最近工作中有把图片中的文字和数字识别出来的需求，但是网上的图片转excel有些直接收费，有些网址每天前几次免费，后续依然要收费。
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。
现在很多网站都会使用验证码来进行反爬，所以为了能够更好的获取数据，需要了解如何使用打码平台爬虫中的验证码
本文主要针对Python开发者，描述百度文字识别接口服务的相关技术内容。OCR接口提供了自然场景下整图文字检测、定位、识别等功能。文字识别的结果可以用于翻译、搜索、验证码等代替用户输入的场景。 支持P
Python自动化是挺不错的，可以通过比如自己写一些脚本或者直接复制一些大神的代码来解决比如办公场景中的部分自动化的问题。但是毕竟Python也还是一门编程语言，所以如果深度学习的情况下，还是会需要比如一些编程基础知识以及逻辑的梳理，至少也起码得会写部分脚本。
Tesseract.js是基于Tesseract的一个纯 Javascript 编程语言的 ocr 识别库，简单实用。支持包括中英文等100多种语言（包括中文）的图片和视频文字识别，自动文本方向和脚本检测，用于读取段落，单词和字符边界框的简单界面，底层封装了Tesseract OCR引擎来实现。
有一天和女朋友聊天，翻着手机上的软件，看电影、看编程网站， 她说到：“这么多 APP，怎么就没一个做文字识别很方便的呢？
楼主给你说哦！其实没有必要咋先ocr文字识别的，可以使用专业的第三方软件来进行ocr文字识别的。
功能其实很简单，就是我们点对应的按钮后，去拍照或者去相册选择对应的图片。然后把图片上传到云存储，会有一个对应的图片url，然后把这个图片url传递到云函数，然后云函数里使用小程序的开发ocr能力，来识别图片，返回对应的信息回来。如下图所示，我们识别银行卡（身份证什么的就不演示了，涉及到石头哥个人隐私）
识别图片文字的问题相信很多的小伙伴都是经历过的，一般遇到识别图片文字的问题，相信很多人都选择了用电脑打字进行转换，其实还有比这简单一下的方法吗，比如手机可以直接把图片文字识别出来，一起来看看操作方法吧。
本文将具体介绍如何在Python中利用Tesseract软件来识别验证码（数字加字母）。
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。
文章目录 Python 图片识别 OCR #1 需求 #2 环境 #3 安装 #3.1 macOS #3.2 Linux(CentOS) #4 使用 #4.1 python安装pytesseract库 #4.2 Python代码 #5 在线案例 Python 图片识别 OCR #1 需求 识别图片中的信息,如二维码 #2 环境 macOS / Linux Python3.7.6 #3 安装 #3.1 macOS 安装 tesseract //只安装tesseract，不安装训练工具 brew install
整体是用Python实现，所需要使用的第三方库包括aip、PIL、keyboard、pyinstaller，如未安装，可在CMD中使用pip install Baidu-AIP/pillow/keyboard/pyinstaller指令安装。
同事写了一句很美丽的句子，我叫他发了一下给我，我想收藏，结果他却截图，截图，截图 给我，我很方……
不知道大家有没有遇到过这样的问题，就是在某个软件或者某个网页里面有一篇文章，你非常喜欢，但是不能复制。或者像百度文档一样，只能复制一部分，这个时候我们就会选择截图保存。但是当我们想用到里面的文字时，还是要一个字一个字打出来。那么我们能不能直接识别图片中的文字呢？答案是肯定的。
关于图文识别功能相关技术的实现 转载请注明源地址：http://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/8908906.html 上一章，写的是SSL证书配置，中间折腾了好一会，在此感谢SSL证书发行商的协助；这次我就讲讲ocr识别的问题，先说说需求来源吧。。。 之前因为风控每次需要手动P协议文件和身份证(脱敏)，还要识别证件及图片文件的内容，觉得狠狠狠麻烦，遂就找到了技术总监，技术总监一拍脑袋，额，小邹啊。。。 呃，一开始并没抱太大希望，不过还是花了些心思做了些需求实现的调研
转载请注明源地址：http://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/8908906.html
图片识别的技术到几天已经很成熟了，只是相关的资料很少，为了方便在此汇总一下（C#实现），方便需要的朋友查阅，也给自己做个记号。 图片识别的用途：很多人用它去破解网站的验证码，用于达到自动刷票或者是批量
进入选项后会出现一个【通用文字识别OCR】，一看就知道是图片识别文字。我们用来测试一下肯定没问题。也让自己变成AI选手。
近日浏览网上一些图片提取文字的网站，觉得甚是有趣，花费半日也做了个在线图片识别程序，完成了两个技术方案的选择，一是tesseract+python flask的方案实现，二是tesseract+spring web的技术解决方案，并简作论述，与君共勉。
李根 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 在刚刚结束的全球合作伙伴大会上，腾讯第一次把AI喊得响亮。 “Make AI Everywhere！”腾讯上上下下都在这样说。 不过，不
PaddleOCR下的PP-Structure一般用于文档图片的版面分析、表格识别等理解工作, 通俗些说就是自动帮助识别图片哪些部分是图片分组， 哪些是文字， 哪些是表格等, 且提取出里面的文字和图片内容。
http://blog.sina.com.cn/s/blog_56d988430102w37c.html
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。
github地址:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
链接:https://cloud.baidu.com/doc/Reference/s/9jwvz2egb
前面的文章《3分钟读取、汇总300个pdf文件内容！多简单！多快！| PA实战应用》里，讲了使用Power Automate Destkop直接提取PDF文件内容的操作方式，但有朋友问，是否可以提取图片转成的PDF内容：
进入大数据时代，调查报道愈加成为信息战。从哪里收集有效数据？如何抽取、筛选、整合、分类大量琐碎的信息？如何分享、存储数据，并实现随取随用？钱塘君整理了一张数据收集和处理工具清单，分为八大类，方便实用，各有所长，供大家选择。 ---- 1.全文本搜索和挖掘的搜索引擎： 包括：搜索方法、技术：全文本搜索，信息检索，桌面搜索，企业搜索和分面搜索 开源搜索工具： Open Semantic Search：专门用于搜索自己文件的搜索引擎，同样的还有Open Semantic Desktop Search:可用于搜索单
最近项目中用到二维码图片识别，在python下二维码识别，目前主要有三个模块：zbar 、zbarlight、zxing。
图片转文字，用到的就是OCR识别技术，针对网络上复杂字体实现精确识别功能，经常用于社交、电商、学习等场景。传统的将图片识别文字的方式选择手动书写，随着AI智能技术的应用，以OCR智能识别工具由于使用简单、转写效率高逐渐代替传统的手动书写。下面给大家分享三款超好用的图片转文字工具，看看你喜欢的有没有上榜。
经常在网上查询文档资料的朋友一定有过这样的经历：好不容易找到了需要的内容，可是别说下载了，连复制一句话都不给复制的。尤其是 PDF 文档和图片类资料，就算我们充值下载到本地，很多也无法复制文本，只能手动敲出来。
平时，我们参加一个会议，拍下了关键图片，想搜索相关的文献，却要一个一个字母输入搜索；看一个视频，觉得里面的台词很好，想记录下来，看视频一个一个字母码出来？；网上搜索一些文档，不能下载，却想引用这些资料里面的文字，却碰到复制权限的限制（不给复制），那怎么办？；看一篇文献，有一些单词看不懂，也要一个一个码出来搜索，翻译？
无论是大学生还是办公职员，图片转文字的操作大家都需要掌握一些，这样才能以备不时之需。将图片内容转化成文字是一件很有意思的事情，接下来可以看看小编给大家带来的图片转文字操作的分享呀！
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
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。
Refer from http://hellosure.github.io/ocr/2014/10/11/tesseract-ocr/
我们定义几个固定大小尺寸的窗口，从照片的左上角开始扫描。扫描出来的图像做二分类，判断是北京还是人物（文字）。然后根据图像处理的一些惯用手段做二值化、膨胀，使得文字区域连通。最终根据规则选择文本框就可以了，过滤那些规则不规整、宽度比高度小的矩形框框，剩下的就是目标文本框了。
OCR(Optical Character Recognition，光学字符识别)是指使用扫描仪或数码相机对文本资料进行扫描成图像文件，然后对图像文件进行分析处理，自动识别获取文字信息及版面信息的软件。一般情况下，对于字符型验证码的识别流程如下：主要过程可以分解为五个步骤：图片清理，字符切分，字符识别,恢复版面、后处理文字几个步骤。通过本章节学习联系搭建OCR环境，使用Tesseract平台对验证码进行识别。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
前面我们讲到了adb的封装，里面具体讲到到了在一副图片中寻找目标的坐标并点击。这篇文章我们讲讲对一副图片的特定区域做截取，并利用开源库做图纹识别。
上篇文章了解了基于pyautoGUI库的元素识别，这次又遇到一个问题：桌面应用程序做自动化测试时，无法识别到页面元素，且页面的元素，每运行一次都会变动（累计增加），为了达到目的，在网上找了相关资料，坐下总结
最近有个新闻说一个人毫无绘画能力靠AI作图，获得艺术比赛第一名，没想到现在AI 这么厉害了，今天分享几个AI 黑科技工具，在公众号后台回复 黑科技 获取软件地址。
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。
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。
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