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.
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。
Refer from http://hellosure.github.io/ocr/2014/10/11/tesseract-ocr/
在官网上下载下来的 tess4j 的zip,初见时看的云里雾里的,原以为是个jar,直接引用就好了,结果竟是个zip。网上查一下用法,各种说法,各种菜,全是误导,自己不懂就敢瞎说…
这个系列好久没更新了,奔着增粉的目标,准备再随便更新点干货!没错,珍藏的干货!当然,细节过多,挑重点讲。
工具简介:///////////////////////////////////////////// v7.2242更新时间2022年11月16日: ///////////////////////////////////////////// v7.2248 1. 优化某些模式,在绑定时,有小概率会卡死在绑定函数里的问题. 2. 解决Assemble DisAssemble和GetRemoteApiAddress的COM版本的DLL,在E语言下用类库封装后调用时,对64位地址解析出错的BUG. 3. 新增加接口SetFindPicMultithreadLimit(当开启了多线程找图时,设置最多使用的线程数量) /////////////////////////////////////////////
参考:https://www.cnblogs.com/cmyxn/p/6993422.html
Tesseract是一个开源的ocr(光学字符识别,即将含有文字的图片转化为文本)引擎,可以开箱即用,项目最初由惠普实验室支持,1996年被移植到Windows上,1998年进行了C++化。在2005年Tesseract由惠普公司宣布开源。2006年到现在,都由Google公司开发。
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。
本期将介绍并演示C++ OpenCV使用PaddleOCR做文字识别的步骤与效果。
——显示出tesseract的版本号则表示安装,及环境变量配置成功。否则根据提示检查安装失败原因
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。
MMOCR github主页:GitHub - open-mmlab/mmocr: OpenMMLab Text Detection, Recognition and Understanding Toolbox
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。
语言包地址:https://github.com/tesseract-ocr/tessdata
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。
tesseract 是一个google支持的开源ocr项目,其项目地址:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract,目前最新的源码可以在这里下载。
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
注:不知道为啥我装python 3.5的时候蛋疼的选择了管理员安装,所以运行命令提示符的话也需要管理员权限。怎么操作就不说了。
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。
AI时代已经到了,各位小伙伴如果还有类似的需求,现在已经有很成熟的免费OCR库了,不用再挖古董文章了,钻研精神要保持,但也不用处处自己造轮子了哦
最近在准备一个爬虫项目,准备阶段了解到一个文字识别工具,用在验证码方面很方便。 现在主力开发机是mac,本文流程都是基于mac。
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。
PDF 文档是现在很常用的格式,有时候需要把 PDF 文档转换成图片或文档、合并内容、甚至编辑内容等,都需要借助相关软件。然而目前有些 PDF 软件要么需要付费,又或者功能比较零散单一。
下载安装tesseract-ocr-setup-3.02.02 训练工具jTessBoxEditor-2.3.0 下载地址
又来到了测试网络会议的第九期培训,本期的主讲人皮卡丘,培训的是关于OCR-tesseract 使用,话不多说详情如下:
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。
手写汉字的一些特点: ①基本笔画变化。印刷体汉字的笔画基本上是横平竖直,折笔(乛、乙、く)的拐角大都是尖锐的钝角、锐角或直角,因而折笔基本上可以看做是由折线段所组成。我国手写汉字的笔画大都不具备上述的特点:横不平、竖不直,直笔画变弯,折笔的拐角变为圆弧,等等,例如,“品”字的三个“口”变成三个圆圈,“阝”变成“”;有时把较短的笔画变为“点”,有时则在起笔或折笔的拐角处增加额外的“笔锋”等。 ②笔画该连的不连,不该连的相连,这种情况十分普遍。它不是由于干扰等客观原因而产生,主要是由于书写者的习惯而造成的。应,笔画的长短及部件的大小也发生变化。以图4.l(a)的钢笔字帖为例,“担、打、报、择”几个字的偏旁“扌”,其竖笔长短不一,“阳、队、陈、陶”的部首“阝”也大小不同,它们在整字中的位置就有差异。方块汉字字形是一种艺术,书写时要求笔画及部件的形态和相互关系,尽量彼此协调,使整字字形结构匀称美观,因此上述笔画与部件的大小、位置变化,客观上是不可避免的。此外,由于书写者文化水平、习惯等的不同,他们所写的字差别就更大。样本属于比较工整的字样,但字形变化仍相当明显。这说明即使是同一个人写的字也有一定的差异。笔画长短、部首大小及位置等的变化,使我们难以仿照印刷体汉字识别的办法事先确定它们的位置,按规定区域提取笔画或部首特征。 a)一种钢笔字帖的字样;
前面写的几篇,不知道大家是否能看出个所以然,主要是框架的内容,没有特别繁琐复杂的代码。
今天分享的主要是OCR的部分。分享腾讯云在OCR上做的一些工作,以及腾讯云目前在云上面开放的OCR的一些服务。OCR简单来说就是让机器能看懂写的文字。我们手写的文字比较复杂,什么样子的都有。印刷的文字稍微简单一点,但也同样具有复杂性。今天主要讲的就是这种复杂性,这种服务在日常生活或者工程中遇到不同情况所产生如何处理这些复杂性的能力。
当你想尽情地浏览网页,可满屏都是垃圾内容;有时不得已留下联系方式,立刻被各种垃圾营销找上门来?你气得大骂网站,其实这些都是互联网黑产从业者的”杰作“! 曾经刷版广告、垃圾内容满天飞 天涯社区作为在全球极具影响力的网络社区,也是互联网黑产从业者所青睐的目标。曾经一度在天涯上涌现出大量垃圾广告信息,严重影响到了正常的用户体验。 58同城是中国最大的分类信息网站,上面留有众多企业和个人的联系方式。这些联系方式给黑产从业者创造了机会,借助于群发软件,外挂等,黑产从业者进行疯狂宣传,对用户造成了很大骚扰,也对58同
作者简介 闵杰, 携程信息安全部产品经理。2015年加入携程,主要负责黑产防刷,验证码,反爬以及UGC方面的产品设计,关注在低成本的前提下,解决以上场景的实际问题。 从互联网行业出现自动化工具开始,验证码就作为对抗这些自动化尝试的主要手段登场了,在羊毛党,扫号情况层出不穷的今天,验证码服务的水平也直接决定一家互联网企业的安全系数。作为WEB看门人,它不仅仅要做到安全,也要兼顾体验。 本文将分享携程信息业务安全团队在这几年里,对图形验证码服务所做的一些大大小小的改变。各位可以将本文作为自身网站图形验证码搭建的
当我们正讨论如何用AI推动产业升级、改变未来生活时,不法分子也在研究AI技术,并通过各种手段非法牟利。近日,腾讯守护者计划安全团队协助警方打掉市面上最大打码平台“快啊答题”,挖掘出一条从撞库盗号、破解验证码到贩卖公民信息、实施网络诈骗的全链条黑产。而在识别验证码这一关键环节,黑产竟已用上AI人工智能技术。该团伙运用AI技术训练机器,极大提升了单位时间内识别验证码的数量,2017年一季度打码量达到259亿次,且识别验证码的精准度超过80%。借此案件,我们也深入研究AI打码平台黑产领域,对其犯罪模式进行剖析。
导读:12306验证码,长时间高居反人类产品排行榜第一名(据某网站调查),普通人一次通过率仅8%,人也识别不清的图片就能成功阻挡自动机了吗?谷歌街景验证码完全取自自然环境确保图片的不重复不被爆破,但是面对黑产的巨额利润,又能坚持多久?本文由安全平台部的shisi撰写,试图通过模仿黑产的破解手法去重新思考验证码产品的发展方向。
导读:12306验证码,长时间高居反人类产品排行榜第一名(据某网站调查),普通人一次通过率仅8%,人也识别不清的图片就能成功阻挡自动机了吗?谷歌街景验证码完全取自自然环境确保图片的不重复不被爆破,但是面对黑产的巨额利润,又能坚持多久?本文由安全平台部的shisi撰写,试图通过模仿黑产的破解手法去重新思考验证码产品的发展方向。 验证码,人类与机器不平等的对抗 在AI的新时代背景下,破解一款验证码的成本正变的越来越低。 很多时候,看似复杂的谷歌街景、12306验证码、让人望而却步的百万图库,实际并不复杂:
12306验证码,长时间高居反人类产品排行榜第一名,普通人一次通过率仅8%,人也识别不清的图片就能成功阻挡自动机了吗?谷歌街景验证码完全取自自然环境确保图片的不重复不被爆破,但是面对黑产的巨额利润,又能坚持多久?本文通过仿黑产破解的手法去重新思考验证码产品发展方向
不管是开发环境,还是生成环境,Linux的环境配置都很重要;大部分的Linux操作系统(如:大部分的Debian系统),默认都只有或者只激活了en_US.UTF-8,如果只有en_US.UTF-8的语言环境,可能就无法显示中文了。
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网上很多教程没有介绍清楚tessdata的位置,以及怎么配置,并且对中文库的描述也存在问题,这里介绍一个最简单的样例。
它以代码的形式装载了手机的基本程序和各种功能程序。至今字库这个名词概念混,很不清楚,到底字库是什么呢?
关于游戏开发,当前还在调试,一款移植的随后先推出,自己开发的需要稍等几周,近期比较忙,时间不充裕,大家谅解。同时,对于android开发中的任意问题,可以留言,想了解哪方向的知识,可以回复,如果有能力,可以进行讲解的,后续我便会进行展开,以便更准确的帮助到大家。 感谢一路大家的支持与厚爱。 SDL系列讲解(一) 简介 SDL系列讲解(二) 环境搭建 SDL系列讲解(三) 工具安装 SDL是什么,能干什么,为什么我们要学习它? SDL系列讲解(四) demo讲解 SDL系列讲解(五) 调试c代码 SDL
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疑惑一 什么是点阵字库? 点阵字库主要用于简单的嵌入式设备,字体大小一旦选定,就不能变化。比如以前老式手机上的字,一旦选定点阵字库就不能再变化。点阵字库是一个二维的位数组,用位的0和1来表示字符图形。
中文输入候选栏ChineseWidget使用QListWidget和样式表实现:
硬件包含: 一块STM32F103ZET6开发板、一个3.5寸TFT电阻触摸显示屏(使用的是正点原子的3.5寸电阻触摸屏)
教程不断更新中:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=98429 第33章 emWin6.x的字体显示方法总结 前面用了四个章
硬件包含: 一块STM32F103ZET6系统板、一个2.8寸TFT电阻触摸显示屏、一个SD卡卡槽(SPI接口)、一张SD卡(存放字库和小说文件)
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