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。
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
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
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；
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。
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”。
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。
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。
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
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。
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
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。
本文介绍了腾讯云与顺丰、中外运、中国邮政等物流企业合作，通过OCR技术提升物流效率，降低成本，同时还能提高客户体验。通过腾讯云OCR技术解决方案，物流企业可以实现自动识别、自动分类、自动编码、自动审核、自动入库等自动化、智能化、精准化的管理模式，从而大幅提高物流效率，降低成本，提高客户体验。
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）
DAS 2020 (Document Analysis System,文档分析系统研讨会) 于 7月26-29日在武汉召开，本次研讨会中有不少精彩的内容，今天向大家重磅推荐来自华南理工大学金连文老师的 keynote Speech ：Optical Character Recognition in Deep Learning Era.
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
回顾2021，虚拟与现实的次元壁被不断打破。你或许想象不到，就连输入法，也“闯入”了虚拟世界。
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。
2018年3月27日腾讯云云+社区联合腾讯云智能图像团队共同在客户群举办了腾讯云OCR文字识别——智能图像分享活动，活动举办期间用户耐心听分享嘉宾的介绍，并提出了相关的问题，智能图像团队的科学家和工程师也耐心解答可用户的疑问。以下就是活动分享的全部内容。
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。
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。
AI技术已经家喻户晓。不论是移动终端设备，还是企业系统平台，都开始集成AI能力，现阶段看，AI融合到各个行业的潜力非常巨大，能够在众多场景中发挥作用，比如云计算。在今天数字化转型的浪潮中，企业上云成为了新常态，云上大量的数据、丰富的应用通过AI技术，能够解决很多问题，因此云与AI的融合也是新常态。
前面我们使用Azure Face实现了人脸识别、使用Azure表格识别器提取了表格里的数据。这次我们试试使用Azure墨迹识别API来对笔迹进行识别。
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。
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
http://www.nlpr.ia.ac.cn/databases/handwriting/Offline_database.html
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
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。
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。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，那怎么获取呢？借助强大的图像库，自己生成就行了！ 先捋一捋思路
在现代信息处理和管理的时代，光学字符识别（OCR）技术成为了一个非常重要的工具。OCR技术能够将图像中的文本内容转换为可编辑的文本，广泛应用于文档管理、数据录入、票据处理等领域。Surya-OCR是一个强大的OCR库，提供了简便的API和高效的字符识别能力，适用于各种场景下的文本提取需求。
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。
Author: Frytea Title: 物联网技术概论 Link: https://blog.frytea.com/archives/98/ Copyright: This work by TL-Song is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
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
导读：7月28日，腾讯云在北京举办云+社区沙龙，邀请来自腾讯与四川云检科技的五位AI技术专家，分享他们在专业领域的AI开发经验，帮助开发者在具体行业场景中实践AI技术。现场有近400位开发者参与，答疑及茶歇环节气氛热烈，多位开发者与讲师就演讲内容展开讨论，表现出对AI浓厚的开发兴趣。
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。
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。
继推出维吾尔语、粤语识别，近期，捷通华声联合中国民族语文翻译局，推出藏、彝、蒙、朝鲜语语音识别技术，为藏族、彝族、蒙古族、朝鲜族同胞的日常办公、沟通交流提供语音识别服务。 民族语言识别 为企事业单位办公、民众交流提供便利 灵云语音识别技术，已广泛应用于国内的企事业单位会议、公检法、医疗等领域。 通过应用灵云藏、彝、蒙、朝鲜语语音识别技术，少数民族企事业单位可以应用语音识别技术，识别日常工作会议发言，快速生成会议记录;地区公安、检察、法院等政法机构可以应用语音识别来转写办案过程中的讯问发言，快速生成办案笔录;
最近工作中涉及到一部分文档和纸质文档的校验工作，就想把纸质文件拍下来，用文字来互相校验。想到之前调用有道智云接口做了文档翻译。看了下OCR文字识别的API接口，有道提供了多种OCR识别的不同接口，有手写体、印刷体、表格、整题识别、购物小票识别、身份证、名片等。干脆这次就继续用有道智云接口做个小demo，把这些功能都试了试，当练手，也当为以后的可能用到的功能做准备了。
腾讯云文字识别OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一种将图像或手写文字转换成文本的技术。腾讯云文字识别OCR是腾讯云AI能力之一，可以将印刷体、手写体、数字、符号等多种形式的文字图像转换成可编辑文字内容，同时提供多种编程语言SDK、API等接口方式，为各行业提供高效、准确的文字识别服务。
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
通用文字 OCR 识别 API 是一种功能强大的服务，可用于多场景、多语种的整图文字检测和识别，通过将OCR技术应用于学校环境，可以实现教育资源的数字化和学习过程的自动化。
近期，多模态大模型（LMMs）在视觉语言任务方面展示了令人印象深刻的能力。然而，由于多模态大模型的回答具有开放性，如何准确评估多模态大模型各个方面的性能成为一个迫切需要解决的问题。
但无论是工整书写的 Tensorflow 官网上的 MNIST 教程，还是上节提到“草书”数字，都是 单一的数字识别问题。 但是，在实际生活中，遇到数字、字母识别问题时，往往需要识别一组数字。这时候一个简单的深度神经网络可能就做不到了。本节内容，就是在讨论遇到这种情况时，应该如何调整深度学习模型。
3月18日，由中国图象图形学会（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企业行”系列活动将正式举办，通过搭建学术界与企业交流合作平台，为企业创新发展提供科技支撑，为图像图形领域高校师生提供与企业互动机会，集结产学研力量，共同推动图像图形领域的发展。
关注腾讯云大学，了解最新行业技术动态 戳【阅读原文】查看55个腾讯云产品全集 一、课程概述 文字识别（Optical Character Recognition，OCR）基于腾讯优图实验室世界领先的深度学习技术，将图片上的文字内容，智能识别成为可编辑的文本。OCR 支持身份证、名片等卡证类和票据类的印刷体识别，也支持运单等手写体识别，支持提供定制化服务，可以有效地代替人工录入信息。 【课程目标】 了解文字识别的子产品 了解文字识别的特性 了解文字识别的应用场景 二、讲义 腾讯云提供文字识别OCR服务，
光学字符识别和手写文本识别是人工智能领域里非常经典的问题。OCR 很简单，就是将文档照片或场景照片转换为机器编码的文本；而 HTR 就是对手写文本进行同样的操作。作者在文章中将这个问题分解成了一组更小型的问题，并制作了如下的流程图。
OCR是英文“Optical Character Recognition/Reader”的简称，光学字符识别。从名字我们不难看出，OCR就是读取手写和印刷文字，并把读取的信息转换成可以在电脑的Excel，World等软件上使用的文字信息处理技术。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术得到了广泛的应用和重视。OCR技术用于将印刷或手写的文本转化为可编辑的数据，极大地提高了数据处理的效率和精确度。腾讯云的文字识别服务提供了强大而可靠的OCR功能，为开发者和AI爱好者提供了便捷的文字识别解决方案。
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