a、鹅厂近期发布了自己的人工智能 api,包括身份证ocr、名片ocr、文本分析等一堆API,因为前期项目用到图形OCR,遂实现试用了一下,发现准确率还不错,放出来给大家共享一下。
因为不同地方人们的使用习惯不同,国内可能截图更多的是使用QQ,微信等即时聊天工具提供的截图功能。所以我们竟然可能会遇到这样的场景:按了截图快捷键却发现并没有任何反应,尝试了多次才意识到 —— 没有开聊天软件。
最近有读者问我平时是怎么记录视频笔记的,因为陌溪之前一直沉迷于B站视频学习,在很多热门的视频下都留下我写的视频学习笔记,也成功帮助小伙伴们节省了很多时间,这次陌溪把压箱底的记笔记操作分享给大家。
在当今数字化时代,文字识别技术(OCR)已成为我们日常生活和工作中的重要工具。 OCR可以将图像或纸质文件中的文字转化为可编辑和可搜索的数字格式,为我们提供了便捷和高效的方式来处理大量的文本信息。
本次分享的所有OCR功能,有100多种使用场景,例如:识别发票、识别身份证、识别银行卡等等。
大家好,这里是程序员晚枫,今天给大家分享一个基于腾讯云开发的OCR功能,只需要1行Python代码即可实现!
4)测试两张图片,denggao.jpg(中文信息)、test.jpg(英文信息)
现在写文件很多网站都不让复制了,所以每次都是截图然后发到QQ上然后用手机QQ的文字识别再发回电脑。感觉有点小麻烦了,所以想自己写一个小软件方便方便自己,就有了这篇了:
本文目录 前言 API选择 腾讯云OCR 简介: 请求头: 返回内容 计费方式 调用注意事项 PHP源码分享 使用体验: 前言 前不久有朋友为了方便工作,问我“怎么把图片中的文字提取出来”,我当时就想到手机QQ扫一扫刚好可以实现这个功能,就让他先将图片传到手机,然后再用手机QQ扫一扫 告诉他之后,我也感觉有点不妥,要是一张两张还好,要是图片多了,一直把图片传到手机,用手机QQ扫是极其影响工作效率的,然后就去百度了下看看有没有那种在线识别的,居然没找到。于是乎,作为一个“程序员”,哪能被这些东西给难倒
前不久有朋友为了方便工作,问我“怎么把图片中的文字提取出来”,我当时就想到手机QQ扫一扫刚好可以实现这个功能,就让他先将图片传到手机,然后再用手机QQ扫一扫 。
https://fuwu.weixin.qq.com/service/detail/000ce4cec24ca026d37900ed551415
在日常生活中,我们经常会需要将图片里的文字信息提取出来使用,通过人工方式采集的录入方式十分机械且效率低下。其实可以通过OCR技术,将印刷体、手写体的图片进行扫描即可将文字识别并录入系统中。市面上也存在较多OCR识别应用,但不一定能够适用于我们。
经过不断的技术优化和沉淀,百度大脑 AI 开放平台已经成为企业智能化升级道路上重要的技术支撑,通过百度智能云赋能各行各业实现产业智能化。本月EasyDL OCR 自训练平台全面开放,内置百度领先的 OCR 预训练模型,可快捷完成数据标注并批量生成虚拟数据,大幅扩充训练集,低成本零门槛定制专属的高精度 OCR 模型。
作者:TencentOCR团队 全球 OCR 最顶级赛事,TencentOCR 以绝对领先优势斩获三冠,腾讯技术再扬威名! 一、竞赛背景 2021 年 9 月,两年一届的 ICDAR 竞赛落下帷幕,这是文字识别(OCR)领域全球最顶级赛事。TencentOCR 团队在本届比赛中参加了视频文字识别竞赛,并包揽该赛道全部 3 项冠军,成绩遥遥领先。这也是继 2017 年团队勇夺 4 项官方认证冠军[1]、2019 团队勇夺 7 项冠军后[2],再创佳绩,同时也标志着腾讯 OCR 技术稳居国际第一流水准。
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。
随着互联网金融的的发展,越来越多的互联网金融公司都推出了自己的金融APP,这些APP都涉及到个人身份证信息的输入认证,如果手动去输入身份证号码和姓名,速度非常慢,且用户体验非常差。为了提高在手机移动终端上输入身份证信息的速度和准确性,
在日常办公或者学习中,往往存在这样一个工作场景,比如,“老王,我这里有一张图片,你把里面的文字信息给我整理出来”,都2021年了,你真的还在手敲图片文字信息么?那么还不赶紧收藏这篇秘籍,这里本渣渣总结了三种方法,教你如何将图片上的文字信息提取出来,图片转成文字信息的方法。
今天我们就为大家介绍一款 GitHub 用户 ianzhao05 刚发布的小工具——textshot,只需要截屏就能实时生成文字。读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。
今天我们就为大家介绍一款 GitHub 用户 ianzhao05 刚发布的小工具 ——textshot,只需要截屏就能实时生成文字。读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。
国内的OCR技术其实已经发展很长时间,但移动端的OCR是2013年才开始有的,因为这也需要硬件的支持,2013年随着Android和iOS系统的普及,原先在PC端的OCR软件都逐渐移植到了移动端。下面就移动端银行卡识别技术进行简单介绍。
机器之心报道 机器之心编辑部 这个文本 OCR 小工具,能让你「所截即所得」。 在我们办公时,是不是经常遇到图片内容转文字的需求? 你是用什么工具解决的呢?是手机自带拍照转文字功能?还是使用 QQ 里面的工具? 今天我们就为大家介绍一款 GitHub 用户 ianzhao05 刚发布的小工具——textshot,只需要截屏就能实时生成文字。读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。 项目链接:https://github.com/ianzhao05/textshot 使用方法 运行 text
最近,微信出现了一个新的漏洞,这个漏洞可能与微信的OCR识别功能有关。据报道,4月23日晚间,一张二维码图片在微信群中传播,当用户点击这张图片时,会导致微信程序崩溃,即使将二维码添加到任意图片中,仍然会出现崩溃。
点击上方蓝色“程序猿DD”,选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料! 在我们办公时,是不是经常遇到图片内容转文字的需求? 你是用什么工具解决的呢?是手机自带拍照转文字功能?还是使用 QQ 里面的工具? 今天我们就为大家介绍一款 GitHub 用户 ianzhao05 刚发布的小工具 ——textshot,只需要截屏就能实时生成文字。读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。 项目链接:https://github.com/ianzhao05/textshot 使用方法 运行
多模态短视频分类是视频理解领域的基础技术之一,在安全审核、推荐运营、内容搜索等领域有着十分非常广泛的应用。一条短视频中通常包含有三种模态信息,即文本、音频、视频, 它们在不同语义层面的分类体系中发挥着相互促进和补充的重要作用。
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。
https://pan.baidu.com/s/1kNngtcRUXH9J1CEeE2MaVw?pwd=oj5g 提取码:oj5g ##################################
全称叫做optical character recognition,是对图像领域的文字进行识别。
近几年,各种各样的APP正在取代PC端软件成为用户应用方式的首选,而在APP中,用户信息注册是必不可少的环节,尤其是大型公众平台、第三方支付平台、二手车交易平台等,更是有庞大的用户群体来进行信息输入。在这样的大环境中,谁能提供更好的用户体验,谁就会在竞争中抢得先机。因此,基于移动终端的OCR识别技术的延伸应用—移动端身份证识别应运而生,解决了APP中用户实名注册过程中的手动录入信息的痛点!
腾讯云开源应用中心,基于腾讯云产品能力,适配热门开源应用。完全开源,全栈云生,一键使用。 在日常生活中,我们经常会需要将图片里的文字信息提取出来使用,通过人工方式采集的录入方式十分机械且效率低下。其实可以通过OCR技术,将印刷体、手写体的图片进行扫描即可将文字识别并录入系统中。市面上也存在较多OCR识别应用,但不一定能够适用于我们。 接下来,我们将基于开源应用uni-app和腾讯云开源应用插件中心适配的腾讯云文字识别(OCR)插件,快速的开发一款文字识别应用。 预备环境 本次开发基于uni-app框架,
导读:作者系腾讯QQ研发中心——CV应用研究组的totoralin。本文主要介绍基于深度学习的文档重建框架,通过文档校正、版面分析、字体识别和阅读排序将纸质文档智能转成可编辑的电子文档。相比较传统的OCR技术,更加完整地恢复出文档关键图表等内容,提高用户文档处理的效率。 1、相关背景 随着知识爆炸,借助纸质媒体、网络媒体等途径每天我们都在接触大量的信息。但是当我们发现某些信息是有启发性、有价值的,又苦于如何将这些信息沉淀下来。由于这些信息载体丰富多样,有的是纸质书有的是网页报道有的是PDF电子书,没有
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。
Android 的 UI 测试中,经常要点击某个控件,google 给出了 uiautomator 工具可以方便的查看控件信息,但是写测试用例的时候,仍然经常遇到控件无法获取或者不方便获取的情况,比如:
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。
python使用库:PIL pytesseract 主要辅助识别程序:Tesseract-OCR 个人踩坑经历-实测有效 代码块:
我们在日常工作过程中,经常会遇到文字识别的场景,一款好用的 OCR 工具也是非常重要的,能帮助我们极大的提高工作效率。
来源:大数据文摘本文约2000字,建议阅读5分钟800张图只要2分钟,程序已封装。 近日,根据复旦大学报道,学校信息科学与工程学院博士生李小康使用OCR和正则表达式帮助学院几分钟核查完数百人核酸完成截图,大大提高了核查效率和精度。 相关话题在知乎上也引起了众多讨论,目前该话题已经得到了300多万次浏览。 用OCR和正则表达式“防疫” 首先,我们需要简单介绍一些OCR。 OCR,英文全称Optical Character Recognition,即光学字符识别,也可简单地称为文字识别,这是文字自动输入的
随着智能手机的普及,手机不断实现质的飞跃,你家里还能找到那台N年前风靡全国的大哥大和诺基亚吗?相信很多人家里都还有。后来智能手机的发展直接打破原有的平衡,直接让非智能机快速步入老人机行列。时间过的如此之快,科技发展的如此之快。这些年着实火了一把的苹果手机,是乔布斯带给世界的惊喜。更新换代之快,大家有目共睹。
大数据文摘出品 作者:Caleb 上海尚未解封。 4月9日,在上海市疫情防控工作新闻发布会上,上海市副市长、市疫情防控工作领导小组副组长宗明表示,3月1日以来,上海市已持续开展了多轮次核酸筛查或抗原检测。 自4月4日上海宣布进行全员核酸检测以来,截至4月8日24时,累计筛查约9527万人次,已完成检测的样本中累计检出阳性感染者9.44万余人。 面对如此数量的核酸报告,人工核查核酸报告费时费力,高压之下些许错误也无法避免,有什么更好的办法吗? 4月7日,根据复旦大学报道,学校信息科学与工程学院博士生李小康
腾讯云—腾讯倾力打造的云计算品牌,以卓越科技能力助力各行各业数字化转型,为全球客户提供领先的云计算、大数据、人工智能服务,以及定制化行业解决方案。具体包括云服务器、云存储、云数据库和弹性web引擎等基础云服务;腾讯云分析(MTA)、腾讯云推送(信鸽)等腾讯整体大数据能力;以及 QQ互联、QQ空间、微云、微社区等云端链接社交体系。
随着科技的发展,用户通过网络进行在线支付越来越方便。平时上网购物、交水电费、转账汇款等都需要绑定银行卡,但要手动输入 16-19 位银行卡号,速度慢、易出错始终是线上移动支付的一个 “硬伤”。为了给移动商业企业的用户打造优质的支付体验,简化操作程序已经成为提升企业竞争力的重要手段。因此,基于手机平台的移动端银行卡识别技术应运而生,很好的解决这一问题。
前面写的几篇,不知道大家是否能看出个所以然,主要是框架的内容,没有特别繁琐复杂的代码。
活动介绍 TMQ第四十四期在线沙龙分享活动圆满结束啦! 本次分享的主题:UI自动化——adbui的使用及实现。 共有103位测试小伙伴报名参加活动。 想知道活动分享了啥吗? 请往下看吧! 嘉宾 年奇东
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受支付宝银行卡识别的启发,腾讯随后在微信、QQ中添加银行卡识别功能,通过技术上的创新提升用户支付的体验,均得到用户的肯定。为此,更多的行业用户希望在其业务系统中集成手机拍照银行卡识别功能,比如:证券公司为股民开户时需要绑定银行卡账号;保险公司为车险用户赔付时需要登记用户的银行卡账号,在线金融公司为提高客户体验度,也在使用银行卡识别。
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
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。
对于web应用程序来讲,处于安全性考虑,在登录的时候,都会设置验证码,验证码的类型种类繁多,有图片中辨别数字字母的,有点击图片中指定的文字的,也有算术计算结果的,再复杂一点就是滑动验证的。诸如此类的验证码,对我们的系统增加了安全性的保障,但是对于我们测试人员来讲,在自动化测试的过程中,无疑是一个棘手的问题。 1、web自动化验证码解决方案 一般在我们测试过程中,登录遇到上述的验证码的时候,有以下种解决方案: 第一种、让开发去掉验证码 第二种、设置一个万能的验证码 第三种、通过cookie绕过登录 第四种、自动识别技术识别验证码 2、自动识别技术识别验证码 前三种解决方案,想必大家都比较了解,本文重点阐述第四种解决方案,也就是验证码的自动识别,关于验证码识别这一块,可以通过两个方案来解决, 第一种是:OCR自动识别技术, 第二种是:通过第三方打码平台的接口来识别。 OCR识别技术 OCR中文名称光学识别, tesseract是一个有名的开源OCR识别框架,它与Leptonica图片处理库结合,可以读取各种格式的图像并将它们转化成超过60种语言的文本,可以不断训练自己的识别库,使图像转换文本的能力不断增强。如果团队深度需要,还可以以它为模板,开发出符合自身需求的OCR引擎。那么接下来给大家介绍一下如何使用tessract来识别我们的验证码。 关于OCR自动识别这一块,需要大家安装Tesseract,并配置好环境,步骤如下 1)、安装tesseract 适用于Tesseract 3.05-02和Tesseract 4.00-beta的 Windows安装程序下载地址:github.com/UB-Mannheim… 2)、加入培训数据 tesseract 默认只能识别英文,如果您想要识别其他语言,则需要下载相应的培训数据 下载地址:github.com/tesseract-o… 下图为中文数据包 我们只做中文,暂时下载一个中文的文字训练数据就可以 ,然后将.traineddata文件复制到安装之后的’tessdata’目录中。C:\OCR\Tesseract-OCR\tessdata 3)、配置环境变量 要从任何位置访问tesseract-OCR,您可能必须将tesseract-OCR二进制文件所在的目录添加到Path变量中C:\OCR\Tesseract-OCR。 安装后tesseract之后 ,并不能直接在python中使用,我们要想在python中使用,需要安装pytesseract模块我们可以通过 pip 安装 pip install pytesseract python中识别验证码图片内容 安装好后。找一张验证码图片,如下图(命名为test.jpg),放在当前python文件同级目录下面, 使用 PIL中的Image中的open方法打开验证码图片,调用pytesseract.image_to_string方法,可以识别图片中的文字,并且转换成字符串,如下面代码所示。 import pytesseract from PIL import Image pic = Image.open(‘test.jpg’) pic 为打开的图片,lang指定识别转换的语言库 text = pytesseract.image_to_string(pic,lang=‘chi_sim’) print(text) 通过上述方法能识别简单的验证码,但是存在一定的问题,识别的精度不高,对于一些复杂一点,有干扰线的验证码无法正确识别出结果。 接下来给大家介绍一下第二种识别的方案,第三方的打码平台识别 打码平台识别验证码 第三方的打码平台相对于OCR来讲,优势在于识别的精准度高,网络上的第三方打码平台很多,百度随便一搜就有几十个,这个给大家列举几个,如下所示: 网络上的第三方打码平台众多,这里小编选择超级鹰这个第三方的平台来给大家做演示。 首先登录我们需要注册登录超级鹰这个网站 www.chaojiying.com,进入之后我们找到python对应的开发文档并下载, 下载开发文档 下载之后解压缩,得到如下文件 第三方打码平台的接口分析 我们打开chaojiying.py这个文件后,会发现这个文件中给出了的接口非常简单,如下所示 首先第一步创建一个用户对象:三个参数(账号,密码,软件ID),账号密码就是该网站的账号密码,那么软件ID呢?软件ID我们可以在用户中心找到软件ID,然后进去点击生成一个软件ID(如下图), 第二行代码就是打开一个要识别的验证码图片,并读取内容, 第三行,调用PostPic方法识别验证码,两个参数(验证码图片内容,验证码类型),关于验证码类型,请参考该网站的价格体系(如下图),根据验证码类型选择对应的数值传入。 结果提取: PostPi
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