本文github源码地址： 在公众号 datadw 里 回复 OCR 即可获取。...最近在做OCR相关的东西，关于OCR真的是有悠久了历史了，最开始用tesseract，然而效果总是不理想，其中字符分割真的是个博大精深的问题，那么多年那么多算法，然而应用到实际总是有诸多问题。...于是看了Xlvector的博客之后，发现可以端到端来实现OCR，他是基于mxnet的，于是我想把它转到tensorflow这个框架来，顺便还能熟悉一下这个框架。...把网络用在识别身份证号，试了73张网上爬的（不同分辨率下的）真实图片，错了一张，准确率在98%左右（不过毕竟身份证号比较简单） 大概14个epoch后，准确率过了50%，现在跑到了73%的正确率。...对于不同的优化器之间区别，文末有一篇神文可以参考 http://ilovin.me/2017-04-06/tensorflow-lstm-ctc-ocr/
移动端 移动端就不推荐那么多眼花缭乱的应用或者小程序了。就拿我们常用的微信、QQ等就可以满足我们移动端用户的日常需求。 1....网页端 1. Catocr Catocr 这是一款完全免费的网页端文字识别工具，支持图片、PDF等输入源，可以在电脑端用，也可以在移动端用。...其次是效果好，它的效果主要体现于OCR识别结果的排版，支持按照原版格式进行排版。 2. OCR.Space OCR.Space 是一款免费的在线OCR文字识别工具，旨在提供方便快捷的识别服务。...当然，也可以选择截图后文字识别。这样，久而久之它就成了一款OCR工具了。 2. Umi OCR Umi OCR 是一款开源的完全免费的截图OCR识别工具。...以上就是本文分享的全部内容，希望对大家有所帮助。 写到最后 感谢您的一路陪伴，用代码构建世界，一起探索充满未知且奇妙的魔幻旅程。
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。 但是它是如何工作的呢？ 这篇文章是关于光学字符识别（OCR）的自然场景图像中的文本识别。...对我们来说幸运的是，计算机每天都在执行人们认为自己只能完成的任务时变得越来越好，而且性能通常也比我们更好。 从图像中提取文本已发现了许多应用。...其中一些应用程序是护照识别，自动车牌识别，将手写文本转换为数字文本，将键入的文本转换为数字文本等。 挑战性 在经历如何理解挑战之前，要面对OCR。...神经网络 卷积递归神经网络（CRNN）是CNN，RNN和CTC（连接器时间分类）损失的组合，用于基于图像的序列识别任务，例如场景文本识别和OCR。网络架构摘自2015年发表的这篇论文。...Tesseract 4在基于LSTM网络（一种递归神经网络）的OCR引擎中添加了基于深度学习的功能，该引擎专注于行识别，但也支持Tesseract 3的传统Tesseract OCR引擎，该引擎通过识别字符模式进行工作
摘要 在人工智能领域，光学字符识别（OCR）技术已经取得了显著的进展。随着技术的不断进步，我们正迈向OCR 2.0时代。...本文将介绍由Vary团队开发的通用端到端模型GOT，这一模型在OCR领域具有革命性的潜力。...论文概览 论文标题：GOT: Towards OCR-2.0 发布平台：arXiv 链接：arXiv.org 模型特点 GOT模型是首个迈向OCR 2.0时代的通用端到端模型，它在多个方面展现了其先进性...： 多任务支持：GOT模型支持多种OCR任务，包括场景文本OCR、文档OCR、细粒度OCR以及更通用的OCR任务。...项目地址 对GOT模型感兴趣的研究者和开发者可以通过以下链接访问项目代码：GitHub - Ucas-HaoranWei/GOT-OCR2.0 安装 基础环境cuda11.8+torch2.0.1 克隆仓库并导航到
端到端语音识别 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?...• Espnet: https://github.com/espnet/espnet • 实现了主流的端到端语音识别方法 • Speech-Transformer、LAS、CTC、RNN-T • 一个小缺点
实现功能 文字方向检测 0、90、180、270度检测 文字检测 后期将切换到keras版本文本检测 实现keras端到端的文本检测及识别 不定长OCR识别 本文完整项目代码，模型预训练权重，和数据集获取方式...端到端识别:CRNN ocr识别采用GRU+CTC端到到识别技术，实现不分隔识别不定长文字 提供keras 与pytorch版本的训练代码，在理解keras的基础上，可以切换到pytorch版本，此版本更稳定.../ctpn/ctpn/other.py 的draw_boxes函数的最后部分， cv2.inwrite('dest_path',img)，如此， 可以得到ctpn检测的文字区域框以及图像的ocr识别结果...如果你想训练这个网络 1 对ctpn进行训练 定位到路径--....文字检测及OCR识别结果 ?
端到端的模型旨在一步直接实现语音的输入与解码识别，从而不需要繁杂的对齐工作与发音词典制作工作，具有了可以节省大量的前期准备时间的优势，真正的做到数据拿来就可用。...端到端的模型的另一个优点是，更换识别语言体系时可以利用相同的框架结构直接训练。...现在的语音识别问题有如下几个难点： 对自然语言的识别和理解； 语音信息量大。语音模式不仅对不同的说话人不同，对同一说话人也是不同的，一个说话人在随意说话和认真说话时的语音信息是不同的； 语音的模糊性。...下面是对这两种方法的详细解读。...最后，作者使用基于 14600 本书的 Librispeech 公开语言模型扩充数据集训练了两层 LSTM 作为语言模型（LM），在语音识别数据集 Librispeech 上，取得了目前已公开的端到端语音识别网络中的最好效果
——冯骥才 https://github.com/k2-fsa/sherpa-ncnn Sherpa-NCNN：高效的端到端语音识别框架 在语音识别领域，实时性与高性能一直是关键挑战。...Sherpa-NCNN是一款基于NCNN框架的端到端语音识别工具，专注于低资源设备上的高效运行。该项目由K2团队开发，旨在为开发者提供轻量级、开源且性能优越的语音识别解决方案。...Sherpa-NCNN是一个面向低资源设备（如手机、嵌入式设备等）的端到端语音识别框架，基于腾讯开源的高性能推理框架NCNN构建。...端到端架构：简化语音识别流程，无需依赖传统的声学模型、语言模型和解码器。 轻量化设计：适合在低功耗设备上运行，占用资源少，易于集成。 多语言支持：支持多种语言的语音识别需求，适用于全球化应用场景。...CTC/Transducer：支持多种端到端语音识别训练方法。 您可以从Sherpa-NCNN模型仓库下载预训练模型。
如何识别这批“僵尸粉”或者说“机器人粉丝”？下面我们将通过Python的Pandas库、自然语言处理学习NLTK和scikit-learn创建分类器对Twitter机器人进行识别。...但是，开放式的API让Twitter在互联网广泛传播，也对一些不受欢迎的用户开放了门户，例如：机器人。 Twitter机器人是能够在无人干预下撰写和和发布推文的程序，并且所产生的推文相当复杂。...首先，要做的是去识别它们，以下是我的方法。 ◆ ◆ ◆ 创建标签 核心目标是创建一个分类器来识别哪些账号是属于Twitter机器人的，我是通过监督学习来实现的。...因为我知道在机器人关注之前，我的粉丝都有哪些，所以我可以有效地识别哪些是人类，哪些是一夜激增的机器人粉丝。...我用Pandas 来快速优雅地运用归纳函数，例如词汇多样性，对推文进行处理。首先，我把每个用户的所有推文放进一个文档，并进行标记，这样我会得到一个词汇列表。
端到端的模型旨在一步直接实现语音的输入与解码识别，从而不需要繁杂的对齐工作与发音词典制作工作，具有了可以节省大量的前期准备时间的优势，真正的做到数据拿来就可用。...端到端的模型的另一个优点是，更换识别语言体系时可以利用相同的框架结构直接训练。...现在的语音识别问题有如下几个难点： 对自然语言的识别和理解； 语音信息量大。...下面是对这两种方法的详细解读。...最后，作者使用基于 14600 本书的 Librispeech 公开语言模型扩充数据集训练了两层 LSTM 作为语言模型（LM），在语音识别数据集 Librispeech 上，取得了目前已公开的端到端语音识别网络中的最好效果
最终我们选择了Apollo GraphQL+gRPC+React+TypeScript这样一套技术栈，并对使用它们的结果感到满意。...我们并不是为了故意揭REST API的短，而是基于我们自己的React应用来看使用GraphQL的主要优势在于： 对前端屏蔽了后端技术的复杂性，让那些后端服务更好地保持了它们的原子性。...使用apollo-client和react-apollo简化了前端代码对缓存和数据的管理。 灵活的查询方式方便我们在未来构建移动端以及内部应用。...使用类型化的客户端代码是一件令人愉快的事情。每一个服务端所对应的客户端代码都是基于后端接口的请求和响应信息来进行类型化。...此外，由于实现了端对端的类型检验，很难出现数据的错误使用或是引入向前不兼容的变更。如果我们需要引入向前不兼容的变更，也很容易在发生变更之前决定我们系统中的哪些部分是需要进行修改的。
在对检测特征进行聚合后，对图像级文本端到端识别采用注意机制学习不同文本实例之间的关系，对视频级文本端到端识别采用注意机制对时间信息进行建模。 第二个适配器遵循类似的过程，但侧重于聚合识别信息。...由于同一文本实例在前后帧之间表现出很强的相关性，我们利用前一帧的检测和识别查询作为跟踪查询，对当前帧中的文本实例进行定位、识别和跟踪。对于新生文本实例，我们继续使用检测和识别查询来定位和识别。...主要实验结果及可视化结果 图片级别跨域端到端识别的实验结果 为了更好的评估我们方法的有效性，我们对TotalText和CTW1500进行了新的标注。...评估过程参考GPT-4V_OCR[2]。 结果显示在表9中。研究结果表明，为特定任务开发场景文本识别方法的重要性。...表9 ICDAR2015上的跨域文本识别与mlms的比较。所有结果都在“None”词典上进行测试。OCR相关数据表示与OCR相关的训练数据。S.、N.、D.和T.分别代表合成、自然、文档和表格数据。
他一拍脑袋，接着说，Tom 你给我们做一个声纹识别吧! 说干就干，在寻找 声纹识别服务商，发现什么科大讯飞，还什么BAT等许多大厂都没有支持Web端的，后来找到一个不知名的小厂。。...上传文件识别： ? pm2线程 ? 服务端 因为声纹识别服务商 不能直接使用客户端直接调用 和 音频不支持的问题，要开发自己的服务端来对接。...{ resJson = result.ResponseInfo; //do something resolve(); }); }); 客户端...初始化 微信jssdk vm.wx_init(); } 获取微信签名，注册事件 wx.config({ debug: false, // 开启调试模式,调用的所有api的返回值会在客户端alert...出来，若要查看传入的参数，可以在pc端打开，参数信息会通过log打出，仅在pc端时才会打印。
大家有没有使用过OCR文字识别软件？而OCR文字识别软件究竟是干什么的呢？今天小编就在这里和大家一起探讨一下OCR文字识别软件的功能与有关银行卡的具体操作。...首图.png 功能： OCR文字识别软件是一种利用OCR技术将图片上的内容经过转化的操作，从而将图片内容转换成文字的形式。...如在我们借助的这个OCR文字识别工具，它就有极速识别功能，语音识别功能，票证识别功能等等。...具体操作： 第一步：在了解OCR文字识别软件工具的功能后，就先可以打开我们今天借助的OCR文字识别软件了。 1.png 第二步：在该工具中，我们需要在多种功能中选择可以进行识别银行卡的功能。...5.png 第六步：最后点击“一键识别”，这样就是借助OCR文字识别工具完成的银行卡识别的具体操作了。 6.png 小伙伴们对OCR文字识别软件有所了解了吗？
CRAFTS场景文本检测器由文本检测和识别模块组成。许多研究已经将这些模块统一为一个端到端可训练的模型，以获得更好的性能。...然后使用校正模块对合并后的特征进行校正，并连接在一起形成一个角色参与特征。在识别阶段，基于注意力的解码器使用字符参与的特征来预测文本标签。最后，一种简单的后处理技术可选地用于更好的可视化。...CRAFTS认为这个以字符为中心的信息可以用来支持识别器中的注意模块，因为这两个模块都旨在定位字符的中心位置。在这项工作中，对原始工艺模型进行了三个修改；backbone替换、链路表示和方向估计。...提取特征后，采用双向LSTM进行序列建模，并对基于注意的解码器进行最终的文本预测。在每个时间步骤中，基于注意力的识别器通过屏蔽注意力输出到特征来解码文本信息。...结论：CRAFTS中提出了一个端到端可训练的单pipeline模型，它紧密地耦合了检测和识别模块，共享阶段的字符区域注意充分利用字符区域映射，帮助识别器纠正和更好地关注文本区域。
本文是一个以 whatsapp 为案例的，针对端对端聊天加密通讯协议整理的一个学习笔记，仅供大家学习。...通话设置 WhatsApp 语音和视频通话也是端对端加密。...在 Windows Phone、iPhone 和 Android 上，这些端对端加密客户端可以使用噪音管道（Noise Pipes），使用噪声协议框架（Noise Protocol Framework）...补充 WhatsApp 用户之间的消息受到端对端加密协议的保护，因此第三方和 WhatsApp 都无法获知消息内容，消息只能由接收人解密。...所有 WhatsApp 消息（包括聊天、群聊、图片、视频、语音消息和文件）和 WhatsApp 通话都受到端对端加密的保护。
最近作者项目中用到了身份证识别跟营业执照的OCR识别，就研究了一下百度云跟腾讯云的OCR产品接口。...1.腾讯云OCR ---- 收费：身份证OCR和营业执照OCR接口，每个接口每个月各有1000次的免费调用 接口说明： 身份证OCR接口 - https://cloud.tencent.com/document...base64 public static String getBase64FromInputStream(InputStream in) { // 将图片文件转化为字节数组字符串，并对其进行...2.百度OCR ---- 通过以下步骤创建OCR应用，作者当时在这一步花了很长时间 ? ?...创建完之后就可以拿到appId，API Key，Secret Key，就可以调用百度提供的api了 收费：身份证OCR和营业执照OCR接口，每个接口每天各有500次的免费调用 接口说明： 身份证OCR
本周推文目录如下： 3.12：【命名实体识别】 训练端到端的序列标注模型 3.13：【序列到序列学习】 无注意力机制的神经机器翻译 3.14：【序列到序列学习】 使用Scheduled Sampling...在序列标注任务中，我们以命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）任务为例，介绍如何训练一个端到端的序列标注模型。...【命名实体识别】 训练端到端的序列标注模型 以下是本例的简要目录结构及说明： . ├── data # 存储运行本例所依赖的数据 │ ├── download.sh...（Named Entity Recognition，NER）又称作“专名识别”，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等，是自然语言处理研究的一个基础问题。...I-TYPE 和 BIO 方式的主要区别在于语块开始标记的使用上，I-TYPE只有在出现相邻的同类别实体时对后者使用B标记，其他均使用I标记），句子之间以空行分隔。
Webthing 框架 https://iot.mozilla.org/framework/
验证码端到端的识别，是对《我的PaddlePaddle学习之路》笔记六——验证码端到端的识别 的升级，这篇文章是我18年初写的，基于当时的V2版本编写，现在有点过时了，突然想升级一下。...vocabulary): cer_result = [] for batch_id, (inputs, labels) in enumerate(test_loader()): # 执行识别...outs = model(inputs) outs = paddle.nn.functional.softmax(outs) # 解码获取识别结果...process(path) data = data[np.newaxis, :] data = paddle.to_tensor(data, dtype='float32') # 执行识别...out = model(data) out = paddle.nn.functional.softmax(out)[0] # 解码获取识别结果 out_string =
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