有个需求，需要从一张图片中识别出中文，通过python来实现，这种这么高大上的黑科技我们普通人自然搞不了，去github找了一个似乎能满足需求的开源库-tesseract-ocr： Tesseract的...OCR引擎目前已作为开源项目发布在Google Project，其项目主页在这里查看https://github.com/tesseract-ocr， 它支持中文OCR，并提供了一个命令行工具。...如果要识别中文需要下载对应的训练集：https://github.com/tesseract-ocr/tessdata ，下载”chi_sim.traineddata”，然后copy到训练数据集的存放路径...image = Image.open('test.png') code = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim') print(code) OCR...速度比较慢，大家可以拿一张包含中文的图片试验一下。
OCR 已经广泛地应用于身份认证、财税报销、文档电子化等场景。 项目地址在文末！ 今天和大家介绍一个超轻量级的中文 OCR 项目，目前这个项目已在 GitHub 上标星 6.7k。...本项目基于 chineseocr 与 psenet 实现中文自然场景文字检测及识别，支持竖排文字识别，支持 ncnn、mnn、tnn 推理 ( dbnet(1.8M) + crnn(2.5M) + anglenet...第三方 Demo 根据本项目，基于 TNN 实现的轻量级中文字符 ocr demo，支持 iOS 和 Android 系统，凭借 TNN 优化的 CPU(ARMv7、ARMv8) 和 GPU(OpenCL...Android 识别展示 .Net Demo 识别展示 第三方 TNN Demo 识别展示 从这些第三方应用上看这款轻量级 OCR 识别效果也很优秀。
中文手写数据集下载： 链接：https://pan.baidu.com/s/1DCDUGmSEtxyFpuxBKVqMnQ 提取码：zzos 项目完整python源代码下载：前去下载
安装opencv-python开发包 pip install opencv-python 安装Tesseract-OCR Python SDK支持 pip install pytesseract 下载Tesseract-OCR...然后在环境变量中添加 C:\Program Files\Tesseract-OCR 03 验证与测试 安装与配置好OpenCV-Python与Tesseract-OCR之后，需要进一步通过代码验证正确性...Tesseract-OCR介绍 开源的OCR识别引擎，高版本识别基于LSTM，其整个处理流程如下： ?...中文识别 默认情况下Tesseract-OCR不支持中文识别，需要下载中文识别的模型文件，然后放置到安装路径的tessdata目录下： C:\Program Files\Tesseract-OCR\tessdata...其中chi_sim表示中文简体支持，eng表示英文支持！ 以下图为例： ?
关于中文的识别，效果比较好而且开源的应该就是Tesseract-OCR了，所以自己亲身试用一下，分享到博客让有同样兴趣的人少走弯路。 文中所用到的身份证图片资源是百度找的，如有侵权可联系我删除。...一、准备工作 1、下载Tesseract-OCR引擎，注意要3.0以上才支持中文哦，按照提示安装就行。 2、下载chi_sim.traindata字库。要有这个才能识别中文。...下好后，放到Tesseract-OCR项目的tessdata文件夹里面。 3、下载jTessBoxEditor，这个是用来训练字库的。 以上的几个在百度都能找到下载，就不详细讲了。...四、测试 1、把 normal.traineddata 复制到Tesseract-OCR 安装目录下的tessdata文件夹中 2、识别命令： 1 tesseract mjorcen.normal.exp0
整理 | AI 科技大本营 光学字符识别（OCR）技术已经得到了广泛应用。比如发票上用来识别关键字样，搜题 App 用来识别书本上的试题。...近期，这个叫做 chineseocr_lite 的 OCR 项目开源了，这是一个超轻量级中文 ocr，支持竖排文字识别，支持 ncnn 推理，psenet (8.5M) + crnn (6.3M) +...这个项目基于 chineseocr 与 psenet 实现中文自然场景文字检测及识别，环境是 linux/macos。...和 ocr-lstm 是搬运 chineseocr 的） 支持竖排文本识别 ncnn 实现 psenet（未实现核扩展） ncnn 实现 crnn_dense (改变了全连接为 conv1x1)...ncnn 实现 shuuflenev2 角度分类网络 ncnn 实现 ocr 整个流程 最近，项目作者对更新了可实现的功能。
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。...额外的图像增强 第三步生成的汉字图像是最基本的数据集，它所做的图像处理仅有旋转这么一项，如果我们想在数据增强上再做多点东西，想必我们最终训练出来的OCR模型的性能会更加优秀。
然而，判断题和选择题只是在一系列参考答案中选择最佳答案，不能准确反映多模态大模型完整识别图像中文本的能力，目前还缺乏针对多模态大模型光学字符识别（OCR）能力的专门评测基准。...：IAM； （6）中文识别：ReCTS； （7）手写数字串识别：ORAND-CAR-2014（CAR-A）； （8）无语义文本（NST）和语义文本（ST）：ST数据集包含3000张来自IIIT5K字典的单词图像...- 手写文本 LMMs在准确识别手写文本方面存在挑战。手写文本通常因快速书写、不规则手写或低质量纸张等因素而显得不完整或模糊。...- 多语言文本 在ReCTS、ESTVQA（En）和ESTVQA（Ch）上观察到的显著性能差距展示了LMMs在中文文本识别和问答方面的不足。这可能是由于中文训练数据的缺少导致的。...而Monkey的语言模型和视觉编码器都经过大量中文数据的训练，因此它在中文场景中表现优于其他多模态大模型。
Datawhale干货 作者：王浩，结行科技算法工程师 参加了“世界人工智能创新大赛”——手写体 OCR 识别竞赛（任务一），取得了Top1的成绩。...近几年来，OCR相关技术以其自动执行、人为干预较少等特点正逐步替代传统的人工录入方式。...但OCR技术在实际应用中也存在一些问题，在各类凭证字段的识别中，手写体由于其字体差异性大、字数不固定、语义关联性较低、凭证背景干扰等原因，导致OCR识别率准确率不高，需要大量人工校正，对日常的银行录入业务造成了一定的影响...赛题地址：http://ailab.aiwin.org.cn/competitions/65 赛题任务 本次赛题将提供手写体图像切片数据集，数据集从真实业务场景中，经过切片脱敏得到，参赛队伍通过识别技术...因为是第一次做OCR的项目，所以我优先选择有数据集的项目，这样可以快速的了解模型的输入输出。
long startTime = System.currentTimeMillis(); String imgPath = "/Users/wangjing/Desktop/ocr...ITesseract instance = new Tesseract(); String tessData = "/Users/wangjing/Desktop/ocr...instance.setDatapath(courseFile + "//tessdata"); instance.setLanguage("eng");//chi_sim ：简体中文...原图片 6.2、识别效果 七、汉化 7.1、发现左上角仅有的几个汉字没有识别成功；接下来我们要下载汉化包： https://raw.githubusercontent.com/tesseract-ocr.../tessdata/master/chi_sim.traineddata 7.2、然后放到我们 Tess4j/tessdata 目录下；然后程序中语言改为中文：instance.setLanguage(
目前「实况文本」支持英语、中文（繁体简体均可）、法语、意大利语、德语、西班牙语、葡萄牙语 7 种语言，可跨 iPhone、iPad、Mac 操作。...1、手写体识别效率低 OCR文字识别技术分为印刷体识别和手写体识别，目前印刷体OCR的识别技术已经达到可以实用的程度，即使对印刷质量较差的文字的识别率也达到95%以上。...由于手写体OCR技术的限制，专业型OCR系统的产品多是面向特定的行业，识别的字符集相对小，又经常与专用的输入设备结合使用，所以普及范围很窄，即便很多产品有类似技术，但效率也低。...1、准确性高 腾讯云文字识别OCR可自动从图片中定位并识别字段，印刷体的平均准确率可达90%以上，手写体的识别平均准确率高达85%以上，鲁棒性强。...5、应用广泛 腾讯云文字识别OCR 提供手写体和印刷体的识别，除各类标准化的卡证识别外，也提供定制化的OCR识别，如各类票据或运单等的个性化识别，满足多样化的场景应用需要。
Handwritten Digit Classifier github: https://github.com/karandesai-96/digit-classifier 如何用卷积神经网络CNN识别手写数字集...github: https://github.com/tmbdev/clstm caffe-ocr: OCR with caffe deep learning framework github: https...://github.com/pannous/caffe-ocr Digit Recognition via CNN: digital meter numbers detection ?...github(caffe): https://github.com/SHUCV/digit Attention-OCR: Visual Attention based OCR ?...github: https://github.com/da03/Attention-OCR umaru: An OCR-system based on torch using the technique
1、PaddleOCR介绍 PaddleOCR是一个可以识别图片中文字的工具，可以将图片中的文字转换成电脑可以认识的文字。简单来说，它的原理是使用深度学习技术，通过训练模型来识别图片中的文字。...2、PaddleOCR功能特点 支持多种OCR任务：PaddleOCR支持多种OCR任务，包括文字检测、文字方向检测、多语种OCR、手写体OCR等，可以满足不同场景下的OCR需求。...示例三：以下是一个更为复杂的PaddleOCR定制化识别示例，展示如何使用PaddleOCR进行多语种文字识别和手写体文字识别： from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr...# 进行手写体文字识别 handwriting_ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, use_gpu=False, det_model_dir='handwriting_det...然后，我们分别读取了包含多语种文字和手写体文字的图片，并使用不同的PaddleOCR模型进行识别。最后，我们将识别结果可视化并显示在屏幕上。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我 来源：公众号 机器之心 授权 想要试试中文 OCR？这个项目可以考虑，轻量模型，不需要 GPU 也能跑得动。 ?...光学字符识别（OCR）现在已经有很广泛的应用了，很多开源项目都会嵌入已有的 OCR 项目来扩展能力，例如 12306 开源抢票软件，它就会调用其它开源 OCR 服务来识别验证码。...如果要说到中文 OCR，像身份证识别、火车票识别都是常规操作，它也可以实现更炫酷的功能，例如翻译笔在书本上滑动一行，自动获取完整的图像，并识别与翻译中文。...目前比较常用的中文 OCR 开源项目是 chineseocr，它基于 YOLO V3 与 CRNN 实现中文自然场景文字检测及识别，目前该项目已经有 2.5K 的 Star 量。...而本文介绍的是另一个新 开源的中文 OCR 项目，它基于 chineseocr 做出改进，是一个超轻量级的中文字符识别项目。
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。...对于中文识别且识别困难（如文字比较模糊）的场景，建议尝试模型 conv-lite-lstm。...对于简单的中文识别场景，可以使用模型 densenet-lite-lstm 或 densenet-lite-fc ，或者利用自己的训练数据对它们进行精调。...函数CnOcr.ocr(img_fp) 函数CnOcr.ocr(img_fp)可以对包含多行文字（或单行）的图片进行文字识别。...函数CnOcr.ocr(img_fp)和CnOcr.ocr_for_single_line(img_fp)内部其实都是调用的函数CnOcr.ocr_for_single_lines(img_list)。
关于腾讯云手写体识别这块有没有什么案例？ 腾讯是国内首家将手写体识别应用在复杂场景下的服务商，数字识别准确率高达90%以上，单字识别速度在15ms以内，复杂汉字准确率超过80%。...腾讯云手写体OCR已运用到的运单识别场景，解决了物流行业每日快递单人工输入工作量极大且极易出错，非常低效等问题。 [img] 运单识别与传统人工识别有什么区别呢？...目前OCR应用现实中有很广泛的应用场景，腾讯云OCR有什么优势？ 咱们的OCR文字识别技术，目前支持中文简繁体、英文、数字、标点共10000+标签，覆盖上百种字体，生僻字版本更支持2W+标签 。...A：我们在OCR上积累的很多的相关经验，也是国内首家将手写体识别应用在复杂场景下的服务商。 Q：那请问腾讯云OCR业务支持什么语言呀，对文字大小字体等有要求嘛？ A：中文（简体和繁体），英文及数字。...Q：是否可以经过一定数据积累，纠错等训练，从而使其能识别手写文字? A：我们已实现手写体识别~ Q：OCR对运动模糊的场景识别率有多高 A：模糊的程度差异性很大。不好做标准化的统计。
想要试试中文 OCR？这个项目可以考虑，轻量模型，不需要 GPU 也能跑得动。...光学字符识别（OCR）现在已经有很广泛的应用了，很多开源项目都会嵌入已有的 OCR 项目来扩展能力，例如 12306 开源抢票软件，它就会调用其它开源 OCR 服务来识别验证码。...如果要说到中文 OCR，像身份证识别、火车票识别都是常规操作，它也可以实现更炫酷的功能，例如翻译笔在书本上滑动一行，自动获取完整的图像，并识别与翻译中文。...目前比较常用的中文 OCR 开源项目是 chineseocr，它基于 YOLO V3 与 CRNN 实现中文自然场景文字检测及识别，目前该项目已经有 2.5K 的 Star 量。...而本文介绍的是另一个新 开源的中文 OCR 项目，它基于 chineseocr 做出改进，是一个超轻量级的中文字符识别项目。
光学字符识别（OCR）是一种通过将打字、手写或印刷文本的图像转换为数字化文本的技术，这种数字化的文本可以通过扫描文档、文档照片、场景照片，或者来自图像上叠加的字幕文本来获得。...在1996年《中文OCR的发展现状及其最新技术》一文中，提到了中文OCR识别的困难：汉字识别的最终目标是趋近人类识字的能力。...相对于OCR，ICR更加注重识别字符的笔画和笔画之间的空间关系，以及字符的书写风格等因素。ICR在实际应用中有着广泛的应用场景，例如手写体文件的识别、数字签名的识别等。...OCR技术是一种多分类问题，处理中文时字符集达到20,000类，而英文只有62类。影响OCR效果的因素很多，比如背景复杂度、字体种类、分辨率、语言混合、字体排列和变形等。...以腾讯云提供的文字识别类服务来看，特定场景下的字符识别需求大致有：通用文字识别 (General OCR)这种技术使用深度学习，能够识别各种形式的文字，包括通用印刷体、手写体、英文以及表格等。
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