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行驶证OCR识别接口文档解读

OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一种将图片中的文字转化为可编辑、可搜索的文本的技术。...行驶证OCR识别接口是一个可以对机动车驾驶证进行自动识别和提取信息的接口。这个接口可以识别驾驶证正本上的所有9个字段，包括证号、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。...这个行驶证OCR识别接口非常方便，可以大大节省人工识别的时间和精力。那么，如何使用这个接口呢？下面我将一步一步地为大家介绍。 首先，我们需要注册一个账号并获得接口的API Key。...当我们发送请求后，接口会对图片进行识别，并返回一个JSON格式的结果。我们可以通过解析这个结果来获取驾驶证上的各个字段信息。...总结一下，行驶证OCR识别接口可以自动识别和提取驾驶证上的各个字段信息，包括证号、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。

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PDF转Word 用谷歌文档进行在线OCR识别

PDF转word是一个永恒的话题, 原因有二 一是免费的软件服务, 准确率不好 二是收费的服务准确率好, 但贼贵......博主最近被人问到了这个问题, 也做了一番研究, 最终找到两个靠谱的方法, 分享一下 第一种: 简单快捷的土办法, 用手机QQ扫一扫 手机QQ功能也越来越多, 虽然大多数功能没啥用, 但也提供了一些好东西, 比如: 免费的OCR...不吹不黑, 用实力说话, 博主实时随手拍了一张图片, 文字一区域,识别率很高, 文字二区域, 连MacBook Pro的大小写都准确识别到了, 真的是不错的服务 第二种: 用google文档的在线转换服务...,如果你的文档很大,而且网速不太好, 上传到google硬盘后, 用google在线打开, 浏览器会开启一个空白标签页, 大概等5到6秒钟, 空白标签页会加载出转换的结果, 这里一定要耐心等待 Google...在线文档很强大, 除pdf外, 普通图片上传到google文档,也可以用google在线文档打开, 打开后的文字识别效果也超级棒, 文档内会同时展示原图和从原图内识别出的文字, 感兴趣的可以自己试一试~

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    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
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    文档转换OCR识别一键搞定

    嗨，大家好，我是小华同学，关注我们获得“最新、最全、最优质”开源项目和高效工作学习方法 PDF-Guru 是一款开箱即用的全能型PDF处理工具，支持跨平台文档转换、智能OCR识别、多格式解析等核心功能。...智能OCR文字识别内置多语言识别引擎，可精准提取扫描件中的文字内容。实测识别率高达98%，处理100页文档仅需3分钟。...技术架构模块技术方案性能指标文档解析PDF.js + Python每秒处理50页OCR识别Tesseract + 深度学习优化准确率98%格式转换LibreOffice无头模式支持20+文件格式任务队列...Celery分布式架构并发处理100+任务同类项目对比功能PDF-GuruAdobe AcrobatSmallpdf开源免费✅❌❌OCR识别✅✅❌API接口✅❌仅付费版批量处理✅限制页数需订阅本地部署✅...：Windows/macOS/Linux全平台通用扩展性强：提供Python/Node.js/Java三种SDK总结PDF-Guru重新定义了开源文档处理工具的标准，无论是学生处理论文、HR整理简历，还是财务人员分析报表

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    2.4 K Star OCR 2.0来了！GOT-OCR-2.0正式开源，文本、文档、图表、公式、乐谱识别再上新台阶！

    作为一款强大的端到端 OCR 模型，GOT-OCR-2.0 不仅支持传统的场景文本和文档识别，还能处理乐谱、图表、甚至复杂的数学公式！...核心特性 • 支持多场景文本识别：GOT-OCR-2.0 具备识别各种复杂内容的能力，包括但不限于： • 场景文本（如街道标识、广告牌） • 文档识别（适用于办公、档案管理） • 乐谱和图表 • 数学公式...无论是识别文档还是复杂的场景文字，GOT-OCR-2.0 都可以通过一个强大的网络架构完成。...识别效果展示 截屏文本识别/文档识别/乐谱识别/图表识别 OCR2.0评测： 结语 模型大小仅为 1.43GB，相较于其他AI模型其实算是小的了。...尤其是对于那些需要处理高复杂度 OCR 任务的用户，这款模型无疑是一个革命性的工具。

    3.8K10

    玩转腾讯云智能结构化识别：OCR推动文档处理与数据提取进入新时代

    图像特征提取利用深度学习算法对预处理后的图像进行特征提取，识别出图像中的文字、表格等关键信息。3. OCR识别基于OCR大模型，对提取出的特征进行文字识别，将图像中的文字转换为可编辑的文本。4....高识别准确率基于深度学习和OCR大模型的融合应用，腾讯云智能结构化OCR技术能够实现对复杂文档的高效、精准识别，识别准确率高达98%以上。2....多场景适用无论是证件识别、票据处理，还是文档扫描与转换，腾讯云智能结构化OCR都能轻松应对，满足不同场景下的需求。二、腾讯云智能结构化OCR使用教程（一）注册与登录1....五、腾讯云智能结构化OCR的安全性与稳定性在处理敏感和重要的文档数据时，安全性和稳定性是用户最为关心的问题。腾讯云智能结构化OCR产品在这方面同样表现出色。...通过深度学习算法对大量的文档数据进行训练和学习，OCR系统将能够不断优化识别模型，提高识别的准确性和效率。同时，大数据技术将为OCR系统提供更丰富的数据资源，支持更复杂的文档处理和数据提取任务。

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    OCR识别，阅读文献必备！

    然而，从PDF、CAJ文件中复制的文字会无故出现一些多余的空行，甚至乱码。另外，还要复制到其他软件才能进行翻译，效率很低。...欢迎访问「学者利器」公众号 天若OCR是支持截图识别文字的Windows工具，准确率超高，速度也非常快，还有复制、搜索、朗读、语法检查、外文翻译等一系列实用功能。...利器指数： ★★★★★ 平台：Windows 欢迎访问「学者利器」公众号 截图识别文字 如果想复制论文PDF文档中的一段文字，只需按快捷键F4，然后框选您想要识别的区域，很快，该区域的所有文字便能被识别出来...识别论文PDF文档的文字 识别的文字没有任何多余的空行，文字排版也非常美观。更重要的是识别的准确率很高，几乎没有任何识别错误，而且是免费不受限制的。 天若OCR调用了各大网站的OCR接口： 1....翻译论文文档OCR识别内容 欢迎访问「学者利器」公众号 天若OCR的翻译功能使用的是谷歌翻译的接口，翻译得到的结果准确可靠。

    3.2K20

    合合信息CCIG2022技术分享：文档图像质量增强是OCR进阶的重要研究方向

    丁凯博士认为，尽管OCR技术已走过一个世纪的发展，现今仍存在文档图像质量退化严重、文字检测及版面分析困难、非限定条件文字识别率低、结构化智能理解能力差等亟待解决的问题。...OCR技术的进阶之路上，文档图像质量的增强是重要的研究方向，需克服页面弯曲、阴影遮挡、摩尔纹、图片模糊等现代文本图像处理中常见的干扰状况。...通过引入AI（人工智能）技术，合合信息智能文字识别及图像处理技术能够帮助各应用领域简化下游文档处理任务，提升文字识别效率与准确性。...图片另外一方面，文档数字化流程的建立是加速企业数字化转型的关键，也是技术落地中的痛点。...凭借在视觉关键信息理解层面的算法优势与多语言票据识别场景的实践沉淀，合合信息与高校及企业生态伙伴组成的参赛队伍继获得“中英文购物小票信息理解赛道”单项冠军后，通过终轮现场比拼，荣获CSIG图像图形技术挑战赛总冠军

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    R+OCR︱借助tesseract包实现图片文本提取功能

    利用开源OCR引擎进行图片处理，目前可以识别超过100种语言，R语言可以借助tesseract调用OCR引擎进行相应操作。...language 训练数据的语言字符简写，默认为英语（eng） datapath 训练数据的路径，模型为系统库 options tesseract引擎的相关参数，默认为NULL，可查看文档...Github：https://github.com/tesseract-ocr . ---- 延伸一：实践过程中乱码较多 [1] "L】 = ′,\n` /′ /` _ …翦\n\"\n酐 敬\n〖 》...\n. _ 霆) 映忧愁郁渤瓜\nWe|bo.Com/u/6069986291\n\n" 这是一张图的输出，乱码这么多？ 这是R问题，还是算法的问题？...从笔者在python那边实践来看，还是一样的不好，需要自己训练自己词库才能更好的识别，所以这也只是简单的应用了，中文还是需要自己训练一些文件才能进行识别。

    2.4K10

    文档解析之困 | 大模型时代，复杂文档解析如何更精准？

    在读懂大模型知识引擎文档解析之前，我们先了解传统文档识别的不足和难点。 01、传统OCR：局限与进化 回顾下，你有过以下经历吗？...文档识别复制粘贴后乱码。...4）高精度文本识别：能够准确识别中英文、繁体字、生僻字等多种类字体，即使是不可解析的图片和PDF文档，也能够进行高精度识别。...，如“零”和“字母O”，“一”和“减号”等，容易导致识别错误，从而给大模型传达错误的文章含义； 3）即使识别出了数学公式，将其准确地转化为LaTeX代码仍然是一个挑战，尤其是对于包含多层嵌套和自定义命令的公式...在接入腾讯云大模型知识引擎文档解析能力后： 1）模型首先定位版面元素的位置、类型、顺序，接下来识别不同类型元素的内容(子图内容、公式、表格等)，最后将各元素识别结果整合为Markdown。

    94210

    pdf转markdown

    如省略此项，则整个文档都会被转换。 --langs是以逗号隔开的语言列表，指明文档中所含的语言信息以便于OCR识别。 确认DEFAULT_LANG设置与您的文档相符。...若根本不需进行OCR识别，标记器就能适用于任何语言的文档。 --input：指定要转换的PDF文件路径。 --output：指定转换后的Markdown文件存储路径。...--min_length 是从PDF中提取字符的最小数量，达到这个限制后PDF才会被考虑处理。处理大量PDF时，推荐设置以避免对主要由图像组成的PDF进行OCR（这会减慢处理速度）。...公式识别：使用 UniMERNet 进行公式识别。 光学字符识别 (OCR)：使用 PaddleOCR 进行文本识别。...Zerox OCR 是一种极其简便的方法，用于将文档进行光学字符识别（OCR）并方便人工智能进行后续处理。鉴于文档往往包含复杂布局、表格、图表等，视觉模型在处理这些内容时尤其有效。

    26610

    基于MinerU的PDF解析API

    支持一键启动，已经打包到镜像中，自带模型权重，支持GPU推理加速，GPU速度相比CPU每页解析要快几十倍不等 主要功能 删除页眉、页脚、脚注、页码等元素，保持语义连贯 对多栏输出符合人类阅读顺序的文本 保留原文档的结构...，包括标题、段落、列表等 提取图像、图片标题、表格、表格标题 自动识别文档中的公式并将公式转换成latex 自动识别文档中的表格并将表格转换成latex 乱码PDF自动检测并启用OCR 支持CPU和GPU...具体原理 请见PDF-Extract-Kit:https://github.com/opendatalab/PDF-Extract-Kit/blob/main/README-zh_CN.md PDF文档中包含大量知识信息...UniMERNet进行公式识别； 表格识别：使用StructEqTable进行表格识别； 光学字符识别：使用PaddleOCR进行文本识别； 镜像地址： 阿里云地址：docker pull registry.cn-beijing.aliyuncs.com...8888/docs http://127.0.01:8888/docs 解析效果： 返回内容字段包括:dict_keys([‘layout’, ‘info’, ‘content’]) 其中content是一个字典列表

    22110

    PaddleOCR C++动态库编译及调用识别（一）

    Q1 OCR识别效果怎么样？ 做成动态库后，通过前一章提取的华容道图像，直接再进行OCR识别，说实话，自己感觉这个效果并不有达到我的预期。当然我觉得还是有优化的空间。...2.通过预处理提取华容道棋盘，输出识别出的数字顺序没有细研究，所以感觉挺乱的。得不到想要的效果，下一步考虑再把每个格先预处理后单独识别看看。...ocr_rec这个类主要就是OCR的识别类，原来的Run函数直接就输出识别的中文了，并没有返回任何文本，所以这里我们要自己增加一个处理的函数。...在main.cpp中每张截取棋盘后的Mat后加入调用PaddleOCR的识别，然后再putText显示出来。...Q2 OCR输出的中文乱码？ 输出返回的OCR中文是乱码，这个是编码的问题。

    4.7K20

    用 Python 把 PDF 玩的明明白白

    PyMuPDF 在渲染文档页面、提取文本、提取表格、提取矢量图形、绘制矢量图形、OCR 集成等方面具有优势。...，包括标题、段落、列表等 提取图像、图片描述、表格、表格标题及脚注 自动识别并转换文档中的公式为 LaTeX 格式 自动识别并转换文档中的表格为 HTML 格式 自动检测扫描版 PDF 和乱码 PDF，..."mfd_model": "yolo_v8_mfd", "mfr_model": "unimernet_small", "enable": true // 公式识别功能默认是开启的...rapid_table", // 默认使用"rapid_table",可以切换为"tablemaster"和"struct_eqtable" "enable": false, // 表格识别功能默认是关闭的...以及搜索，电子出版和印刷行业的专业人士，有大量示例，本书是你完全理解 PDF 所需的文档。

    21010

    关于图文识别功能相关技术的大致实现

    SSL证书发行商的协助；这次我就讲讲ocr识别的问题，先说说需求来源吧。。。 　　...　　D>识别出来的文字时常乱码，中文识别乱码错别字较多 　　E>识别结果通常使用格式化模子来格式化结果，遂，识别结果的格式还算过得去 　　一类是基于机器学习(比如Tensorflow)的工程，这些工程参差不齐...哦，大致总结完了，我就展示下基于tess4j和chinese-ocr这两项目的实现效果，我的输入是身份证： ? (注意:源图片是从github上拉下来的，个人做了些简陋的脱敏处理!) 　　...一下是基于chinese-ocr的项目的实现的结果： ?...　　　　　　　　　：基于tensorflow实现的图片识别，未调试通过 由于github共享的工程参差不齐，存在插件版本、语言以及系统版本的差异，遂这些项目clone下来后需要修改些bug才可，这里简述下一些大致的问题的解决思路

    1.1K40

    C#使用Tesseract C++ API过程记录

    Tesserac Tesseract 是一个开源的光学字符识别（OCR）引擎，最初由 Hewlett-Packard（惠普）实验室开发，后来由 Google 收购并继续维护和开源贡献。...Tesseract 可以识别多种语言的文字，广泛应用于将图片或扫描文档中的文本内容转换成可编辑的文本格式。...Windows编译Tesseract 首先我们需要先在Windows上编译Tesseract，官方文档有一些介绍，文档地址：https://tesseract-ocr.github.io/tessdoc...tessdata 是 Tesseract OCR 引擎使用的一种数据文件格式，用于存储语言模型和字符识别数据。Tesseract 通过加载这些数据文件来实现对不同语言文字的识别。...先测试中文识别效果： 测试图片1 测试图片2 查看效果： image-20241227155928432 注意 如果不加上windows_cmd_support_utf8(); 就会出现乱码，如下所示：

    5910

    关于图文识别功能相关技术的大致实现

    SSL证书发行商的协助；这次我就讲讲ocr识别的问题，先说说需求来源吧。。。 　　...，就是识别结果的格式还算不错，这类图文识别的特点大致有如下几点： 　A>工程代码量较大 　　B>依赖window组件，需要在window系统下才能运行 　　C>识别效果无法通过学习逐渐优化 　　D>识别出来的文字时常乱码...，中文识别乱码错别字较多 　　E>识别结果通常使用格式化模子来格式化结果，遂，识别结果的格式还算过得去 　　一类是基于机器学习(比如Tensorflow)的工程，这些工程参差不齐，存在插件版本问题，尤其是...哦，大致总结完了，我就展示下基于tess4j和chinese-ocr这两项目的实现效果，我的输入是身份证： ? (注意:源图片是从github上拉下来的，个人做了些简陋的脱敏处理!) 　　...一下是基于chinese-ocr的项目的实现的结果： ?

    1.3K110

    关于图文识别功能相关技术的大致实现

    SSL证书发行商的协助；这次我就讲讲ocr识别的问题，先说说需求来源吧。。。 　　...，就是识别结果的格式还算不错，这类图文识别的特点大致有如下几点： 　A>工程代码量较大 　　B>依赖window组件，需要在window系统下才能运行 　　C>识别效果无法通过学习逐渐优化 　　D>识别出来的文字时常乱码...，中文识别乱码错别字较多 　　E>识别结果通常使用格式化模子来格式化结果，遂，识别结果的格式还算过得去 　　一类是基于机器学习(比如Tensorflow)的工程，这些工程参差不齐，存在插件版本问题，尤其是...哦，大致总结完了，我就展示下基于tess4j和chinese-ocr这两项目的实现效果，我的输入是身份证： ? (注意:源图片是从github上拉下来的，个人做了些简陋的脱敏处理!) 　　...一下是基于chinese-ocr的项目的实现的结果： ?

    98710

    看完这篇，我不再疯狂码字！

    以下文章来源于腾讯云AI ，作者Jerry 先回顾一些窘迫的时刻： 心心念念找到的优质PDF文献内容复制粘贴后乱码； 讲座卡卡卡拍了一大堆PPT，却难以整理编辑； 网页上筛选的文字只能查看，内容无法复制...文字识别（OCR）这类智能AI产品的出现，让工作、学习中的文本处理变得更加便捷、轻松，同时也在产业实践中助力企业数字化，实现降本增效。...这种结合了文本位置、自然语言处理（NLP）对关键信息抽取的能力，是OCR从识别到理解的一次进化，具有极强的应用泛化性，能进一步为企业数字化提供强有力的工具。...值得一提的是，通过文本纠错、文本分类等NLP能力的加持，智能结构化识别具备认知和理解能力，大大提升了文字识别识别准确率，实现更复杂、小众样本的业务提效，进一步释放文字识别的潜力与价值。...@物流单据识别： 如何在有限的时间内高效完成包裹的分拣和信息录入，是困扰快递行业的一大难题。

    2.1K10
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