最近工作中涉及到一部分文档和纸质文档的校验工作,就想把纸质文件拍下来,用文字来互相校验。想到之前调用有道智云接口做了文档翻译。看了下OCR文字识别的API接口,有道提供了多种OCR识别的不同接口,有手写体、印刷体、表格、整题识别、购物小票识别、身份证、名片等。干脆这次就继续用有道智云接口做个小demo,把这些功能都试了试,当练手,也当为以后的可能用到的功能做准备了。
今天心血来潮做了个识别图片文字的demo,现在文字识别技术已经比较成熟了,而且还有可以调用的公共接口。
首先鸣谢 @samayala22(加拿大)、@manjrekarom (印度)等社区同学为本文提及的技术点做出的卓越贡献 !期待更多社区伙伴加入算法优化工作中来,同时也希望这两位小伙伴早日学会中文,读懂我们的致谢~
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。
在日常生活中,我们经常会需要将图片里的文字信息提取出来使用,通过人工方式采集的录入方式十分机械且效率低下。其实可以通过OCR技术,将印刷体、手写体的图片进行扫描即可将文字识别并录入系统中。市面上也存在较多OCR识别应用,但不一定能够适用于我们。
这里的PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch')中的lang可以是很多种语言,比如`ch`, `en`, `fr`, `german`, `korean`, `japan`。
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。
前两年自主可控平台的理念甚嚣尘上,后来又出现了安可联盟,现在终于定论了信创概念,众多工具软件、应用软件、数据库软件以及各类接口类程序都在慢慢接入国产化的操作系统,助力国内的IT环境的搭建与运维,现在终于有了比较好用的、可以在国产化操作系统平台下使用的OCR文档文字识别技术开发包了~
腾讯云开源应用中心,基于腾讯云产品能力,适配热门开源应用。完全开源,全栈云生,一键使用。 在日常生活中,我们经常会需要将图片里的文字信息提取出来使用,通过人工方式采集的录入方式十分机械且效率低下。其实可以通过OCR技术,将印刷体、手写体的图片进行扫描即可将文字识别并录入系统中。市面上也存在较多OCR识别应用,但不一定能够适用于我们。 接下来,我们将基于开源应用uni-app和腾讯云开源应用插件中心适配的腾讯云文字识别(OCR)插件,快速的开发一款文字识别应用。 预备环境 本次开发基于uni-app框架,
验证码分析:图片上有折线,验证码有数字,有英文字母大小写,分类的时候需要更多的样本,验证码的字母是彩色的,图片上有雪花等噪点,因此识别改验证码难度较大。
本篇就来看看如何把PaddleOCR的源码重新编译成动态库,供OpenCV的Demo调用。
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。
一般直接运行可能会出错,因为需要下载eng.traineddata语言包,可以识别数字和字母,注意一下下载地址和保存路径,国内的网很容易下载失败,所以导致运行出错。
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。
OCR 的全称是 Optical Character Recognition,即光学字符识别,通俗点讲就是文字识别。在办公领域,最常用的就是识别图片上的文字,比如识别图片中的发票信息、合同信息、Excel 或者 Word 截图,比如说你对着喜欢的几页书拍了照,想把里面的文字抠出来怎么办?
本期将介绍并演示C++ OpenCV使用PaddleOCR做文字识别的步骤与效果。
随着图片时代的飞速发展,大量的文字内容为了优化排版和表现效果,都采用了图片的形式发布和存储,这为内容的传播和安全性带来了很大的便利,需要做重复性劳动。
OCR文字,车牌,验证码识别 专知荟萃 入门学习 论文及代码 文字识别 文字检测 验证码破解 手写体识别 车牌识别 实战项目 视频 入门学习 端到端的OCR:基于CNN的实现 blog: [http://blog.xlvector.net/2016-05/mxnet-ocr-cnn/] 如何用卷积神经网络CNN识别手写数字集? blog: [http://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5671136.html] OCR文字识别用的是什么算法? [https://www.zh
Refer from http://hellosure.github.io/ocr/2014/10/11/tesseract-ocr/
讲师简介:毕业于华中科技大学,负责智能图像相关AI产品,熟悉AI视觉工程化,对计算机图像处理有一定的理解,现担任腾讯云大数据及人工智能产品中心高级工程师。
OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是一种将印刷体或手写文字转换为可编辑文本的技术。它通过将图像中的字符转换为计算机可以理解的文本形式,实现了从纸质文档到数字化数据的转换。
腾讯云 API 全新升级 3.0 ,该版本进行了性能优化且全地域部署、支持就近和按地域接入、访问时延下降显著,接口描述更加详细、错误码描述更加全面、SDK增加接口级注释,让您更加方便快捷的使用腾讯云产品。人脸识别、文字识别,语音识别等众多产品均已接入云API 3.0。
最近因为对文本情感分析有一些需要,所以去学习使用了一下百度的NLP处理模块,特此记录一下,来和大家一起分享。
https://github.com/TencentCloud/tencentcloud-sdk-php
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。
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%
2、在任意地方创建一个文件夹tessdata,将下载的chi_sim.traineddata 和 eng.traineddata语言包存放在该目录下,也可以直接存放到自己项目的resources/tessdata目录下。
Tess4J是对Tesseract OCR API的Java JNA 封装。tesseract是跨平台的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)引擎,让开发者非常容易的集成OCR能力到他们自己的应用。通过强大的API从图片中识别和提取文本内容。Tess4J支持主流的图片格式,如TIFF,JPEG,GIF,PNG,BMP,and PDF。 OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)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,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;即,针对印刷体字符,采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件,并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式,供文字处理软件进一步编辑加工的技术。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,ICR(Intelligent Character Recognition)的名词也因此而产生。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。
功能实现来自poocr这个开源的第三方库,使用 教程之前已经在我的同名小破站账号给大家分享过了~👇
MMOCR github主页:GitHub - open-mmlab/mmocr: OpenMMLab Text Detection, Recognition and Understanding Toolbox
来自巴西阿雷格里港大学的学者发表于ECCV2018的论文《License Plate Detection and Recognition in Unconstrained Scenarios》,给出了一整套完整的车牌识别系统设计,着眼于解决在非限定场景有挑战的车牌识别应用,其性能优于目前主流的商业系统,代码已经开源,非常值得参考。 作者信息:
4 月 1 日,Infinity宣布端到端 RAG 解决方案 RAGFlow 开源,仅一天收获上千颗星,到底有何魅力? 我们来安装体验并从代码层面来分析看看。
「百度飞桨(PaddlePaddle)」 是百度推出的开源深度学习平台。作为国内领先的深度学习框架之一,飞桨提供了丰富的工具和资源,帮助开发者和研究者轻松地构建、训练和部署各种深度学习模型。他有非常全面的深度学习库,提供了广泛的深度学习库和工具,涵盖了图像处理、自然语言处理、推荐系统等多个领域。开发者可以轻松地使用这些工具构建复杂的深度学习模型。并且它支持灵活的模型定义和训练,使其适用于各种深度学习任务。
注意 OpenGauss 与 Ubuntu 桌面端的系统都是已经安装过 CANN 的,只有 minimal 是需要安装的。
最近在技术交流群里聊到一个关于图像文字识别的需求,在工作、生活中常常会用到,比如票据、漫画、扫描件、照片的文本提取。
tess4j 实现文字识别Demo,下面为内容实现源码,内容仅为一个demo,demo下载地址:tess4jDemo
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。
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。
EasyOCR是一款用python语言编写的OCR第三方库,同时支持GPU和CPU,还提供了可直接运行的命令行工具,目前已经支持超过70种语言,当然,中文也是支持的,项目地址是: https://github.com/JaidedAI/EasyOCR
很早之前曾经做过一个图片识别的项目,当时有一项功能是整题识别,即传入数学题的截图,可通过ocr技术识别出图片内容,但当时只限于识别文字,并未作更深一步的处理,现在想来实用性并不强,毕竟大家更需要的是解题思路,而不是让AI读出题干(题干的文字,我都认识,连起来我就不知道怎么下手去做了 = = ),最近刚好有时间,于是尝试来为有娃的朋友做一个搜题神器。
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。 5月,腾讯云神图、腾讯云OCR、语音识别、NLP推出全新功能;腾讯云慧眼、腾讯云神图人脸试妆、腾讯云神图人像变换、腾讯云神图自定义人像分割、腾讯云OCR、语音识别、NLP优化了核心性能。 腾讯云神图·人脸年龄变换 通过算法模型控制输入人脸图片的脸部肌肉紧致程度,肤质细腻程度,皱纹的多少,白发程度等年龄表达,生成从小孩到老年各个年龄平滑过渡的一系列图片,同时
参考 https://blog.csdn.net/gs80140/article/details/103938651
本期将介绍并演示PaddleOCR+Python+OpenCV实现车牌识别、身份证信息识别和车票信息识别的步骤与效果。
github官网:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
疫情防控常态化下,健康码、通信行程卡已成为出入社区、办公园区、景区、交通枢纽等场合查验个人健康状况的必要条件。 然而,很多地方都还在采用人工的方式进行确认,不仅占用大量人力、财力,且存在各种问题。 为应对疫情常态化下爆发的各类防疫需求,腾讯云AI文字识别(OCR)特别推出了通信行程卡与防疫健康码识别两大能力,用AI助力各地开展疫情防控工作,提升识别录入效率,节省人工核对时间。 具体来说: 01 通信行程卡识别 文字识别(OCR)在助力抗疫方面对算力、并发、检测速度有着更高的要求,想满足各地大量识别请求并发
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
“ 多大型多模态的评估标准MM-Vet 定义了 6 个核心 VL 功能:识别、OCR、知识、语言生成、空间感知和数学计算,并提出了一个基于 LLM 的开放式输出评估器,可以对不同的问题类型和答案风格进行评估,从而产生统一的评分指标。”
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~
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