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    ocr手机扫描银行卡的技术

    手机扫描银行卡的技术应用背景 为了提高在移动终端上输入银行卡号的速度和准确性,我公司结合银行、保险、金融P2P及第三方支付等行业对自动识别银行卡号的迫切需求,推出手机扫描银行卡的技术SDK,各类APP只需集成手机扫描银行卡的技术...手机扫描银行卡的技术SDK可支持Android、iOS主流移动操作系统,APP集成手机扫描银行卡的技术SDK后,用户采用手机、平板电脑对银行卡进行拍摄识别即可自动识别银行卡号 手机扫描银行卡的技术技术功能特点...1.识别种类多:支持国内各个银行的卡,包括平面字体和凹凸字体; 2.识别速度快:单张手机扫描银行卡的技术速度小于1 秒; 3.银行卡OCR识别技术技术也可以部署在识别服务器上,可支持Linux 32/...用户可部署到自有服务器上,APP可直接调用手机扫描银行卡的技术服务。...手机扫描银行卡的技术技术主要应用领域 1.金融保险:移动展业、移动查勘录入银行卡号; 2.银行:直销银行、手机银行绑卡; 3.移动支付:绑定银行卡支付; 4.金融P2P:绑定银行卡充值;

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    基于OCR模型的训练数据划分教程

    训练OCR(光学字符识别)模型时,数据集的划分是至关重要的步骤。合理的划分能确保模型的泛化能力,即在未见过的数据上仍能表现良好。本文将详细介绍如何划分训练集、验证集和测试集,确保模型的性能和可靠性。...这对于OCR模型特别重要,因为不同字符、字体和语言的分布可能非常不均匀。...60%,验证集 20%,测试集 20%3.3 时间序列划分如果数据集具有时间相关性(例如OCR任务中的连续扫描页),应根据时间顺序进行划分,确保训练集、验证集和测试集都涵盖不同时期的数据,避免模型只在特定时间段的数据上表现良好...实践案例假设我们有一个包含10000张图像的OCR数据集,标签包括英文、数字和一些特殊字符。...结论合理的数据集划分和数据增强是确保OCR模型性能的关键步骤。通过划分训练集、验证集和测试集,并结合数据增强技术,可以提高模型的泛化能力,确保其在不同场景下的可靠性。

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    使用Tesseract-OCR训练文字识别记录

    out.5.txt [root@docker01 test01]# cat *.txt [54v ikhb‘ ymm 7y28 nl 9c mzb 和上面的图片对应,其实就一个 3.gif 图片识别对了 训练工作...那么需要在目录下新建一个名字为“font_properties”的文件,并且输入文本 : 注意:这里 200test 必须与训练名中的名称保持一致,填入下面内容 ,这里全取值为0,表示字体不是粗体、斜体等等...然后 合并训练文件 [root@docker01 03test]# ll 总用量 2100 -rw-r--r-- 1 root root 10210 10月 26 16:53 200test.box -...1 root root 778 10月 27 01:03 shapetable -rw-r--r-- 1 root root 2301 10月 27 01:00 unicharset 修改文件,并合并训练文件...然后 合并训练文件 [root@docker01 03test]# ll 总用量 2100 -rw-r--r-- 1 root root 10210 10月 26 16:53 200test.box

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    ocr手机号识别需求是什么呢?

    当快递员从仓库分拣到当日要送的货品时,要用这个移动终端设备进行扫码操作,但也仅仅限于货物外包装上物流单的条码号而已,系统并没有关联用户的手机号码,所以快递员经常要在这个终端上或者自己的手机上拨、按手机号码来通知收件人物流派送信息...11位手机号识别; 快递运单手机号识别; 物流单手机号识别; 通过智能手机扫描拍照,实现11位电话号码快速录入; 手机号识别开发包,通过视频流自动识别11位电话号码; 手机号识别开发包支持平台:Android4.0...以上、iOS7.0以上; 手机号识别开发包支持二次开发:提供Android开发JAR包,iOS平台.a静态开发包; 手机号识别开发包识别模式:视频预览模式OCR识别;

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    移动OCR手机号识别sdk,配送更便捷

    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。...随着近几年移动互联和移动终端快速普及,移动OCR技术逐渐成熟,手机号识别已成为现实。如果快递公司的业务系统集成手机号识别功能,快递小哥就可以拿手机扫一扫快递单上的手机号码,然后进行拨打。...手机号识别种类: 11位手机OCR识别; 快递运单手机OCR识别; 物流单手机OCR识别; 通过智能手机扫描拍照,实现11位电话号码快速录入; 手机号识别方式: 手机号识别开发包,通过视频流自动识别...11位电话号码; 手机号识别技术参数: (1)手机号码识别开发包支持平台:Android4.0以上、iOS7.0以上; (2)手机号识别开发包支持二次开发:提供Android开发JAR包,IOS平台.a...静态开发包; (3)手机号识别开发包识别模式:视频预览模式ocr识别; (4)手机号识别开发包授权方式:项目授权; 手机号识别应用行业: 快递单查询录入等;

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    OCR技术】大批量生成文字训练

    如果是想训练一个手写体识别的模型,用一些前人收集好的手写文字集就好了,比如中科院的这些数据集。...http://www.nlpr.ia.ac.cn/databases/handwriting/Offline_database.html 但是如果我们只是想要训练一个专门用于识别印刷汉字的模型,那么我们就需要各种印刷字体的训练集...借助强大的图像,自己生成就行了! 本文完整源码 获取方式: 关注微信公众号 datayx 然后回复 文字 即可获取。...dataset下自动生成测试集和训练集 ? 测试集和训练集下都有3755个子文件夹,用于存储每个汉字的图像。 ? 生成出来的汉字图像 ?...额外的图像增强 第三步生成的汉字图像是最基本的数据集,它所做的图像处理仅有旋转这么一项,如果我们想在数据增强上再做多点东西,想必我们最终训练出来的OCR模型的性能会更加优秀。

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    Tesseract-OCR识别中文与训练字库实例

    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。...一、准备工作 1、下载Tesseract-OCR引擎,注意要3.0以上才支持中文哦,按照提示安装就行。 2、下载chi_sim.traindata字库。要有这个才能识别中文。...下好后,放到Tesseract-OCR项目的tessdata文件夹里面。 3、下载jTessBoxEditor,这个是用来训练字库的。 以上的几个在百度都能找到下载,就不详细讲了。...3、打开jTessBoxEditor矫正错误并训练 打开train.bat 找到tif图,打开,并校正。 4、训练。 只要在命令行输入命令即可。...得到训练好的字库。

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    pytorch ocr 数字识别_pytorch handbook

    训练 正确的训练效果如图。 训练之前首先制作数据集,因为360万的中文数据集制作成lmdb格式的数据有十几G,就没直接放到Github中。...,这次我自己应用到的场景比较正规的字体识别,所以这个训练集不一定能够用到所有场景,但也确实提供了一个不错数据集资源!...还有就是训练集最好是具有语义信息,如果只是将文字随机的组合生成图片作为训练集,模型收敛会更慢并且准确率受限!...下图是部分训练集 (这个数据是在Github中找到的,暂时没找到他的地址,很感谢作者的奉献!)...(不定长识别是将训练集图片的放缩feed到神经网络中的尺寸应用到测试中,test.py已经标注!) (如果有帮助到你,可以在Github给我个star!)

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    OCR技术】大批量构造中文文字训练

    放假了,终于可以继续可以静下心写一写OCR方面的东西。上次谈到文字的切割,今天打算总结一下我们怎么得到用于训练的文字数据集。...http://www.nlpr.ia.ac.cn/databases/handwriting/Offline_database.html 但是如果我们只是想要训练一个专门用于识别印刷汉字的模型,那么我们就需要各种印刷字体的训练集...借助强大的图像,自己生成就行了! 先捋一捋思路,生成文字集需要什么步骤: 确定你要生成多少字体,生成一个记录着汉字与label的对应表。 确定和收集需要用到的字体文件。...dataset下自动生成测试集和训练集 ? 测试集和训练集下都有3755个子文件夹,用于存储每个汉字的图像。 ? 生成出来的汉字图像 ?...额外的图像增强 第三步生成的汉字图像是最基本的数据集,它所做的图像处理仅有旋转这么一项,如果我们想在数据增强上再做多点东西,想必我们最终训练出来的OCR模型的性能会更加优秀。

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    革新OCR结构化技术应用,揭秘百度中英文OCR结构化模型StrucTexT预训练模型

    百度提出OCR结构化模型StrucTexT,首次将中英文字段级多模态特征融入OCR结构化预训练进行特征增强,在6项OCR结构化数据集合上努力刷新了业界最好效果;同时基于StrucTexT打造数字化医疗理赔方案...近两年,多模态预训练技术的加持给OCR结构化模型性能和泛化性带来了显著收益。...为了解决这一问题,百度OCR提出联合字符级别和字段级别的多模态预训练模型——StrucTexT: 1.首创字段级多模态特征增强:提出字段级文档结构建模,结合文本序列,提出遮罩式视觉语言模型、字段长度预测...2.中英文场景上效果全面领先:覆盖4w+中英文常见字词,实现业界最大规模5千万OCR中英文场景数据预训练,深度挖掘不同模态间的语义关联。...1.字符信息抽取任务:StrucTexT基于预训练模型使用字符粒度的分类方式,在中文试卷数据集EPHOIE上取得了99.30%的卓越效果。

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    细数自然环境OCR应用,牵手机器人最具市场前景

    不过,由于人类多方面需求的进一步扩大与提升,传统OCR已经不能填补这些空洞,而自然场景OCR就在这样的需求下应运而生。如此,自然场景OCR都用到了哪些领域?...如果是传统的OCR,此时文字周边的色彩就会对文字识别产生一定的干扰,而这是自然环境OCR所解决的问题之一,目前相关机构也取得了相当大的进展。...若要求机器人在拿取物品方面能够达到技改的准确率,自然环境OCR是必然选择(传统OCR难以识别曲面字体)。...从当前的情况来看,在传统OCR的领域之内,作为人工智能基础之一、计算机视觉分支之一的自然环境OCR的应用范围并没有进行太多的扩充。...在如此利好情形之下,若自然环境OCR能够完善技术,狠抓用户需求,其市场必然也很有看头。

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