最近接了一个新需求，需要获取一些信用黑名单数据，但是找了很多数据源，都是同样的几张图片，目测是excel表格的截图，就像下面这样：
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。
目的是通过图像算法智能识别房屋类型图中的墙体和门窗，获取墙体端点和拐点的坐标。这样根据这些墙面线条的坐标，就可以自动生成一个立体的房间，供设计师查看。经过几个月左右的突击，终于取得了不错的识别效果。下面的图片是随机选择的，以确定结果。
OCR，即Optical Character Recognition，光学字符识别，是指通过扫描字符，然后通过其形状将其翻译成电子文本的过程，对应图形验证码来说，它们都是一些不规则的字符，这些字符是由字符稍加扭曲变换得到的内容，我们可以使用OCR技术来讲其转化为电子文本，然后将结果提取交给服务器，便可以达到自动识别验证码的过程
本文介绍了OCR异构加速在腾讯云上的应用和优化，通过多FPGA芯片协同的异构加速架构和通用加速器引擎，实现了高性能、低成本的OCR识别。同时，平台支持业务模型的快速部署和迭代，为云端OCR服务提供了一种高效的解决方案。
最近需要一个字母手势识别功能，字母 C 的识别，因为 C 简单又饱满。可是在网上也没找到什么特别好的库，倒是看了不少关于 GestureDetector 的介绍，单击双击滑动滚动，上上下下、左左右右、BABA的。 不过还是不知道怎么识别字母手势哈，可能最近脑子不灵光了。脑子不灵光，挖坟还是挺在行的 -- 给我挖到一个「2008」年歪果仁写的不是那么精准的方案，整理并分享之。 远古的气息~ 哦，对了，这个方案很糙，但也相对简单，且有一定的参考性。08 年的原贴链接见「阅读原文」。我自己在研究的过程中找到了
在学习本章之前，推荐先学习系列专栏文章：LabVIEW目标对象分类识别（理论篇—5）
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从 Google 的无人驾驶汽车到可以识别假钞的自动售卖机，机器视觉一直都是一个应用广 泛且具有深远的影响和雄伟的愿景的领域。
本上，OCR（光学字符识别）引擎可以让你从图片或文件（PDF）中扫描文本。默认情况下，它可以检测几种语言，还支持通过 Unicode 字符扫描。
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
Excel 基本操作会吧？上网搜索公式会吧？基本的数学理解能力有吧？OK，如果以上你都能做到，你也能上手计算机视觉项目了。
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。
满足业务是第一需要，不同于大厂，对外服务API，要求大并发那么强，多样性品类完备，我们更强调单品要做到尽量达到业务要求，更强调定制化，可以分布走，业务上可以给反馈不断改进。
本文将详细介绍如何将红酒瓶上的曲面标签展平并做文字识别。（公众号：OpenCV与AI深度学习）
移动端身份证识别SDK是基于移动平台的身份证识别应用程序，支持Android、iOS移动操作系统。该产品采用手机、平板电脑摄像头拍摄身份证图像，然后通过OCR软件对身份证信息进行识别提取。
OCR，或光学字符识别，是最早的计算机视觉任务之一，因为在某些方面它不需要用到深度学习。因此，早在2012年深度学习热潮之前，OCR就有了各种不同的应用，有些甚至可以追溯到1914年 。
本文介绍了证件识别技术的起源、发展和应用前景。随着互联网和智能手机的普及，证件识别的需求也日益增加。本文主要从证件识别技术的起源、发展、实现方式、技术挑战和前景展望等方面进行了详细的阐述和分析。证件识别技术的应用范围广泛，包括金融、医疗、物流等行业，在医疗行业，可以用于电子病历的识别和医疗票据的识别；在物流行业，可以用于快递单据的识别和追踪等。证件识别技术的应用前景非常广阔，但同时也面临着一些技术挑战，如识别准确率、效率、适应性等方面的问题。
随着计算机视觉在我们生活中的应用越来越广泛，大量的字符识别和提取应用逐渐变得越来越受欢迎，同时也便利了我们的生活。像我们生活中的凭借身份码取快递、超市扫码支付的机器等等。
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。
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。
哦，不！你不小心把一个长篇文章中的空格、标点都删掉了，并且大写也弄成了小写。像句子”I reset the computer. It still didn’t boot!”已经变成了”iresetthecomputeritstilldidntboot”。在处理标点符号和大小写之前，你得先把它断成词语。当然了，你有一本厚厚的词典dictionary，不过，有些词没在词典里。假设文章用sentence表示，设计一个算法，把文章断开，要求未识别的字符最少，返回未识别的字符数。
如果用分词的方法去匹配获取比较麻烦，cpca包提供了便捷的调用函数transform。
作者 | Fedor Borisyuk，Albert Gordo，Viswanath Sivakumar
原创声明：本文为 SIGAI 原创文章，仅供个人学习使用，未经允许，不得转载，不能用于商业目的。
这听起来就有点难度了。有一个叫 In Codice Ratio 的项目正在尝试把梵蒂冈秘密档案转录为可供查询的电子版。
本文介绍了一种基于深度学习的视频字幕识别和生成方法，包括字符级和单词级两个模块，以及针对视频字幕中字符和单词的识别和生成任务。首先，通过深度学习模型对视频中的字幕进行定位和提取，然后使用字符级和单词级两个模块分别进行字符和单词的识别和生成。实验结果表明，该方法能够有效地识别和生成视频字幕，对于艺术字体、手写字体等难以切分的情况，以及对于视频中的噪声干扰，都具有较高的鲁棒性。
在日常生活工作中，我们难免会遇到一些问题，比如图片上不合规的文字信息，却要一个一个地审核，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。
图像文字识别应用所作的事是，从一张给定的图片中识别文字。这比从一份扫描文档中识别文字要复杂的多。
在低方差的模型中，增加数据集的规模可以帮助我们获取更好的结果。但是当数据集增加到100万条的大规模的时候，我们需要考虑：大规模的训练集是否真的有必要。获取1000个训练集也可以获得更好的效果，通过绘制学习曲线来进行判断。
据网约车监管信息交互平台统计，截至2022年7月31日，全国共有279家网约车平台公司取得网约车平台经营许可，各地共发放网约车驾驶员证460.0万本、车辆运输证188.2万本，至7月份共收到订单信息6.95亿单。网约车司机的身份、驾驶证、行驶证、车辆信息的收集和管理是一项非常艰巨的任务，安全合规地收集管理网约车的信息可以有效的保障乘客的安全，加强对驾驶员的审核，提升出行的安全。
本周主要是介绍了两个方面的内容，一个是如何进行大规模的机器学习，另一个是关于图片文字识别OCR 的案例
本文主要介绍了深度序列学习在OCR中的应用，包括CRNN、EDA、Encoder-Decoder、Attention模型等。这些模型在OCR领域取得了显著的成果，可以用于端到端的文本识别。其中，CRNN模型在文本识别任务上表现尤为突出，可以处理不同大小、字体、颜色的文本，并且不需要文本框标注。在实践中，使用Attention OCR模型可以更好地处理含有多个背景干扰的文本，并且可以适应不同排版和字体大小的文本，真正实现了端到端的文本识别。然而，该方法仍存在一些局限性，如识别结果字符内容可能乱序，以及不适用于文字内容较多的图片等。
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。
本周有同学在社群咨询，什么时候能支持健康码、行程码的自动智能识别？腾讯云场景连接器，宠粉第一名，马上安排！马上上线！这不～健康码/行程码的自动识别他来啦！他来啦！
地址:https://github.com/Baiyuetribe/paper2gui
本教程来自NVIDIA 官网blog, 原文链接： https://developer.nvidia.com/blog/creating-a-real-time-license-plate-dete
我们生活在这样一个时代：任何一个组织或公司要想扩大规模并保持相关性，就必须改变他们对技术的看法，并迅速适应不断变化的环境。我们已经知道谷歌是如何实现图书数字化的。或者Google earth是如何使用NLP来识别地址的。或者怎样才能阅读数字文档中的文本，如发票、法律文书等。
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。
模块设计：我们使用统一框架和模块化设计实现了各个算法模块。一方面可以尽量实现代码复用，另外一方面，方便大家基于此框架实现新的算法。我们把文字检测，基于分割的文字识别以及关键信息识别网络结构，抽象成 backbone，neck，head 以及 loss 模块，把 seq2seq 文字识别网络抽象成 backbone，encoder，decoder 以及 loss 模块。
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
雷锋网按：本文作者都大龙，2011年7月毕业于中科院计算技术研究所；曾任百度深度学习研究院（IDL）资深研发工程师，并连续两次获得百度最高奖—百万美金大奖；现在Horizon Robotics负责自主服务机器人、智能家居以及玩具方向的算法研究与开发，涉及深度学习、计算机视觉、人机交互、SLAM、机器人规划控制等多个领域。 深度学习独领风骚 人工智能领域深度学习独领风骚自2006 年Geoffery Hinton等在《科学》( Science) 杂志发表那篇著名的论文开始， 深度学习的热潮从学术界席卷到了工业
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。
哦，不！你不小心把一个长篇文章中的空格、标点都删掉了，并且大写也弄成了小写。 像句子"I reset the computer. It still didn’t boot!"已经变成了"iresetthecomputeritstilldidntboot"。 在处理标点符号和大小写之前，你得先把它断成词语。 当然了，你有一本厚厚的词典dictionary，不过，有些词没在词典里。 假设文章用sentence表示，设计一个算法，把文章断开，要求未识别的字符最少，返回未识别的字符数。
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：
补充知识：日常填坑之keras.backend.ctc_batch_cost参数问题
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。
车牌识别是一种图像处理技术，用于识别不同车辆。这项技术被广泛用于各种安全检测中。现在让我一起基于OpenCV编写Python代码来完成这一任务。
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