在当今人工智能技术已经渗透到各个领域。其中，OCR（Optical Character Recognition）技术将图像中的文字转化为可编辑的文本，为众多行业带来了极大的便利。PaddleOCR是一款由百度研发的OCR开源工具，具有极高的准确率和易用性。
随着人工智能的热度上升，图像识别这一细分领域也渐渐被人们所关注。在很多公司的业务中，有很多需要对图片进行识别的需求。为了帮助业务实现对这些图片、文档的识别和结构化，业界进行了一系列的实践和探索，最终确定了一些可行的方法。实践过程中，可能遇到过一系列问题和难点。本次直播分享，我们将结合目前的业务需求，说说爱奇艺在探索中遇到的痛点和难点以及识别技术中的一些细节。
本教程将介绍如何使用 OpenCV OCR。我们将使用 OpenCV、Python 和 Tesseract 执行文本检测和文本识别。
光学字符识别OCR技术（Optical Character Recognition）是指从图像中自动提取文字信息的技术。这项技术横跨了人工智能里的两大领域：CV（计算机视觉）和NLP（自然语言处理），综合使用了这两大领域中的很多技术成果。
Dev Club 是一个交流移动开发技术，结交朋友，扩展人脉的社群，成员都是经过审核的移动开发工程师。每周都会举行嘉宾分享，话题讨论等活动。 本期，我们邀请了 腾讯 TEG 技术工程师“文亚飞”，为大家分享《深度学习在OCR中的应用》。 下面是分享实录整理： ---- 大家好，我是文亚飞，来自腾讯TEG，目前负责图像识别相关的工作。OCR（光学字符识别）旨在从图片中检测和识别文字信息，本次分享将介绍我们在OCR技术研发过程中的一些方法和经验总结。 一，OCR背景及基本框架介绍 OCR技术从上世纪60年代就开
cnocr是用来做中文OCR的Python 3包。cnocr自带了训练好的识别模型，安装后即可直接使用。cnocr主要针对的是排版简单的印刷体文字图片，如截图图片，扫描件等。cnocr目前内置的文字检测和分行模块无法处理复杂的文字排版定位。如果要用于场景文字图片的识别，需要结合其他的场景文字检测引擎使用。
本文将重点介绍 ALPR 的端到端实现。它将侧重于两个过程：车牌检测和检测到的车牌的 OCR。（公众号：OpenCV与AI深度学习）
在人机交互方面，大多人想到的都是语音交互，毕竟这是人类之间运用率最高的交流方式，且语音识别、自然语言理解等技术目前也发展的相当不错。 但是，我们也不得不忽视这样一个事实：我们每天都被文字所包围，像每天
OCR（光学字符识别）是是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。目前，这项技术在拍照搜题、拍照翻译等应用中得到广泛使用。
驾驶证识别 OCR 技术的发展使得驾驶证信息的自动化处理成为可能。通过使用 OCR 算法和 API 接入，我们能够轻松地识别驾驶证上的各个字段，如证号、姓名、性别、国籍、住址、出生日期、初次领证日期、准驾车型、有效期限、发证机构等。
在本文中，你将学习如何在深度学习的帮助下制作自己自定义的 OCR 来读取图像中的文字内容。我将通过 PAN-Card 图像的示例，带你学习如何进行文本检测和文本识别。但首先，让我们熟悉一下光学字符识别的过程。
我们的第一个任务是从图像/文档中检测所需的文本。通常，根据需要，你不想阅读整个文档，而只想阅读一条信息，如信用卡号、Aadhaar/PAN 卡号、姓名、账单金额和日期等。检测所需文本是一项艰巨的任务，但由于深度学习，我们将能够有选择地从图像中读取文本。
同时在本微信公众号中，回复“SIGAI”+日期，如“SIGAI0515”，即可获取本期文章的全文下载地址（仅供个人学习使用，未经允许，不得用于商业目的）。
之前一篇介绍了Tesseract-OCR安装与测试，已经对中文字符的识别支持。大家反馈比较多，所以决定在写一篇，主要是介绍用它做项目时候需要注意的问题与一些比较重要的函数使用。主要介绍一下Tesseract-OCR中如何实现结构化的文档分析以及相关区域的定位识别。
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
PP-OCR是PaddleOCR自研的实用的超轻量OCR系统。在实现前沿算法的基础上，考虑精度与速度的平衡，进行模型瘦身和深度优化，使其尽可能满足产业落地需求。该系统包含文本检测和文本识别两个阶段，其中文本检测算法选用DB，文本识别算法选用CRNN，并在检测和识别模块之间添加文本方向分类器，以应对不同方向的文本识别。当前模块为PP-OCRv3，在PP-OCRv2的基础上，针对检测模型和识别模型，进行了共计9个方面的升级，进一步提升了模型效果。
由于最近在接触一些OCR的工作，所以本期《晓说AI》和大家分享一下我的一些总结，先从基本的概念讲起。如有错误，还请指正，谢你3千遍。如有疑问，欢迎留言，我会第一时间答复。
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。
在过去的数年中，腾讯数平精准推荐(Tencent-DPPR)团队一直致力于实时精准推荐、海量大数据分析及挖掘等领域的技术研发与落地。特别是在广告推荐领域，团队自研的基于深度在线点击率预估算法及全流程实时推荐系统，持续多年在该领域取得显著成绩。而在用户意图和广告理解上，借助于广告图片中的文本识别以及物体识别等技术手段，可以更加有效的加深对广告创意、用户偏好等方面的理解，从而更好的服务于广告推荐业务。 OCR（Optical Character Recognition, 光学字符识别）是指对输入图像进行分析识
OCR技术有着丰富的应用场景，包括已经在日常生活中广泛应用的面向垂类的结构化文本识别，如车牌识别、银行卡信息识别、身份证信息识别、火车票信息识别等等，此外，通用OCR技术也有广泛的应用，如在视频场景中，经常使用OCR技术进行字幕自动翻译、内容安全监控等等，或者与视觉特征相结合，完成视频理解、视频搜索等任务。
人们在社交网络上分享和获取信息的主要途径之一是视觉媒介，如照片和视频。近年来，上传至社交媒体的照片数量成指数级增长，每天可达数亿张 [27]，处理日渐增多的视觉信息成为一大技术挑战。图像理解的挑战之一是从图像中检索文本信息，也叫光学字符识别（OCR），表示将包含键入、印刷或场景文本的电子图像转换成机器编码文本的过程。从图像中获取此类文本信息很重要，因为这可以促进很多不同的应用，如图像搜索和推荐。
OCR是一项科技革新，通过自动化大幅减少人工录入的过程，帮助用户从图像或扫描文档中提取文字，并将这些文字转换为计算机可读格式。这一功能在许多需要进一步处理数据的场景中，如身份验证、费用管理、自动报销、业务办理等都显得尤为实用。现如今，OCR解决方案会结合AI（人工智能）和ML（机器学习）技术，以自动化处理过程并提升数据提取的准确性。本文将介绍该技术的前世今生，一览该技术的阶段性发展：传统OCR技术统治的过去，深度学习OCR技术闪光的现在，预训练OCR大模型呼之欲出的未来！
传统的讲座通常伴随着一组 pdf 幻灯片。一般来说，想要对此类讲座做笔记，需要从 pdf 复制、粘贴很多内容。
光学字符识别（OCR）技术已经得到了广泛应用。比如发票上用来识别关键字样，搜题 App 用来识别书本上的试题。
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。
摘要：在日常生活工作中，我们难免会遇到一些问题，比如自己辛辛苦苦写完的资料，好不容易打印出来却发现源文件丢了;收集了一些名片，却要一个一个地录入信息，很麻烦；快递公司的业务越来越好，但每天需要花费很多时间登记录入运单，效率非常的低。
本文介绍了OCR（光学字符识别）技术的基本概念、发展历程、主要应用领域，以及基于深度学习的OCR识别框架。与传统OCR相比，基于深度学习的OCR识别框架减少了三个步骤，降低了因误差累积对最终识别结果的影响。
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。
在全球文字识别（OCR）领域顶级盛会ICDAR 2023上，腾讯OCR团队基于自研算法，斩获四项冠军，这是继2017年、2019年、2021年以来，连续四届参会同时创造佳绩，共获得18项官方认证冠军，展示了腾讯OCR技术在全球的一流水平。
导 读 OCR方向的工程师，之前一定听说过PaddleOCR这个项目， 累计Star数量已超过20000+， 频频登上GitHub Trending和Paperswithcode 日榜月榜第一， 在Medium与Papers with Code 联合评选的《Top Trending Libraries of 2021》，从百万量级项目中脱颖而出，荣登Top10！ 在《2021中国开源年度报告》中被评为活跃度Top5！ 称它为 OCR方向目前最火的repo绝对不为过。 PaddleOCR影响力 PP-OC
OCR方向的工程师，之前一定听说过PaddleOCR这个项目，其主要推荐的PP-OCR算法更是被国内外企业开发者广泛应用，短短半年时间，累计Star数量已超过15k，频频登上Github Trending和Paperswithcode 日榜月榜第一，在《Github 2020数字洞察报告》中被评为中国Github Top20活跃项目，称它为 OCR方向目前最火的repo绝对不为过。
近年来，移动互联、大数据等新技术飞速发展，倒逼传统行业向智能化、移动化的方向转型。随着运营集约化、数字化的逐渐铺开，尤其是以OCR识别、数据挖掘等为代表的人工智能技术逐渐深入业务场景，为用户带来持续的经济效益和品牌效应。图书情报领域作为提升公共服务的一个窗口，面临着新技术带来的冲击，必须加强管理创新，积极打造智能化的图书情报服务平台，满足读者的个性化需求。无论是高校图书馆还是公共图书馆，都需加强人工智能基础能力的建设，并与图书馆内部的信息化系统打通，优化图书馆传统的服务模式，提升读者的借阅体验。
导语 | 2021年1月， 微信发布了微信8.0， 这次更新支持图片文字提取的功能。用户在聊天界面和朋友圈中长按图片就可以提取图片中文字，然后一键转发、复制或收藏。图片文字提取功能基于微信自研OCR技术，本文将介绍微信OCR能力是如何落地文字提取业务的。文章作者：伍敏慧，腾讯WXG研发工程师。 一、背景 微信8.0上线了图片提取文字的功能，用户在聊天界面和朋友圈中如果想提取图像中的文字，不用再辛苦打字了，只要简单几个步骤，就可以拿到图片中的文字内容，超级方便实用。 图1 微信客户端提取图片中的
机器之心发布 机器之心编辑部 PaddleOCR 可称得上 OCR 方向目前最火的 repo。 OCR 方向的工程师，之前一定听说过 PaddleOCR 这个项目，累计 Star 数量已超过 20000+，频频登上 GitHub Trending 和 Paperswithcode 日榜月榜第一，在 Medium 与 Papers with Code 联合评选的《Top Trending Libraries of 2021》，从百万量级项目中脱颖而出，荣登 Top10！在《2021 中国开源年度报告》中被评
本文介绍了腾讯数平精准推荐团队的OCR识别算法，包括识别算法的演进之路以及4个代表性方法。
光学字符识别（OCR）技术已经得到了广泛应用。比如发票上用来识别关键字样，搜题App用来识别书本上的试题。
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%
作者 | Fedor Borisyuk，Albert Gordo，Viswanath Sivakumar
今天我们就为大家介绍一款 GitHub 用户 ianzhao05 刚发布的小工具——textshot，只需要截屏就能实时生成文字。读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。
1. 引言 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。 在Windows 10通用应用程序UWP示例中，包含了OCR应用程序，具体请参考（https:/
在当今这样的时代，任何组织或公司要扩大规模并保持相关性，都必须改变他们对技术的看法，并迅速适应不断变化的形势。已经知道Google如何将图书数字化。还是Google Earth如何使用NLP识别地址。或者如何读取发票，法律文书等数字文档中的文本。
光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。亦即将图像中的文字进行识别，并以文本的形式返回。
OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指对图像进行分析识别处理，获取文字和版面信息的过程，是典型的计算机视觉任务，通常由文本检测和文本识别两个子任务构成。
OCR 是人工智能里面非常重要的基础能力之一。腾讯云人工智能产品总监王磊，结合物流场景解读了OCR技术。“OCR文本识别能够优化物流行业流程，解放人力降低成本。” [1503556556876_5635_1503556557294.jpg] 王磊介绍，OCR文本识别存在三大挑战。其一是文本是由多个文字拼接组成，没有明显边界，文本框内除了笔画，其余部分均是背景，给文本识别特征提取带来难度；其二是文本是由若干汉字、英文或标点符号混合在一起，长度变化大，由于网络感知野受限，定位BOXES本身困难；其三是如果BO
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