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。
在Python爬虫中，或者使用POST提交的过程中，往往需要提交验证码来验证，除了人工打码，付费的api接口（打码接口），深度学习识别验证码，当然还有适合新人使用的OCR验证码识别库，简单的验证码是可以完全实现自动打码的，比如下面本渣渣分享的通用验证码自动识别库：ddddocr（带带弟弟OCR）！
之前在群里咨询，做自动化的时候，接口怎么去处理验证码的，接下来介绍一下如何通过图像识别技术去实现。
服务商提供的OCR API可选择性比较多，开发者可以根据自己的需求选择适合自己的服务商。
github地址:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
2、pip3 install pillow or easy_install Pillow
https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
增值税发票是企业和机构进行财务报销和结算时的一种重要凭证，每月的开票数量往往非常庞大，人工处理起来十分繁琐和耗时，容易出现误差。最重要的是，这种重复性的、机械性的工作根本不能提高财务工作的质量。
首先我们需要安装PIL和pytesseract库。 PIL：（Python Imaging Library）是Python平台上的图像处理标准库，功能非常强大。 pytesseract：图像识别库。
代码地址：https://github.com/liguobao/python-verify-code-ocr
知名的开源OCR引擎Tesseract 3.0版本日前发布，可以在项目网站下载：http://code.google.com/p/tesseract-ocr, 新版本支持中文,中文语言包定义http:
有个需求，需要从一张图片中识别出中文，通过python来实现，这种这么高大上的黑科技我们普通人自然搞不了，去github找了一个似乎能满足需求的开源库-tesseract-ocr： Tesseract的OCR引擎目前已作为开源项目发布在Google Project，其项目主页在这里查看https://github.com/tesseract-ocr， 它支持中文OCR，并提供了一个命令行工具。python中对应的包是pytesseract. 通过这个工具我们可以识别图片上的文字。 笔者的开发环境如下： ma
1.Python安装 官网下载较慢, 可到淘宝镜像源 https://registry.npmmirror.com/binary.html?path=python/安装3.8或3.9, windows
1 图像采集：就直接通过HTTP抓HTML，然后分析出图片的url，然后下载保存就可以了
本次分享的所有OCR功能，有100多种使用场景，例如：识别发票、识别身份证、识别银行卡等等。
Refer from http://hellosure.github.io/ocr/2014/10/11/tesseract-ocr/
dddocr是一个基于深度学习的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）库，用于识别图片中的文字。它可以识别各种类型的文字，包括印刷体、手写体、表格、条形码等。dddocr库使用了深度卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等先进的模型，具有较高的准确性和稳定性。
本文参考http://blog.sina.com.cn/s/blog_4aa166780101cji7.html实现，在这里感谢该文章的作者。 OCR(Optical Character Recognition):光学字符识别,是指对图片文件中的文字进行分析识别，获取的过程。 Tesseract：开源的OCR识别引擎，初期Tesseract引擎由HP实验室研发，后来贡献给了开源软件业，后经由Google进行改进，消除bug，优化，重新发布。当前版本为3.02 项目下载地址为：http://jaist.dl.
需要环境 Python3.x以上 需要安装PIL以及tesseract-ocr引擎。点我下载tesseract-ocr引擎 如何使用 pip install pytesser3 如图： 【可
Tesseract 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。与Microsoft Office Document Imaging（MODI）相比，我们可以不断的训练的库，使图像转换文本的能力不断增强；如果团队深度需要，还可以以它为模板，开发出符合自身需求的OCR引擎。 GitHub 地址：https://github.com/tesseract-... 安装包官方下载地址：https://digi.bib.uni-mannheim... 安装包百度云盘下载地址：https://pan.baidu.com/s/1AOsJ...
这里使用了 pytesseract 来进行验证码识别，它是基于 Google 的 Tesseract-OCR ，所以在使用之前需要先安装 Tesseract-OCR。使用 PIL 来进行图像处理。pytesseract 默认支持 tiff、bmp 图片格式，使用 PIL 库之后，能够支持 jpeg、gif、png 等其他图片格式；
pytesseract最新版本0.1.6，网址：https://pypi.python.org/pypi/pytesseract
tessercat下载地址：https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ //请依据自己的操作系统下载exe文件安装
在人工智能兴起的当下，AI正以不可思议的速度重塑着每一个行业。在笔者看来，AI处理能力强弱的最核心的评判指标终将是数据，先是数据质量，再是数据规模。两者任何一个的差距都将是能力强弱的分水岭。那么接踵而至数据从哪里来？我们又将要如何提取数据？...本文的这款软件将会重点帮我们解决如何从图片、二维码、PDF等介质中提取文件内容的问题，相信大家读完本文后会有一定的收获。
一、安装配置（python2.7） 1.pip install pytesseract 2、pip install pyocr 3、pip install pillow 4、安装tesseract-ocr：http://jaist.dl.sourceforge.net/project/tesseract-ocr-alt/tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe，安装在C:\Program Files\下 5、找到 pytesseract.py 更改 tesseract_cmd = 'C
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。
黑科技？还是黑代码？ 我感觉这个看在你用啥，对不对？反正我用来（* * * * ） 你懂得
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。
https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/
在日常办公或者学习中，往往存在这样一个工作场景，比如，“老王，我这里有一张图片，你把里面的文字信息给我整理出来”，都2021年了，你真的还在手敲图片文字信息么？那么还不赶紧收藏这篇秘籍，这里本渣渣总结了三种方法，教你如何将图片上的文字信息提取出来，图片转成文字信息的方法。
这是Python改变生活系列的第四篇，在上文中讲了一个需求的解决办法，即用python识别条形码来获取快递单号。
本文目录 前言 API选择 腾讯云OCR 简介： 请求头： 返回内容 计费方式 调用注意事项 PHP源码分享 使用体验: 前言 前不久有朋友为了方便工作，问我“怎么把图片中的文字提取出来”，我当时就想到手机QQ扫一扫刚好可以实现这个功能，就让他先将图片传到手机，然后再用手机QQ扫一扫 告诉他之后，我也感觉有点不妥，要是一张两张还好，要是图片多了，一直把图片传到手机，用手机QQ扫是极其影响工作效率的，然后就去百度了下看看有没有那种在线识别的，居然没找到。于是乎，作为一个“程序员”，哪能被这些东西给难倒
这个包据说是开源的OCR中非常好用的一个，在图像识别的领域里，tesseract-ocr引擎曾是1995年UNLV准确度测试中最顶尖的三个引擎之一。在1995年到2006年期间，它几乎没有什么改动，但是它可能仍然是现在最准确的开源OCR引擎之一。它会读取二进制的灰度或者彩色的图像，并输出文字。一个内建的tiff阅读器让它可以读取未压缩的TIFF图像，但是如果要读取压缩过的TIFF图像，它还需要一个附加的libtiff库。
OCR 即Optical Character Recognition, 光学字符识别，是指通过扫描字符，然后通过其形状将其翻译成电子文本的过程。 tesserocr 是Python的一个OCR识别库。GitHub：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 1 软件安装： 注意：在安装tesserocr前都需要先安装tesseract，具体说明如下： pip install tesserocr #安装tesserocr pip install pillow #
大家好，这里是程序员晚枫，今天给大家分享一个基于腾讯云开发的OCR功能，只需要1行Python代码即可实现！
从 Google 的无人驾驶汽车到可以识别假钞的自动售卖机，机器视觉一直都是一个应用广 泛且具有深远的影响和雄伟的愿景的领域。
OCR，即Optical Character Recognition，光学字符识别，是指通过扫描字符，然后通过其形状将其翻译成电子文本的过程，对应图形验证码来说，它们都是一些不规则的字符，这些字符是由字符稍加扭曲变换得到的内容，我们可以使用OCR技术来讲其转化为电子文本，然后将结果提取交给服务器，便可以达到自动识别验证码的过程
2019 DCIC已经开赛一个月了，据说华为赛题比较有难度，小编特此搜罗到一位妹子大佬的Baseline，为各位参赛者提供思路~
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
熟悉深度学习的开发者对Papers with Code肯定不陌生，作为全球领先的开源机器学习资源平台，集成论文、代码、数据集等全方位资料。
在日常的工作中，例如自动化测试开展时，经常涉及到一些验证码识别、文本识别、图像识别的场景，市面上虽也有很多识别工具，但质量、准确性参差不齐。
本接口支持对中国大陆机动车车牌的自动定位和识别，返回地域编号和车牌号码与车牌颜色信息。
先将原图转为灰度图像，然后再制定二值化阀值。变量 threshold 代表二值化阈值，阈值设置为 80。
http://blog.sina.com.cn/s/blog_56d988430102w37c.html
本文github源码地址： 在公众号 datadw 里 回复 OCR 即可获取。 最近在做OCR相关的东西，关于OCR真的是有悠久了历史了，最开始用tesseract，然而效果总是不理想，其中字符分割真的是个博大精深的问题，那么多年那么多算法，然而应用到实际总是有诸多问题。比如说非等间距字体的分割，汉字的分割，有光照阴影的图片的字体分割等等，针对特定的问题，特定的算法能有不错的效果，但也仅限于特定问题，很难有一些通用的结果。于是看了Xlvector的博客之后，发现可以端到端来实现OCR，他是基于mxn
End-to-End Text Recognition with Convolutional Neural Networks
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
