤其是智能手机上的计算机视觉应用，已经成为人们生活中重要的一部分。本文将会从最新趋势、未来机会、用户将如何使用手机上的AI等方面进行分析。本人作者是PicsArt的联合创始人兼
AI技术的快速发展激发了人们对于美好未来的畅享，也带来了潜在的危机，数据泄露、电信诈骗等系列风险与隐患开始浮出水面。利用科技手段构建可信的技术发展环境，保护使用者的信息及财产安全，正在成为行业共识。
iText for mac是一款OCR截图文字识别工具，通过截图、拖拽图片，即可以从扫描版的PDF等任意图片中识字，并且可以很好的解决摘抄和批注需求，帮助用户识别图片中文字，节约时间，提高效率。
何谓“真实场景”，意即图片验证码来源于实际的数据采集过程中遇到的网站，对图片验证码的识别训练工作也是出自于真实的环境。而非像很多文章用一个验证码库生成好几万个验证码图片样本，然后用一个CNN或LSTM模型，把数据扔进去跑。
选自Google Blog 作者：Julian Ibarz 机器之心编译 参与：李泽南、晏奇 谷歌地图的街景功能拥有 800 亿张高分辨率图片，而且这个数字还在以每天百万的速度不断增加。街景图片是获取准确地理信息的绝佳渠道，而利用深度学习从图片中获取信息，并实时更新地图地址内容正是谷歌研究团队努力的目标。 每一天，谷歌地图都会为数百万人指路，并提供相应的实时路况信息和商店推荐。为了向用户提供最好的体验，这些信息必须随着不断变化的世界实时更新。谷歌街景车每天都会收集数百万张图片，而人工分析这超过 800 亿张
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
前面文章中，有介绍如何训练生成定制化需求的 CoreML 模型，以图像分类为例做了演示，文章地址：
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 来自剑桥大学、腾讯 AI Lab 等机构的研究者提出了一个全新的框架 MAGIC (iMAge-guided text GeneratIon with CLIP），MAGIC 通过直接插入可控图文匹配模型分数的方式，使得语言模型在解码过程中选择更接近图片信息的生成结果。 机器之心发布 1 导读 本文提出了一个全新的 MAGIC (i
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。
"图搜图"指的是通过图像搜索的一种方法，用户可以通过上传一张图片，搜索引擎会返回类似或者相关的图片结果。这种搜索方式不需要用户输入文字，而是通过比较图片的视觉信息来找到相似或相关的图片。这项技术在许多不同的应用中都很有用，如找到相同或相似的图片，寻找图片的来源，或者识别图片中的物体等等。
在当今数字化时代，文字识别技术（OCR）已成为我们日常生活和工作中的重要工具。 OCR可以将图像或纸质文件中的文字转化为可编辑和可搜索的数字格式，为我们提供了便捷和高效的方式来处理大量的文本信息。
在此背景下，OpenMMLab 重磅推出具备多模态对话能力的 Multimodal-GPT（MMGPT）！
随着互联网的飞速发展，图片成为信息传播的重要媒介，图片中的文本识别与检测技术也一度成为学界业界的研究热点，应用在诸如证件照识别、信息采集、书籍电子化等领域。
“忽略区域”是指图片上指定位置与大小的矩形区域，完全处于这些区域内的文字块，将被排除。
小编昨天为大家分享了Windows系统下的一款功能强大且免费的 OCR 开源工具 Umi-OCR。
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