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
OCR（optical character recognition）文字识别是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是OCR最重要的课题。衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有：拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性，产品的稳定性，易用性及可行性等。
文档是重要的信息存储载体之一，人们每天接触和使用文档的频率也越来越高。相对应地，用户对文档处理和图像内容的安全要求逐渐提升，智能文档技术面临的挑战也更大。
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。
作者简介 周源，携程技术平台研发中心高级研发经理，从事软件开发10余年。2012年加入携程，先后参与支付、营销、客服、用户中心的设计和研发。 本文从计算机视觉的前世今生，到证件全文本OCR的实践，带你了解人工智能、计算机视觉、深度学习、卷积神经网络等技术。无论是计算机视觉的入门者还是从业者，希望都可以有所收获。 1、什么是OCR 光学字符识别（英语：Optical Character Recognition, OCR），是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。 一般的识别过程包
本文简要介绍了论文“ Marior: Margin Removal and Iterative Content Rectification for Document Dewarping in the Wild ”的相关工作。照相机捕捉到的文档图像通常会出现透视和几何变形。考虑到视觉美感较差和OCR系统性能下降，对其进行纠正具有重要的价值。最近的基于学习的方法集中关注于精确裁剪的文档图像。然而，这可能不足以克服实际挑战，包括具有大边缘区域或没有边缘区域的文档图像。由于这种不切实际，用户在遇到大型边缘区域时难以精确地裁剪文档。同时，无边缘的变形图像仍然是一个难以解决的问题。据作者所知，目前还没有完整有效的pipeline来纠正文档图像。为了解决这个问题，作者提出了一种新的方法，称为Marior（边缘去除和迭代内容修正）。Marior采用渐进策略，以从粗到细的方式迭代地提高去变形质量和可读性。具体来说，作者将pipeline划分为两个模块：边缘去除模块（MRM）和迭代内容校正模块（ICRM）。首先，作者预测输入图像的分割掩膜去除边缘，从而得到初步结果。然后，作者通过产生密集的位移流来进一步细化图像，以实现内容感知的校正。作者自适应地确定细化迭代的次数。实验证明了作者的方法在公共基准上的最新性能。
随着人工智能技术的发展，智能图像处理成为了一种风靡全球的热门技术。智能图像处理可以帮助我们从大量的图像数据中提取最有价值的信息，为医疗、军事、安防等领域带来了重大的贡献。然而，图像处理的难点也随之而来，下面我们来简单介绍一下图像处理的难点以及解决方式的比对。
对文本进行OCR前，必须分析和定义文档的逻辑结构。例如文本块、段落、行的位置；是否有应该重建的表格；是否有“图像”“条形码等”。
在日常生活、工作中， 受限于拍照技术、拍摄条件等制约，得到的文本图像往往存在光照不均、角度倾斜、文字模糊等情况。这种低质量的文本图像不仅不利于保存和后续研究，也不利于光学字符识别。为了解决以上问题，特别调研了业内相关的产品，发现腾讯云AI的文本图像增强能力可以很好的打造一个掌上扫描仪。
文档比对技术是一种用于比较两份文档之间差异的先进技术。具备较大的技术难点和场景价值。下面将对其技术难点和使用场景进行详细探讨。
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。
在当今数字化时代，OCR（Optical Character Recognition）识别技术正发挥着越来越重要的作用。OCR技术通过将图像中的文字转化为可编辑的文本形式，实现了对大量纸质文档的数字化处理和信息提取。常见的有企业资质证书的识别到身份证、护照等各类证件的自动识别等方面，OCR技术正在为各行各业无纸化办公起到了非常重要的作用。
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
图像文字作为信息传递的重要载体，图像文字识别对于高效化办公，场景理解等有着重要的意义。
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。
其中，快速灰度化是首步，它使用像素加权法（如YUV转换）将彩色图像转化为黑白，目的是减少数据维度，加速后续处理。
在接口自动化工作中，经常需要处理文字识别的任务，而OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）库能够帮助我们将图像中的文字提取出来。Python中有几个常用的OCR库，包括pyocr、pytesseract和python- tesseract、EasyOCR。本文将对它们进行比较，并提供一些示例代码来演示它们在实际接口自动化工作中的应用。
近年来，移动互联、大数据等新技术飞速发展，倒逼传统行业向智能化、移动化的方向转型。随着运营集约化、数字化的逐渐铺开，尤其是以OCR识别、数据挖掘等为代表的人工智能技术逐渐深入业务场景，为用户带来持续的经济效益和品牌效应。图书情报领域作为提升公共服务的一个窗口，面临着新技术带来的冲击，必须加强管理创新，积极打造智能化的图书情报服务平台，满足读者的个性化需求。无论是高校图书馆还是公共图书馆，都需加强人工智能基础能力的建设，并与图书馆内部的信息化系统打通，优化图书馆传统的服务模式，提升读者的借阅体验。
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。
鼠标发明人Douglas Engelbart曾经针对人工智能的简称AI提出了另一个理念——Augmented Intelligence，即增强智能。在他看来，人已经足够聪明，我们无需再去复制人类，而是可以从更加实用的角度，将人类的智能进一步延伸，让机器去增强人的智能。 OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）就是这样的一项技术，它的本质上是利用光学设备去捕获图像并识别文字，将人眼的能力延伸到机器上。本文将介绍OCR技术在移动环境下面临的新挑战，以及在自然场景图像下
人工智能的飞速发展逐渐在取缔部分繁杂无用的工序，而移动端离线车牌识别也同样利用人工智能在结束代替人工手动录取车牌，深度学习算法的成果让工作生活更便捷。例如在传统的移动勘查中，工作人员遇到违规的车辆，都要站在路边一字一字、一辆一辆的去抄写车牌号码，虽然后来增加了移动设备，但是还是需要去手动录入车牌号码。如何利用一部手机搞定这个过程呢？
在全球文字识别（OCR）领域顶级盛会ICDAR 2023上，腾讯OCR团队基于自研算法，斩获四项冠军，这是继2017年、2019年、2021年以来，连续四届参会同时创造佳绩，共获得18项官方认证冠军，展示了腾讯OCR技术在全球的一流水平。
今天给大家介绍的是加拿大不列颠哥伦比亚大学和哈佛大学、加拿大CIFAR AI高级研究院合作发表在PNAS的一篇论文。作者借助深度学习中的卷积神经网络提出一个训练网络“ AI-TAC”，该模型通过从头开始发现已知调控因子和一些未知调控因子的结合DNA功能域（Motifs），学习推断细胞型特异性的染色质可及性（染色质开放性）。经过小鼠数据训练的AI-TAC可以解析人的DNA，最终揭示了免疫系统完全分化的调节机制。
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。
2015年我出版了个人第一本关于图像处理方面的书籍《Java图像处理-编程技巧与应用实践》，这本书主要是从理论与编码上面详细阐述了图像处理基础算法以及它们在编码实现上的技巧。一转眼已经三年过去了，在这三年的时光里我无时无刻都在关注图像处理与计算机视觉技术发展与未来，同时渐渐萌发了再写一本图像处理相关技术书籍的念头，因为《Java图像处理-编程技巧与应用实践》一书主要不是针对工程应用场景，读者在学完之后很难直接上手开始做项目，所以把第二本书定位为工程实战书籍类型，可以帮助大家解决工程与项目实际技术问题。OpenCV是英特尔开源出来的计算机视觉框架，有着十分强大的图像与视频分析处理算法库。借助OpenCV框架，Android程序员可以在不关心底层数学原理的情况下，解决人脸检测、OCR识别、AR应用开发，图像与视频分析处理，文本处理等Androd开发者经常遇到问题，考虑这些真实需求，本着从易到难的原则，列出了提纲，得到机械工业出版社 杨绣国编辑 肯定与大力支持，于是才有《OpenCV Android开发实战》一书的写作与出版。
在数字化时代，文字是我们与世界交流的纽带，然而，将纸质文档转换为可编辑的电子文本并不总是一项简单的任务。幸运的是，现在有一款令人惊叹的工具出现了，它可以轻松解决这个问题，它就是 Umi-OCR。
又来到了测试网络会议的第九期培训，本期的主讲人皮卡丘，培训的是关于OCR-tesseract 使用，话不多说详情如下：
图像处理算法在文档管理系统中可以提高处理效率、提高图像质量、实现文字识别和提取等功能，但也需要注意误判和错误处理的问题，并合理应用于不同的场景中。以下是关于图像处理算法在文档管理系统中的优势、误区以及应用的一些重要信息。
今天为大家介绍的是来自威斯康星大学麦迪逊分校团队的一篇关于单细胞多模态的论文。单细胞多模态数据能够测量细胞的各种特征，从而深入了解细胞和分子机制。然而，多模态数据的生成仍然昂贵且具有挑战性，同时缺失模态也经常发生。最近，机器学习方法已经被开发用于数据补全，但通常需要完全匹配的多模态数据才能学习共同的潜在特征，可能缺乏模态特异性。为了解决这些问题，作者开发了一个机器学习模型，名为JAMIE。JAMIE接受单细胞多模态数据，这些数据可以在模态之间部分匹配样本。变分自编码器学习每个模态的潜在特征。然后，跨模态匹配样本的特征被聚合以识别联合的跨模态潜在特征，然后进行重构。为了进行跨模态补全，可以使用一个模态的潜在特征和另一个模态的解码器。为了提高解释性，作者使用Shapley值来确定跨模态补全和已知样本标签的输入特征的优先级。
OCR是一项科技革新，通过自动化大幅减少人工录入的过程，帮助用户从图像或扫描文档中提取文字，并将这些文字转换为计算机可读格式。这一功能在许多需要进一步处理数据的场景中，如身份验证、费用管理、自动报销、业务办理等都显得尤为实用。现如今，OCR解决方案会结合AI（人工智能）和ML（机器学习）技术，以自动化处理过程并提升数据提取的准确性。本文将介绍该技术的前世今生，一览该技术的阶段性发展：传统OCR技术统治的过去，深度学习OCR技术闪光的现在，预训练OCR大模型呼之欲出的未来！
2023年12月28-31日，由中国图象图形学学会主办的第十九届CSIG青年科学家会议在中国广州隆重召开，会议吸引了学术界和企业界专家与青年学者，会议面向国际学术前沿与国家战略需求，聚焦最新前沿技术和热点领域，共同探讨图象图形学领域的前沿问题，分享最新的研究成果和创新观点，在垂直领域大模型专场，合合信息智能技术平台事业部副总经理、高级工程师丁凯博士为我们带来了《文档图像大模型的思考与探索》主题报告。
参数： image 图片文件路径，支持png、tiff、jpeg等格式 engine tesseract引擎，通过函数tesseract()来创建 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 cache 可以使用训练数据的缓存版本，默认为TRUE
本文介绍了腾讯数平精准推荐团队的OCR识别算法，包括识别算法的演进之路以及4个代表性方法。
导读：作者系腾讯QQ研发中心——CV应用研究组的yonke。本文主要介绍基于深度神经网络的表格图像识别解决方案。 1.前言 1.1背景 大多数人日常办公处理的文件，无非就是表格和文档，其中表格的重要性毋庸置疑。在各行各业的桌面办公场景中，Excel和WPS是电子表格的事实标准。我们经常遇到这种需求：将一个表格图片的内容导入Excel。 以前我们只能对着图片把内容一点点敲进excel，既低效又容易出错。近年来，在深度学习的加持下，OCR （Optical Character Recognition，光学
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。
通过采用图像处理技术，可以将数码设备采 集到的文字、图片等信息转化成其他信息形势输出，例如转化成音频输出己解决视 障患者的视力需求。但是，由于输入设备或某些其他因素不可避免地使得采集到的 文本图像或多或少会出现某种程度的倾斜。因此，倾斜图像校正是当前文本图像研 宄领域中十分重要的课题，尤其在数字化、自动化领域。比如，提高OCR(Optical Character Recognition)识别率从而提高文档自动化处理效率，车牌号码自动 识别与交通监视，手写体自动识别，名片自动归类等。
在很久很久以前，我发过一篇关于用人脸识别实现智能裁剪图片的文章：原文链接。写完这篇文后，我畅想了一下所有内容相关业务实现全自动化运营的盛世图景……现在回想起来，当时的我真是太年轻了。殊不知有句老话说得好（？）：自动化运营的大坑茫茫多，图片特别多啊！总之不经历种种跌倒，就无法认识到现实有多残酷（以及有多奇葩），我们只好擦干眼泪，期望用自己的肉身在地雷阵里探出一片通途。坑这么多，那么我们就一个个来填平吧！
✎ 文 | 常江龙 在图像分析应用中，海量图片样本的有效自动化过滤是一项重要的基础工作。本文介绍一种基于多重算法过滤的处理方案，能够自动提取有效图像样本，极大减少人工标注的工作量。 作者：常江龙，苏宁云商IT总部资深算法专家。拥有多年的图像及视觉相关算法研发经验，目前专注于基于深度学习的图像内容分析算法平台的开发及优化，面向商品、人脸、OCR等图像算法实用技术领域。 责编：何永灿，欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错 背景及问题描述 深度学习技术在计算机视觉领域取得了巨大的成功，其标志性事件之一就是
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
今天来给大家分享下怎么做图片的噪声去除。平时其实大家上网都能遇到这样的场景，就是输入讨厌验证码，怎么都输不对。验证码现在可以说是千奇百怪、分外妖娆，为啥要做成这样呢？就是因为对于这类图片的识别技术实在是太强了，弱一点的特征的验证码很容易被算法破解。今天给大家分享一个小tips，就是如何用一个最简单的算法解决图片噪音的问题，这也是图片OCR识别的第一步。
光学字符识别OCR技术（Optical Character Recognition）是指从图像中自动提取文字信息的技术。这项技术横跨了人工智能里的两大领域：CV（计算机视觉）和NLP（自然语言处理），综合使用了这两大领域中的很多技术成果。
如今，智慧办公是企业办公领域数字化转型的题中之义。作为国内最早开发的软件办公系统之一，金山办公如何应用深度学习实现复杂场景文档图像识别和技术理解？本文将从复杂场景文档的识别与转化、非文本元素检测与文字识别、文本识别中的技术难点等多个方面进行深度解析。 作者 | 金山办公CV技术团队 出品 | 新程序员 在办公场景中，文档类型图像被广泛使用，比如证件、发票、合同、保险单、扫描书籍、拍摄的表格等，这类图像包含了大量的纯文本信息，还包含有表格、图片、印章、手写、公式等复杂的版面布局和结构信息。早前这些信息均采用
OCR全称Optical Character Recognition，即光学字符识别，最早在1929年被德国科学家Tausheck提出，定义为将印刷体的字符从纸质文档中识别出来。现在的OCR，狭义上指对输入扫描文档图像进行分析处理，识别出图像中文本信息。而随着OCR技术的日益发展，人们已不再仅仅满足于文档或书本上的文本，开始将目标转移到现实世界场景中的文本，这被称为场景文本识别（Scene Text Recognition，STR）。
PDF 文档是现在很常用的格式，有时候需要把 PDF 文档转换成图片或文档、合并内容、甚至编辑内容等，都需要借助相关软件。然而目前有些 PDF 软件要么需要付费，又或者功能比较零散单一。
为应用提供丰富的AI（Artificial Intelligence）能力，支持开箱即用。开发者可以灵活、便捷地选择AI能力，让应用变得更加智能。
Halcon是一款先进的机器视觉软件，主要用于工业自动化、机器人视觉等领域。它拥有强大的计算能力、丰富的图像处理库和友好的界面，可以帮助用户快速、高效地进行图像处理和分析。
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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
