Refer from http://hellosure.github.io/ocr/2014/10/11/tesseract-ocr/
随着互联网金融的的发展，越来越多的互联网金融公司都推出了自己的金融APP，这些APP都涉及到个人身份证信息的输入认证，如果手动去输入身份证号码和姓名，速度非常慢，且用户体验非常差。为了提高在手机移动终端上输入身份证信息的速度和准确性，
VIN码又叫车架号也叫车辆识别代码，是制造厂为了识别而给一辆车指定的一组编号。由于VIN码的数字和英文字母是不断切换，共有十七个数字及字母组成的编码。
国内的OCR技术其实已经发展很长时间，但移动端的OCR是2013年才开始有的，因为这也需要硬件的支持，2013年随着Android和iOS系统的普及，原先在PC端的OCR软件都逐渐移植到了移动端。下面就移动端银行卡识别技术进行简单介绍。
要使用百度文字识别，自然免不了要注册该平台的账号，否则凭什么让你使用，点击百度智能云进入，没有账号的可以先注册账号，注册应该就不用我讲解了吧？这里默认都有账号了，然后登录。
今天和大家介绍一个超轻量级的中文 OCR 项目，目前这个项目已在 GitHub 上标星 6.7k。
记得在两年前就有一个快递行业的朋友向我咨询，有没有APP可以直接识别出快递单上的手机号码，然后进行拨打电话，这样他就不用每天用手机键盘去一个个的输入数字了。每天他的员工每个人都要打几十个甚至上百个电话，如果可以用手机号识别代替手工输入数字，既可以让快递员工作轻松一些，又可以节约时间。
快捷支付涉及到方方面面，同时安全问题既是用户所关心的，也是制作者不容忽视的重要部分。 比如涉及到支付和金钱的app，商户端app等等，都需要进行实名认证，实名认证可以通过银行卡认证和身份证认证。 通常办法是通过上传照片，并且手动输入基本信息进行认证，这种方法不仅操作复杂，而且容易出错。 网上很多资源，识别率低，速度慢，用户体验很差。今天我就和大家介绍一下我使用的方法，可以快速、高效的识别中国身份证信息。
Tessseract是一款由HP实验室开发由 Google 维护的开源 OCR（Optical Character Recognition , 光学字符识别）引擎。能够支持中文十分难得。虽然其识别效果不是很理想，但是对于要求不高的中小型项目来说，已经足够用了。
近几年，各种各样的APP正在取代PC端软件成为用户应用方式的首选，而在APP中，用户信息注册是必不可少的环节，尤其是大型公众平台、第三方支付平台、二手车交易平台等，更是有庞大的用户群体来进行信息输入。在这样的大环境中，谁能提供更好的用户体验，谁就会在竞争中抢得先机。因此，基于移动终端的OCR识别技术的延伸应用—移动端身份证识别应运而生，解决了APP中用户实名注册过程中的手动录入信息的痛点！
LZ-Says：最近好哥儿们因公来廊坊，在家里可谓夜夜笙歌，喝酒喝的俩眼发懵，最近状态欠佳，导致学习计划一直在滞留，今天通过简短的小例子，重新拾起学习之路，滚蛋吧，懒瘤君~
VIN，是英文Vehicle Identification Number（车辆识别码）的缩写，也就是我们平时所说的车架号、大架号。总共由17位字符组成，是汽车唯一的身份识别信息，好比于汽车的“身份证”
2015年我出版了个人第一本关于图像处理方面的书籍《Java图像处理-编程技巧与应用实践》，这本书主要是从理论与编码上面详细阐述了图像处理基础算法以及它们在编码实现上的技巧。一转眼已经三年过去了，在这三年的时光里我无时无刻都在关注图像处理与计算机视觉技术发展与未来，同时渐渐萌发了再写一本图像处理相关技术书籍的念头，因为《Java图像处理-编程技巧与应用实践》一书主要不是针对工程应用场景，读者在学完之后很难直接上手开始做项目，所以把第二本书定位为工程实战书籍类型，可以帮助大家解决工程与项目实际技术问题。OpenCV是英特尔开源出来的计算机视觉框架，有着十分强大的图像与视频分析处理算法库。借助OpenCV框架，Android程序员可以在不关心底层数学原理的情况下，解决人脸检测、OCR识别、AR应用开发，图像与视频分析处理，文本处理等Androd开发者经常遇到问题，考虑这些真实需求，本着从易到难的原则，列出了提纲，得到机械工业出版社 杨绣国编辑 肯定与大力支持，于是才有《OpenCV Android开发实战》一书的写作与出版。
前面文章《Android SurfaceVeiw划矩形截屏存放到RecyclerView中》已经通过手指划矩形把图片存入到RecyclerView中了，以前也加入过TeseractOCR的识别，因为截取的图像不理解 ，所以识别的效果也不好，所以这次利用截图方式再做一个简单的图像预处理来看看识别效果。
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。
随着移动互联网的兴起，移动设备成为日常生活中不可或缺的成员，越来越多的业务都通过移动设备办理。但目前的方案多是将移动设备获取的证件图像通过网络上传至服务端，在服务端完成识别任务。此方案存在以下缺陷：受网络影响较大，特别是现在手机拍摄图像都比较大的，网络传输比较费时；对客户的隐私保护不够；识别速度不够快，包含了网络传输图像的时间。所以一种基于Android、iOS系统的移动端身份证识别方法，可直接在设备端本地完成识别任务，得到识别结果，无需上传证件图片，有效避免网络传输速度的影响，对用户隐私进行了很好的保护。
说移动端多种证件识别图文智能处理技术之前，先说说服务器端的多种证件识别图文智能处理服务程序。
随着智能手机的普及，手机不断实现质的飞跃，你家里还能找到那台N年前风靡全国的大哥大和诺基亚吗？相信很多人家里都还有。后来智能手机的发展直接打破原有的平衡，直接让非智能机快速步入老人机行列。时间过的如此之快，科技发展的如此之快。这些年着实火了一把的苹果手机，是乔布斯带给世界的惊喜。更新换代之快，大家有目共睹。
腾讯OCR光学识别官网介绍:(https://cloud.tencent.com/document/product/866/36214)
伴随着移动端用户增速的放缓，移动端市场经过几年的大浪淘沙，沉淀下来的APP产品逐渐稳定，对于移动端人才需求的增速也日趋下降。移动开发“两极分化”愈加明显：只有平庸和抢手之分，没有差不多的“中间层”。退后一步一无所有，向前一步一马平川！
随着科技的发展，用户通过网络进行在线支付越来越方便。平时上网购物、交水电费、转账汇款等都需要绑定银行卡，但要手动输入 16-19 位银行卡号，速度慢、易出错始终是线上移动支付的一个 “硬伤”。为了给移动商业企业的用户打造优质的支付体验，简化操作程序已经成为提升企业竞争力的重要手段。因此，基于手机平台的移动端银行卡识别技术应运而生，很好的解决这一问题。
最近答题类app比较火,玩了几把之后想到为什么不用技术来查找答案呢?因此搞了一款辅助app,能够帮助大家直接搜索答案.经过两天的开发和三天的测试,终于让我的冲顶率达到了80%左右,先上几个不错的战绩装
最近一系列的文章都是用Android利用OpenCV NDK的方法通过摄像头实时获取图像进行图像处理，在上一篇《Android使用Tesseract-ocr进行文字识别》我们学习了一下TesserartOCR的图像识别功能，这一章主要介绍怎么样通过图像的处理再加上我们OCR的识别获取的想要的东西。
受支付宝银行卡识别的启发，腾讯随后在微信、QQ中添加银行卡识别功能，通过技术上的创新提升用户支付的体验，均得到用户的肯定。为此，更多的行业用户希望在其业务系统中集成手机拍照银行卡识别功能，比如：证券公司为股民开户时需要绑定银行卡账号；保险公司为车险用户赔付时需要登记用户的银行卡账号，在线金融公司为提高客户体验度，也在使用银行卡识别。
短信验证码：可用于登录、注册、找回密码、支付认证等等应用场景。支持三大运营商，3秒可达，99.99％到达率，支持大容量高并发。
最近出了点安全事故，有人盗号。而且手段极其简单，就是暴力破解。 为了提高安全性，UI的界面加了验证机制。这也为自动化测试提高了难度。
关于OCR这块以前《Android通过OpenCV和TesserartOCR实时进行识别》中用过TesserartOCR，原来用的模型库也挺大，最近也研究了下别的OCR，最终决定采用百度飞桨PaddleOCR，本篇就是基于百度飞桨的PaddleOCR在Window版下C++的布署。
我们非常高兴地宣布，适用于 Windows、iOS、Android 和服务器的 ComPDFKit 转档SDK 1.8.0 现已发布！在该版本中，OCR 功能支持了表格识别，优化了OCR文字识别率。PDF to HTML 优化了html 文件结构，使转换后的 HTML 文件容量大幅减少。
Tesseract是Ray Smith于1985到1995年间在惠普布里斯托实验室开发的一个OCR引擎，曾经在1995 UNLV精确度测试中名列前茅。但1996年后基本停止了开发。2006年，Google邀请Smith加盟，重启该项目。目前项目的许可证是Apache 2.0。该项目目前支持Windows、Linux和Mac OS等主流平台。但作为一个引擎，它只提供命令行工具。 现阶段的Tesseract由Google负责维护，是最好的开源OCR Engine之一，并且支持中文。
移动端身份证识别SDK是基于移动平台的身份证识别应用程序，支持Android、iOS移动操作系统。该产品采用手机、平板电脑摄像头拍摄身份证图像，然后通过OCR软件对身份证信息进行识别提取。
训练数据可以在tessdata下载，里面包含各种语言。当然你自己也可以训练它，有兴趣的可以学习一下相关内容。
ujsAutoClock 江苏大学自动健康打卡项目（Chrome 扩展 & Android APP）
Android 的 UI 测试中，经常要点击某个控件，google 给出了 uiautomator 工具可以方便的查看控件信息，但是写测试用例的时候，仍然经常遇到控件无法获取或者不方便获取的情况，比如：
随着移动互联网的的发展，越来越多的公司都推出了自己的移动APP，这些APP多数都涉及到个人身份证信息的输入认证（即实名认证），如果手动去输入身份证号码和姓名，速度非常慢，且用户体验非常差。为了提高在移动终端上输入身份证信息的速度和准确性，移动端身份证识别技术出现了。只需将移动端身份证识别SDK集成到APP中，即可通过手机摄像头扫描识别身份信息。
现在很多需要录入银行卡信息才能办理的业务仍然停留在纯手工录入的方式，流程繁琐又耗时，造成业务办理的等待时间长，流程效率低，顾客抱怨增多，运营成本也在不断增大等问题。与手工输入银行卡号相比，移动端银行卡识别具备精确度高、识别速度快、抗干扰性强等特点，能够识别市面上几乎所有的银行卡(含凸字银行卡和平面银行卡等)，移动端银行卡识别
VIN码即车架号就是汽车的唯一的身份证，汽车从下线出厂、进4S店销售、行驶证登记造册、保险登记、车辆车检、车辆维修保养、车辆召回、车辆交易等直至车辆报废，这无数有关于汽车的场景中，汽车VIN码的信息录入始终贯穿其中，如同我们一生中无数场景都要用到身份证一样。
前几天给大家推送过如何快速在安卓上跑通OCR应用、如何将AI模型集成到安卓应用中，本章将对部署过程中的关键代码进行解读。
关于中文的识别，效果比较好而且开源的应该就是Tesseract-OCR了，所以自己亲身试用一下，分享到博客让有同样兴趣的人少走弯路。 文中所用到的身份证图片资源是百度找的，如有侵权可联系我删除。
对于数据采集有2种主要的方法，一种是通过api网络请求的拦截，破解api的请求参数及规则；另一种则是模拟用户的操作行为，读取界面上返回的数据来提取。
腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室，帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案，助力各行各业的数字化和智能化转型。 7月，腾讯云慧眼、腾讯云OCR、腾讯云神图、语音识别、NLP自然语言处理推出全新功能；腾讯云OCR、腾讯云神图、TTS语音合成优化了核心性能。 腾讯云慧眼 身份证识别及信息核验 通过OCR识别或手动输入姓名和身份证号或传入身份证人像面照片提供所需验证信息，校验姓名和身份证号的真实性和一致性。可应用于游戏、直播、电商、运营商等场景。 身份证人像照片验真 传入
4月8日，苹果发布了其最新的多模态大语言模型（MLLM ）——Ferret-UI，能够更有效地理解和与屏幕信息进行交互，在所有基本UI任务上都超过了GPT-4V！
目前很多地方都会用到移动端车牌识别这个技术，大家可以留意一下道路停车，汽修服务，移动警务等，通过车牌识别这个技术，实现快速对车辆进行管理与服务。
。其实很简单，我们只需要去这个网址里输入我们想生成的文字，他就会自动出现字符的版本。 http://patorjk.com/software/taag/#p=display&f=Graffiti&t=Type%20Something%20 比如我在这里输入openwrt。
哈喽，估计大多数人都进入远程办公状态了吧，狗哥也是。今天给大家推荐 5 个 精美 APP，这 5 个 APP 的特点就是不用的时候你没注意，等到用上了就满世界找，建议收藏！原创不易，觉得有用的话，麻烦文末帮点亮"在看"，祝好，谢谢！
该项目的主要功能是提供预训练和微调后的 LLaMA 语言模型的权重和起始代码。这些模型参数范围从 7B 到 70B 不等。
提到微软，大家脑海中最先浮现的肯定就是Windows了。作为一家已经成立了46年之久的顶级科技公司，微软其实每天也在做着很多软件公司都在做的事——开发软件。
活动介绍 TMQ第四十四期在线沙龙分享活动圆满结束啦！ 本次分享的主题：UI自动化——adbui的使用及实现。 共有103位测试小伙伴报名参加活动。 想知道活动分享了啥吗？ 请往下看吧！ 嘉宾 年奇东
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