在日常生活工作中，我们难免会遇到一些问题，比如图片上不合规的文字信息，却要一个一个地审核，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。
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。
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
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。
在低方差的模型中，增加数据集的规模可以帮助我们获取更好的结果。但是当数据集增加到100万条的大规模的时候，我们需要考虑：大规模的训练集是否真的有必要。获取1000个训练集也可以获得更好的效果，通过绘制学习曲线来进行判断。
图像文字作为信息传递的重要载体，图像文字识别对于高效化办公，场景理解等有着重要的意义。
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，
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
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。
自然场景下的文字检测与识别是近年来的热点研究方向之一，也是很多计算机视觉技术实现应用时的重要步骤。相较于技术已经相对成熟的打印文档文字识别，自然场景中的文本识别仍具困难，比如文字的呈现可以有多种方向、多样的颜色和字体等，这些情况都为文字检测与识别技术在现实生活中的应用带来了挑战。
https://cloud.tencent.com/act/event/ocrdemo
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。
通用文字识别OCR是一种文本识别技术，它可以从扫描的文档、图像和其他来源快速准确地识别文本，并将其转换为可编辑的文本文件，尤其是涉及多种语言的文本识别。它通常由专业的图像处理应用程序来实现，它可以自动识别文本，比手动输入快多了。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术得到了广泛的应用和重视。OCR技术用于将印刷或手写的文本转化为可编辑的数据，极大地提高了数据处理的效率和精确度。腾讯云的文字识别服务提供了强大而可靠的OCR功能，为开发者和AI爱好者提供了便捷的文字识别解决方案。
百度 AI 实战营收官战(成都站)，宣告百度 OCR 免费策略再次升级。百度通用文字识别服务的免费使用次数提升100倍，从每天500次提升至每天50000次；通用文字识别高精度版的免费使用次数提升10倍，从每天50次提升至每天500次。
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。
本周主要是介绍了两个方面的内容，一个是如何进行大规模的机器学习，另一个是关于图片文字识别OCR 的案例
导读｜腾讯云OCR团队在产品性能的长期优化实践中，结合客户使用场景及产品架构对服务耗时问题进行了深入剖析和优化。本文作者——腾讯研发工程师彭碧发详细介绍了OCR团队在耗时优化中的思路和方法(如工程优化、模型优化、TIACC加速等)，通过引入TSA算法使用TI-ACC减少模型的识别耗时，结合客户使用场景优化编解码逻辑、对关键节点的日志分流以及与客户所在地就近部署持续降低传输耗时，克服OCR耗时优化面临的环节多、时间短甚至成本有限的问题，最终实现了OCR产品平均耗时从1815ms降低到824ms。希望大
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。
我国作为制造业大国，智能制造升级需求旺盛。近年，相关部委围绕智能制造接连推出政策，促进产业向强向优升级。以人工智能、5G、大数据为主的技术在制造升级的过程中扮演关键作用，例如，在智能装备制造的感知层面，以深度学习为基础的目标检测、文字识别、语义分割等技术在工业制造的各场景中应用广泛。
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
要说生活里最常见、最便民的AI应用技术，OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）当属其中之一。寻常到日常办理各种业务时的身份证识别，前沿到自动驾驶车辆的路牌识别，都少不了它的加持。
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
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
前言 文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一，归属于模式识别和人工智能，是计算机科学的重要组成部分 本文将以上图为主要线索，简要阐述在文字识别领域中的各个组成部分。 一 ，文字识别简介 计算机文字识别，俗称光学字符识别，英文全称是Optical Character Recognition(简称OCR)，它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来，并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。OCR技术是实现文字高速录入的一项关键技术。 在OCR技术中，印刷体文字识别是开展最早，技术
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。
本文主要介绍了一种基于Java和C++混合编程的图像识别服务框架的设计与实现，该框架可以同时支持多种图像识别算法，并提供了灵活的配置方式和容错机制，可广泛应用于各类业务场景。
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
其中，快速灰度化是首步，它使用像素加权法（如YUV转换）将彩色图像转化为黑白，目的是减少数据维度，加速后续处理。
作者：benpeng，腾讯 CSIG 应用开发工程师 腾讯云 OCR 团队近期进行了耗时优化，通用 OCR 优化前平均耗时 1815ms，优化后平均耗时 824ms，提升 2.2 倍。本文旨在让大家了解 OCR 团队在耗时优化中的思路和方法(如工程优化、模型优化、TIACC 加速)，希望能给大家在工作中提供一些新的思路。 一、背景介绍 1、业务背景 近期某重要客户反馈，受当前正在使用的 OCR 服务可用性(非腾讯云)的影响，业务不可用长达半个小时，而且这样的情况时有发生。为了更好的服务，客户开始调研，主要是
在最新一期的 AAAI 2020 线上论文分享中，旷视研究院算法研究员万昭祎结合被接收的两篇论文，向我们介绍了旷视提出的高性能实时文字检测算法和更鲁棒的文字识别框架。
本文主要介绍了如何在社区中实现图片分类和情感识别，以及如何对图像进行特征提取和选择合适的模型来加速训练和识别过程。作者通过对比多种方案，包括使用传统的CNN和RNN模型，以及使用更先进的模型如VGG和ResNet，最终选择使用Dense CNN模型来实现图片分类和情感识别任务。同时，作者还分享了在训练过程中使用的一些技术和方法，包括数据扩增、模型选择和超参数调优等，以提升模型的性能和效率。
驾驶证识别 OCR 技术的发展使得驾驶证信息的自动化处理成为可能。通过使用 OCR 算法和 API 接入，我们能够轻松地识别驾驶证上的各个字段，如证号、姓名、性别、国籍、住址、出生日期、初次领证日期、准驾车型、有效期限、发证机构等。
作者：TencentOCR团队 全球 OCR 最顶级赛事，TencentOCR 以绝对领先优势斩获三冠，腾讯技术再扬威名！ 一、竞赛背景 2021 年 9 月，两年一届的 ICDAR 竞赛落下帷幕，这是文字识别（OCR）领域全球最顶级赛事。TencentOCR 团队在本届比赛中参加了视频文字识别竞赛，并包揽该赛道全部 3 项冠军，成绩遥遥领先。这也是继 2017 年团队勇夺 4 项官方认证冠军[1]、2019 团队勇夺 7 项冠军后[2]，再创佳绩，同时也标志着腾讯 OCR 技术稳居国际第一流水准。
现阶段，越来越多的金融机构将业务转到线上，推出了“零接触”金融服务以提升业务流程效率。在此过程中，智能文字识别技术对提升复杂版式文档录入效率起到了重要作用。
当大家都在自嘲打工人梗的时候，你是否关注过这样一个问题： 每天、每周、每月，甚至一年结束，我们在文字处理、文档梳理上花了多少时间？我们一天打出了多少文字？ 以笔者为例，仅在5月份一个月，在办公电脑端（仅统计其中一台）就打了144016字，平均每个工作日6546字，一个月妥妥一篇10万+中篇小说的篇幅。 文字作为一种通用的信息记录、传递符号，有人追捧它的艺术性，也有人苦恼它的重复性。 世界上最早的打字机距今已有213年，对于文字工作者来说，码字的效率各有各的登峰造极，却也不得不面对每日PPT、
银行卡扫描识别 Ctrip Tech 背景介绍： 图像识别是人工智能的一个重要领域 。为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序，人们提出了不同的图像识别模型。图像识别经历了三个阶段的发展：文字识别，数字图像处理与识别，物体识别。文字识别的研究是从1950年开始的，一般是识别字母，数字和符号，从印刷文字识别到手写文字识别，应用非常广泛。 随着智能手机兴起，手机支付的行为越来越普及。但是用户在手机上输入银行卡卡号时，速度很慢，需要仔细的校对，用户体验很差。美国的PAYPAL 、苹果公司，中国的阿里公司和腾讯都在
由于深度学习和海量数据的涌现，场景文字识别技术获得飞速发展。但是先前同类方法存在种种缺点，为此，本文提出 TextScanner，一种鲁棒的基于分割的场景文字识别方法，可以正确读取字符数据，并在一系列相关的文字基准数据集上，取得了当前最佳的性能。本文是旷视研究院与华中科技大学的联合研究成果，已收录于 AAAI 2020。
近期，2022中国图象图形大会（CCIG 2022）在成都圆满落幕。本次大会由中国科学技术协会指导，中国图象图形学学会主办，四川大学承办，电子科技大学协办，汇聚了潘云鹤院士、郑南宁院士、高文院士、戴琼海院士、王耀南院士、乔红院士等百余位国内知名学者，以及来自百度、华为、OPPO、合合信息等企业的技术专家，共话图像图形学术研究与技术创新趋势，共谋行业新发展，参会人数突破1500人。
现阶段，手机扫描正越来越多地进入到人们的生活中。随着扫描应用场景的不断拓宽，诸多细节的问题逐渐显露，比如使用者在拍照扫描文档时，手指不小心“入镜”了，只能重拍；拍电脑屏幕时，画面上有一些彩色条纹，既不美观也影响内容识别；拍完照片后发现文档很杂乱，扫描时需要手动叠加好几种图片处理方案，才能获得理想的效果……这些“糟心事”，如今被一个滤镜轻松解决了。
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。
OCR文字识别，基于腾讯世界领先的深度学习技术和海量数据，提供卡证、票据类、印刷体、手写体、自定义模板等多种场景和类型的文字识别服务，大大提高信息录入效率、降低客户使用成本。
原文链接：腾讯云存储网关提供混合云存储服务，实现数据分层存储！ - 腾讯云开发者社区-腾讯云
图片中的文字无法识别怎么版？Text Scanner Mac版是一款强大好用的OCR文字识别工具，基于AI领先的深度学习算法，利用光学字符识别技术，将图片上的文字内容，直接转换为可编辑文本！
实现的方式还是挺多的，这里介绍下百度的AI开放平台，毕竟大公司，感觉识别的精度会高点，同时相信他们的算法也会不断优化，我等小菜鸟只要会用就可以啦。
通用文字 OCR 识别 API 是一种功能强大的服务，可用于多场景、多语种的整图文字检测和识别，通过将OCR技术应用于学校环境，可以实现教育资源的数字化和学习过程的自动化。
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。
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