俗称光学字符识别，英文全称是Optical Character Recognition(简称OCR)，它是利用光学技术和计算机技术把印刷体或手写体文本进行读取识别，转化成计算机和人都能够识读的格式。此间OCR技术是关键一环。OCR技术中，印刷体的文本识别是最成熟的一个，因其开展最早。早在1929年就被欧美国家利用来处理大量的报刊杂志、文件和单据报表等。经过40多年的发展和完善，文本识别技术更加成熟，逐步实现了信息处理的“电子化”。
文字是信息的重要载体之一。通过书写、印刷、电子设备等方式，文字可以被记录下来并传递给他人。文字也是语言的重要组成部分，人们可以通过文字来表达自己的思想、感情和意图。在信息化时代，文字仍然是最基本、最重要的信息传递方式之一，也有着其不可替代的优势，如：简短明了、方便快捷、易于编辑、可归纳整理等。
前言 文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一，归属于模式识别和人工智能，是计算机科学的重要组成部分 本文将以上图为主要线索，简要阐述在文字识别领域中的各个组成部分。 一 ，文字识别简介 计算机文字识别，俗称光学字符识别，英文全称是Optical Character Recognition(简称OCR)，它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来，并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。OCR技术是实现文字高速录入的一项关键技术。 在OCR技术中，印刷体文字识别是开展最早，技术
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；
注：此篇内容主要是综合整理了光学字符识别 和OCR技术系列之一】字符识别技术总览，详情见文末参考文献
最近入坑研究OCR，看了比较多关于OCR的资料，对OCR的前世今生也有了一个比较清晰的了解。所以想写一篇关于OCR技术的综述，对OCR相关的知识点都好好总结一遍，以加深个人理解。 什么是OCR？ OCR英文全称是Optical Character Recognition，中文叫做光学字符识别。它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来，并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一，而且这个课题已经是比较成熟了，并且在商业中已经有很多落地项目了。比如汉
最近入坑研究OCR，看了比较多关于OCR的资料，对OCR的前世今生也有了一个比较清晰的了解。所以想写一篇关于OCR技术的综述，对OCR相关的知识点都好好总结一遍，以加深个人理解。
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。
朋友小君是一家创业公司老板，最近这段时间总是抱怨自己公司每天要处理的文件又多又杂，员工工作效率因此被拖慢了不少。
将系统产生的大数据传输，存储，分类等很多是技术型工作，随着大数据技术的发展，通用的解决方案，越来越成熟，也越来越廉价(几乎每两年存储价格降低一倍)。但是对于大数据应用来讲，思维其实是更重要的，只有巧妙
随着互联网的飞速发展，图片成为信息传播的重要媒介，图片中的文本识别与检测技术也一度成为学界业界的研究热点，应用在诸如证件照识别、信息采集、书籍电子化等领域。
量子位已获马少平教授授权转载 原发新浪微博：@马少平THU，点击左下角“阅读原文”可直达原文 马少平，清华大学计算机科学与技术系教授 研究领域：智能信息处理, 信息检索 讲授课程：人工智能导论、人工智能等 马少平还是中国人工智能学会常务理事 最近，有不同人问了我同一个问题：是什么渊源，走上了人工智能这条路。说实话，别说是人工智能，就连进入计算机行业，都完全是阴差阳错的结果，并不是我的主动选择。 1977年，文革结束后，突然传来消息，要回复高考了，当时我还在读高中，对于怎么填报志愿，一概不知。班主任老师的意见
现在的任务是从OCR文字识别的结果中提取我指定的关键信息。OCR的文字识别结果使用符号包围，包含所识别出来的文字，顺序在原始图片中从左至右、从上至下。我指定的关键信息使用[]符号包围。请注意OCR的文字识别结果可能存在长句子换行被切断、不合理的分词、对应错位等问题，你需要结合上下文语义进行综合判断，以抽取准确的关键信息。输出为json格式。
参与 | 鸽子，Shawn 今日，苹果再次更新其博客，这次的内容主打手写识别，而且是对汉字的手写识别。是不是挺好奇的，先来看看这篇论文的简介： 对由30000字符构成的大型汉字字符库进行实时手写汉字识别 随着智能手机、平板电脑和可穿戴设备（如智能手表）的普及，手写识别技术变得愈发重要。但是如果想在这些移动设备上实现汉字手写识别，就必须解决一些特有的问题，因为汉字识别需要有巨大的符号数据库。本论文阐述了我们如何解决这些问题，在iPhone、iPad和Apple Watch（手写模式）上实现了手写汉字的实
该文介绍了利用基于深度学习的中文字符切分方法，该方法采用CNN提取字符的特征，并用SVM进行分类，最后用生成模型进行字符的切分。同时，该文还介绍了如何使用卷积神经网络来提取字符的上下文信息，以提高切分准确率。
文字，一种信息记录的图像符号，千年来承载了太多的人类文明印记。OCR，一种自动解读这种图像符号的技术，一直以来都备受关注。尤其在信息时代的今天，数字图像纷繁复杂，如何便捷高效的获取其中的文字信息，更有着重要的时代意义。作为模式识别领域最为经典的研究热点之一，OCR经历了长时间的发展变化，各种新技术、新方法、新应用层出不穷。 OCR技术的过去和现在： OCR（光学字符识别技术），是通过扫描仪或相机等光学输入设备获取纸张上的文字、图片信息，利用各种模式识别算法对文字的形态结构进行分析，形成相应的字符特征描述
随着信息碎片化时代的来临，人们每天不得不被迫接受处理生活各种场景中无限砸向面前的信息，被各种终端图像、文字数据搞得力倦神疲。而针对大数据的处理，人工能力显然已经无法应对，人工智能与机器学习或将成为劳动力转移和工业革命的切口。过去一年来，研究人员和开发者在人工智能各领域取得多个重要突破。北京旷视科技旗下的 Megvii Image++团队近日刷新了2015 ICDAR 鲁棒阅读竞赛（Robust Reading Competition）和离线手写体汉字单字识别(公开测试集)双项赛事记录，实现了图像识别技术的又
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 一、介绍 批量文字识别（OCR）是Python办公自动化的基本操作，应用在我们工作生活中的方方面面，比如车牌识别、证件识别、银行卡识别、票据识别等等。 Python中OCR第三方库非常多，比如easyocr、PaddleOCR、cnocr等等。 EasyOCR 是一个用 Python 编写的 OCR 库，用于识别图像中的文字并输出为文本，支持 80 多种语言。 检测部分使用CRAFT算法，识别模型为CRNN，由3个组件组
手机拍照识别车牌是指通过计算机视觉、图像处理与模式识别等方法从车辆图像中提取车牌字符信息,从而确定车辆身份的技术。手机拍照识别车牌分为车牌定位、字符分割、字符识别三大部分。
很多软件内置了OCR功能，即图片提取文字功能。有些是免费提供给大家使用，但有些是收费的。不管是免费的还是收费的，终究逃离不了隐私问题。用别人的OCR，总得把图片传到对方的服务器。今天我们使用Python开发一个OCR软件，如下图所示。
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由于深度学习和海量数据的涌现，场景文字识别技术获得飞速发展。但是先前同类方法存在种种缺点，为此，本文提出 TextScanner，一种鲁棒的基于分割的场景文字识别方法，可以正确读取字符数据，并在一系列相关的文字基准数据集上，取得了当前最佳的性能。本文是旷视研究院与华中科技大学的联合研究成果，已收录于 AAAI 2020。
说起来还要感谢HTTP协议，因为它，全世界的网站和浏览器才能够连接通信，而我也是借助HTTP协议，获取我想要的数据。
昨晚，Nature子刊 Machine Intelligence发布了八月份最新接收论文，共 4 篇。其中两篇来自国内，一篇是清华生命学院龚海鹏和澳大利亚格里菲斯大学周耀旗等人用神经网络进行蛋白质结构预测方面的工作；另一篇则是中科院自动化所余山团队对深度神经网络在连续学习方面的改进工作。
看了很多回答,模棱两可、模糊不清,给岀一番没有意乂的解释,最终也没有给岀自己的意见。
本文介绍了一种基于keras的文字识别模型，包括数据集准备、模型构建和训练等方面。通过在GTX1080上运行，最终在测试集上获得了91%的准确率，基本可以识别大部分库里的汉字。
安妮 编译自 苹果机器学习博客 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在手机、平板和可穿戴设备不断普及的今天，手写识别比以往任何时候都重要。但这并非易事，拿汉字来说，让移动设备识别大量手写汉字字符还是个挑战。 今天，苹果机器学习博客发表文章《Real-Time Recognition of Handwritten Chinese Characters Spanning a Large Inventory of 30,000 Characters》，介绍了苹果如何在iPhone、iPad和Apple Wat
中国软件行业协会智能应用服务分会揭牌仪式 左起：李璐、陈宝国、蒋涛、邱钦伦 2018年4月3日，中国软件行业协会智能应用服务分会成立仪式在北京隆重举行，众多来自人工智能产学研各界的专家、代表共同见证了这一历史时刻。 中国软件行业协会常务副秘书长陈宝国、副秘书长李璐、CSDN创始人董事长蒋涛、国软教育研究院执行院长邱钦伦共同为中国软件行业协会智能应用服务分会揭牌。 ▌成立智能应用服务分会，提升中国新一代人工智能制高点 中国软件行业协会常务副秘书长陈宝国在致辞中表示：“我们国家将新一代人工智能发展列为重要规划
在本文中，我们用自然图像中包含的文字创建了一个大型数据集，名为Chinese Text in the Wild（CTW）。该数据集包含32,285张带有1,018,402个中文字符的图像，远远超出了之前的数据集，这些图片来自腾讯街景，从中国数十个不同的城市获取，没有任何特殊目的。由于其多样性和复杂性，该数据库存在极大的挑战性。它包含平面文本，凸起文本，城市文本，农村文本，低亮度文本，远处文本，部分遮挡文本等。对于每个图像，我们注释其所有中文。对每一个中文字符，我们注释它的底层字符，边界框和6个属性，以指示它是否被遮挡，复杂背景，扭曲，3D文字，艺术字和手写体。
原文刊载于 明略数据（Minglamp_BigData） 量子位 | QbitAI 已获授权编辑转载 这是7月下旬，马少平老师在明略数据内部做的一个分享，基于此前马老师随笔《人工智能能做什么？》中的一些思考进行了扩展。 AlphaGo的出现，让很多人对人工智能产生了不切合实际的幻想，究竟人工智能能做什么？1个半小时的分享，整理成如下内容，包含以下几个部分： ● 人工智能发展历史 ● 人工智能典型应用 ● 当前行业中人工智能的应用情况 ● 如何指导科研工作 作者：
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随着图片时代的飞速发展，大量的文字内容为了优化排版和表现效果，都采用了图片的形式发布和存储，这为内容的传播和安全性带来了很大的便利，需要做重复性劳动。
越发达的地区，人均保有车辆越多，加上我国的“互联网+”提出，移动业务越来越兴旺发达，智能终端（智能手机及平板电脑）及移动通信（4G）发展迅速，人们用手机的频率比用电脑的多，灵活便捷，随处可用，因此，手机成为生活中必不可少的工具。“互联网+”迫使得移动端APP应用火爆，如今警务方面的办事办案，都离不开移动端的支持，收费也是，没有PDA，连锁就不完美。
OCR(Optical character recognition) —— 光学字符识别，是图像处理的一个重要分支，中文的识别具有一定挑战性，特别是手写体和草书的识别，是重要和热门的科学研究方向。可惜国内的科研院所，基本没有几个高识别率的训练集——笔者联系过北京语言大学研究生一篇论文的作者，他们论文说有%90的正确识别率，结果只做了20个笔画简单的汉字（20/6753 = %0.3 常用简体汉字的千分之三），然后找了20个学生，各自手写了一遍。真的是为了论文而论文，而且很会选择样本（小而简单）
今天跟大家分享怎么利用光学识别软件迅速将图片格式表格瞬间转化为Excel格式表格。 ▽ 前段时间一个已经工作的高中好哥们儿 突然跟我说他需要把好多张图片格式表格 从新整理成Excel格式表格 数据太多手动录入耗时费力 问我有没有什么简便方法或者好用的软件可以推荐 我立马想到了之前在网课里学的 一个特别好用的OCR（光学识别）软件 据说是同类光学识别软件里识别率最高的产品 是不是我不确定 但是亲自试用之后识别效果确实特别神奇 （具体识别效果需要看图片的清晰度和像素） 今天就分享给大家 泰比（ABBYY Fin
在3月18日，由中国图象图形协会（CSIG）主办，合合信息、CSIG文档图像分析与识别专业委员会联合承办的“CSIG图像图形企业行”活动将正式举办，特邀来自上海交大、厦门大学、复旦、中科大的顶尖学府的学者与合合信息技术团队一道，以直播的形式分享文档处理实践经验及NLP发展趋势，探讨ChatGPT与文档处理未来。
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
在我们进行自动化测试的过程中，免不了要在登录时遇到验证码，很多时候我们都是只能找开发要万能验证码或者暂时关闭验证码这个功能，但是有时候我们必须要验证码是否能够正常生成，所以在这个时候，我们需要做的就是输入验证码，但是验证码这个东西是随机生成的，不是每一次都一样，所以我们还是需要识别然后输入，脚本是没有眼睛的，只能通过代码来进行识别，所以本文就来给大家介绍一下如何使用Python来轻松识别数字验证码。
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。
某次测试中遇到了汉字点选的验证码，看着很简单，尝试了一下发现有两种简单的识别方法，终于有空给重新整理一下，分享出来。
对于OCR文字提取，在之前也介绍过了Umi-OCR 这个工具，那么我们今天要分享的这个主要是来用于解决验证码相关的问题的一个开源工具。ddddocr ，作者的github项目地址如下：https://github.com/sml2h3/ddddocr?tab=readme-ov-file
为提升内蒙古地区教师的教学水平，内蒙古中部片区国家统编教材教师学科培训已开展数月。6月2日，2000余位内蒙古教师通过腾讯教育与首都师范大学“双优云桥”项目共同打造的“双优云桥-首师优字”平台，接受了“双优云桥-首师优字”中小学汉字识写教学解决方案的培训，提升了国家通用语言文字的教育教学水平。 据了解，首都师范大学“双优云桥-首师优字”中小学汉字识写教学解决方案依托于该校在书法教育领域积淀的资源，以“字理识字”与“六法”理论为基础，以匹配语文部编版教材的“硬笔、毛笔、粉笔”全套课程资源为核心，结合腾讯教育“
最近要倒腾一下文字识别，直接上手iOS的识别遇到了一些困难，于是决定先在Mac上做一做，会比较简单。
车牌的检测和识别的应用非常广泛，比如交通违章车牌追踪，小区或地下车库门禁。在对车牌识别和检测的过程中，因为车牌往往是规整的矩形，长宽比相对固定，色调纹理相对固定，常用的方法有：基于形状、基于色调、基于纹理、基于文字特征等方法，近年来随着深度学习的发展也会使用目标检测的一些深度学习方法。该项目主要的流程如下图所示：
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~
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
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原理：向服务端请求，生成随机的字符，写入会话请求，同时将随机字符生成对应图片，响应给前端；前端输入对应字符的验证码，向后台发起校验。
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。
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