我测试了一下通用印刷体识别，用图片可以识别成功，但是用PDF文件就报1102错误，不知道是什么原因，哪个大神解答下{"code":-1102,"message":"SDK_IMAGE_DECODE_FAILED
在AI开放平台逐渐成熟的今天，你在谷歌里搜索一下通用印刷体识别，搜出来的第一个就是腾讯云的通用印刷体识别，你看一下： image.png 关于通用印刷体识别，你知道的，有多少？...你随便拿一本书的一页纸来拍一张，想识别出上面的文字，这就叫做通用印刷体识别。...你可以对比一下下面这张表： 【荐】通用印刷体识别 【荐】通用印刷体识别（高精度版） 通用印刷体识别（精简版） 适用场景 适用于所有通用场景的印刷体识别 适用于文字较多、长串数字、小字、模糊字、倾斜文本等困难场景...适用于快速文本识别场景，准召率有一定损失，价格更优惠 识别准确率 96% 99% 91% 价格 中 高 低 支持的语言 中文、英文、中英文、日语、韩语、西班牙语、法语、德语、葡萄牙语、越南语、马来语、...，返回角度信息 支持旋转识别，不支持角度返回 支持旋转识别，返回角度信息 欢迎使用它，然后来询。
识别手写汉字要把识别英文、数字难上很多。首先，英文字符的分类少，总共10+26*2；而中文总共50,000多汉字，常用的就有3000多。其次，汉字有书法，每个人书写风格多样。...但其中有一些trick，在实际项目当中有很大的好处， 比如绝对不要一次读入所有的 的数据到内存（尽管在Mnist这类级别的例子上经常出现)… 最开始看到是这篇blog里面的TensorFlow练习22: 手写汉字识别...这里说明下，char_dict是汉字和对应的数字label的记录。 http://link.zhihu.com/?...Summary 综上，就是利用tensorflow做中文手写识别的全部，从如何使用tensorflow内部的queue来有效读入数据，到如何设计network， 到如何做train，validation...感觉这个中文手写汉字数据集价值很大，后面感觉会有好多可以玩的。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/24698483?refer=burness-DL
/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- 这2句添加到python文件的头部，就不会报汉字方面的问题。
最近一直在做信息提取，其中碰到图片中文字提取的模块，这里面还真的水也很深。当然文字的定位提取是关键一步，但是更重要的还是后面直接输出文字模块。 目前开源的tes...
1986年初到1988年底，是汉字识别技术研究的高潮期也是印刷体汉字识别技术研究的丰收期。...但是这三年研制的识别系统为印刷体汉字识别系统的实用化打下了基础，是识别系统从研制到实用化必经的过程。...印刷体汉字识别（文本识别）自1986年掀起高潮以来，清华大学电子工程系、中国科学院计算所智能中心、北京信息工程学院、沈阳自动化研究所等多家单位分别研制并开发出了实用化的印刷体汉字识别系统。...目前，印刷体汉字识别技术的研究热点已经从单纯的文本识别转移到了表格的自动识别与录入，图文混排和多语种混排的版面分析、版面理解和版面恢复，名片识别，金融票据识别和古籍识别等内容上。...并且出现了许多相关的识别系统，如:文通科技推出的名片识别系统、身份证识别系统和“慧视”屏幕文本图像识别系统等等。这些新的识别系统的出现，标志着印刷体汉字识别技术的应用领域得到了广阔的扩展。
本帖就介绍一个和MNIST类似，同时又适合国人练习的数据集-手写汉字数据集，然后训练一个简单的Deep Convolutional Network识别手写汉字。...识别手写汉字要把识别手写洋文难上很多。首先，英文字符的分类少，总共10+26*2；而中文总共50,000多汉字，常用的就有3000多。其次，汉字有书法，每个人书写风格多样。...alz压缩文件 $ wget http://www.nlpr.ia.ac.cn/databases/download/feature_data/HWDB1.1tst_gnt.zip 这个数据集由模式识别国家重点实验室共享...由于时间和系统资源有限，我只使用数据集的一部分（只识别最常用的140个汉字）。...Share the post "TensorFlow练习22: 手写汉字识别"
1966年，BIM公司的Casey和Nagy发表了第一篇关于印刷体汉字识别的论文，在这篇论文中他们利用简单的模板匹配法，识别了1000个印刷体汉字。...2300个多体汉字的印刷体汉字识别系统，代表了当时汉字识别的最高水平。...此外，日本的三洋、松下、理光和富士等公司也有其研制的印刷体汉字识别系统。...这些新的识别系统的出现，标志着印刷体汉字识别技术的应用领域得到了广阔的扩展。...目前，印刷体汉字识别和联机手写汉字识别走向实用化，其技术水平和当前世界最高水平并驾齐驱。
OCR的分类 如果要给OCR进行分类，我觉得可以分为两类：手写体识别和印刷体识别。...这两个可以认为是OCR领域两个大主题了，当然印刷体识别较手写体识别要简单得多，我们也能从直观上理解，印刷体大多都是规则的字体，因为这些字体都是计算机自己生成再通过打印技术印刷到纸上。...总的来说，单纯的印刷体识别在业界已经能做到很不错了，但说100%识别是肯定不可能的，但是说识别得不错那是没毛病。 印刷体已经识别得不错了，那么手写体呢？...因为汉字的字形各不相同，结构非常复杂（比如带偏旁的汉字）如果要将这些字符都比较准确地识别出来，是一件相当具有挑战性的事情。...最近我也在百度开放平台上调用OCR的API做一些识别的工作，说实话，在汉字的识别上，我们中国公司的技术还是顶尖的，在汉字识别的准确率上已经让人很满意了。
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。...墨迹识别 墨迹识别器认知服务提供基于云的 REST API 用于分析和识别数字墨迹内容。 与使用光学字符识别 (OCR) 的服务不同，该 API 需要使用数字墨迹笔划数据作为输入。...然后，墨迹识别器会识别输入中的形状和手写内容，并返回包含所有已识别实体的 JSON 响应。 ? 引用自微软文档 它不是ocr对图像进行识别，而是对墨迹数据进行识别。...在canvas上随便写上几个汉字点击识别按钮。字虽然丑了点，但是结果还是完美的。 ? 总结 使用Azure墨迹识别可以轻松的识别手写输入设备的笔迹。...墨迹识别功能并不是见到的orc识别，它可以对每一个笔画进行识别，提供候选结果。以上代码虽然多，其实主要是获取墨迹数据比较麻烦，其实真正识别墨迹只是一个http put请求而已，这是非常简单的。
手写识别的应用场景有很多，智能手机、掌上电脑的信息工具的普及，手写文字输入，机器识别感应输出；还可以用来识别银行支票，如果准确率不够高，可能会引起严重的后果。...我们来尝试搭建下手写识别中最基础的手写数字识别，与手写识别的不同是数字识别只需要识别0-9的数字，样本数据集也只需要覆盖到绝大部分包含数字0-9的字体类型，说白了就是简单，样本特征少，难度小很多。...一、目标 预期目标：传入一张数字图片给机器，机器通过识别，最后返回给用户图片上的数字 传入图片： 机器识别输出： 二、搭建（全连接神经网络） 环境：python3.6 tensorflow1.14...运行mnist_app.py文件，结果如下： 先输入需要识别的图片number数，然后传入图片路径，最后返回识别结果。...但是，前面我们也提到过，如果数字识别用来识别银行支票97%的准确率不算高，然后卷积神经网络就开始大放异彩了……………………… 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
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...现在开始一步一步生成我们的3755个汉字的印刷体文字数据集。...写好代码后，我们执行如下指令，开始生成印刷体文字汉字集。 ?...至此，我们所需的印刷体汉字数据集已经成功生成完毕，下一步要做的就是利用这些数据集设计一个卷积神经网络做文字识别了！
印刷体大多都是规则的字体，这些字体都是计算机生成再通过打印技术印刷到纸上。在印刷体的识别上有其独特的干扰：在印刷过程中字体很有可能变得断裂或者墨水粘连，使得OCR识别异常困难。...但这些可通过一些图像处理的技术尽可能还原，进而提高识别率。 不同的人所写出的手写体都各带风格，不尽相同，因此手写体识别要比印刷体识别困难得多。...因为汉字的字形各不相同，结构非常复杂（比如带偏旁的汉字）如果要将这些字符都比较准确地识别出来，是一件相当具有挑战性的事情。...Tesseract现在的版本已经支持识别很多种语言了，当然也包括汉字的识别。毕竟Tesseract是外国人搞得一个东西，所以在汉字识别的精度上还是不能摆上台面，不过还是自己去改善。...最近我也在百度开放平台上调用OCR的API做一些识别的工作，说实话，在汉字的识别上，我们中国公司的技术还是顶尖的，在汉字识别的准确率上已经让人很满意了。
通用印刷体识别说明文档 https://cloud.tencent.com/document/product/866/34937 image.png image.png 这里能识别出特殊字符...，还可以以特殊字符的识别作为一个切人点，相当于我们也是可以对地名的特殊字符进行识别提取的。...客户极有可能会只对识别提取文字感兴趣，而忽略了对于特殊字符的识别。
之前看过很多 mnist 的识别模型，都是识别数字的，为啥不做一个汉字识别模型呢？因为汉字手写的库找不到啊。当时我还想自己从字库生成汉字用作识别(已经做出来了，导出字体图片再识别之)。...wget http://www.nlpr.ia.ac.cn/databases/download/feature_data/HWDB1.1tst_gnt.zip 正好用新学的 keras 来尝试建模识别...其中 3500.txt 是常用的 3500 个汉字，这个我用来跟另外一个根据字体生成汉字的脚本配合使用。...0.2118 - acc: 0.9478 - val_loss: 0.4246 - val_acc: 0.9102 在 20000 次 Epoch 后，准确率在 95%，验证的准确率在 91%左右，基本可以识别大部分库里的汉字了...实际看来汉字识别是图像识别的一种，不过汉字数量比较多，很多手写的连人类都无法识别，估计难以达到 mnist 数据集的准确率。 最后可以看到，keras 是非常适合新手阶段去尝试的，代码也十分简洁。
手写汉字脱机识别的困难 手写汉字脱机识别跟印刷汉字识别系统同属光符阅读器OCR的范畴。它们的识别对象都是二维的方块汉字，工作原理相同，系统构成也基本相似，但手写汉字脱机识别问题更多，困难更大。...手写汉字脱机识别为什么那么困难呢？我们认为：最根本的原因是手写汉字的字形变化太大！我国有一句俗语：“人心不同，各如其面”。这句话对手写汉字的字形也完全适用。...我们知道，脱机汉字识别的对象是方块汉字的图形，用于识别的特征是根据汉字图形提取的，因而字形变化对识别结果具有决定性的影响。 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。...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。
基于汉字的识别最早见于20世纪60年代，采用基于模版匹配的方法，由IBM公司的Casey和Nagy于1966年提出。此后日本多家企业如：三洋、松下、理光、富士等也相继研发了汉字印刷体识别系统。...在tesseract-ocr 3.0及其随后的版本发布中，也陆续支持了中文汉字的识别。...我们的OCR技术简介： 在研发印刷体字符识别技术之初，我们曾考虑基于Google的开源框架Tesseract下针对实际业务需求进行优化，但是大量的测试显示，Tesseract由于自身的算法的限制，...在模型训练过程中，我们主要针对4800个高频汉字、英文、数字，以及常用的60个符号，总的训练样本数约12万个印刷体字符。...基于当前OCR框架，不仅仅可以做印刷体字符的识别，实际上我们可以做的更多： 1.手写体字符识别； 2.自然场景文字检测与识别； 3.特殊场景下（如银行票据、商业文档、身份证明等）格式化文本的自动版面分析与字符识别
由TinyMind发起的 #第一届汉字书法识别挑战赛# 正在火热进行中，比赛才开始2周，便有数只黑马冲进榜单。目前TOP16全部为90分以上，可谓竞争激烈，高手如林。...以下为参赛ID:真的学不会 的经验分享 汉字书法识别入门 前段时间参加了一次TinyMind举办的汉字书法识别挑战赛，说是挑战赛其实就是一场练习赛。...为一些刚刚入门的同学和没有比赛经验的同学提供了一个探索图像识别领域的平台。我目前是暂列榜首（没想到转眼就被超越了-。...先来看数据集~~ 100个汉字的训练集 10000张书法图片的测试集 上面的训练集总共有100个汉字，每一个汉字都有400张不同字体的图片，数据量上来看算是一个比较小的数据集。...以下为参赛ID:Link 的经验分享 深度学习入门指南：从零开始TinyMind汉字书法识别 环境搭建 数据导入 启动网络 环境搭建： 对入门来说，最容易的还是在windows下进行开发。
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...现在开始一步一步生成我们的3755个汉字的印刷体文字数据集。...,"%d.png" % count) cv2.imwrite(path_image,img) count += 1 写好代码后，我们执行如下指令，开始生成印刷体文字汉字集...至此，我们所需的印刷体汉字数据集已经成功生成完毕，下一步要做的就是利用这些数据集设计一个卷积神经网络做文字识别了！
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