导语 | 2021年1月, 微信发布了微信8.0, 这次更新支持图片文字提取的功能。用户在聊天界面和朋友圈中长按图片就可以提取图片中文字,然后一键转发、复制或收藏。图片文字提取功能基于微信自研OCR技术,本文将介绍微信OCR能力是如何落地文字提取业务的。文章作者:伍敏慧,腾讯WXG研发工程师。 一、背景 微信8.0上线了图片提取文字的功能,用户在聊天界面和朋友圈中如果想提取图像中的文字,不用再辛苦打字了,只要简单几个步骤,就可以拿到图片中的文字内容,超级方便实用。 图1 微信客户端提取图片中的
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。
文本是人类最重要的信息来源之一,自然场景中充满了形形色色的文字符号。在过去的十几年中,研究人员一直在探索如何能够快速准确的从图像中读取文本信息,也就是现在OCR技术。
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。
文本是人类最重要的信息来源之一,自然场景中充满了形形色色的文字符号。光学字符识别(OCR)相信大家都不陌生,就是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。
在 Python 中,可以使用 Unicode 字符范围来匹配中文字符,其中中文字符的 Unicode 范围是 "\u4e00-\u9fff"。我们可以使用正则表达式模式来匹配中文字符,并提取出来。
OCR技术指的是 Optical Character Recognition 或光学文字识别技术,即从图像中识别文字,并将其转换为电子文本或机器可读格式。它可以被广泛应用于图像处理,文字处理,自然语言处理,计算机视觉和数据挖掘领域。
在日常生活工作中,我们难免会遇到一些问题,比如图片上不合规的文字信息,却要一个一个地审核,很麻烦;快递公司的业务越来越好,但每天需要花费很多时间登记录入运单,效率非常的低。
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。
模块设计:我们使用统一框架和模块化设计实现了各个算法模块。一方面可以尽量实现代码复用,另外一方面,方便大家基于此框架实现新的算法。我们把文字检测,基于分割的文字识别以及关键信息识别网络结构,抽象成 backbone,neck,head 以及 loss 模块,把 seq2seq 文字识别网络抽象成 backbone,encoder,decoder 以及 loss 模块。
同时在本微信公众号中,回复“SIGAI”+日期,如“SIGAI0515”,即可获取本期文章的全文下载地址(仅供个人学习使用,未经允许,不得用于商业目的)。
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!
AI(人工智能)技术已经广泛应用于美团的众多业务,从美团App到大众点评App,从外卖到打车出行,从旅游到婚庆亲子,美团数百名最优秀的算法工程师正致力于将AI技术应用于搜索、推荐、广告、风控、智能调度、语音识别、机器人、无人配送等多个领域,帮助美团3.2亿消费者和400多万商户改善服务和体验,帮大家吃得更好,生活更好。
光学字符识别(OCR)是目前应用最为广泛的视觉AI技术之一。随着OCR技术在产业应用的快速发展,现实场景对OCR提出新的需求:从感知走向认知——OCR不但需要认识文字,也要进一步理解文字。因此,结构化逐渐成为OCR产业应用的核心技术之一,旨在快速且准确地分析卡证、票据、档案图像等富视觉数据中的结构化文字信息,并对关键数据进行提取。OCR结构化技术通常要解决两个高频应用任务类型:
牛小明为四川长虹电器股份有限公司的资深专家,也跟CV君一样曾供职于华为,是两个可爱宝贝的父亲,研究领域涉及图像、语音、文本信号处理和机器人等,Tel:15882855846; Email: xiaoming1.niu@changhong.com
在过去的数年中,腾讯数平精准推荐(Tencent-DPPR)团队一直致力于实时精准推荐、海量大数据分析及挖掘等领域的技术研发与落地。特别是在广告推荐领域,团队自研的基于深度在线点击率预估算法及全流程实时推荐系统,持续多年在该领域取得显著成绩。而在用户意图和广告理解上,借助于广告图片中的文本识别以及物体识别等技术手段,可以更加有效的加深对广告创意、用户偏好等方面的理解,从而更好的服务于广告推荐业务。 OCR(Optical Character Recognition, 光学字符识别)是指对输入图像进行分析识
提取视频文件中的图像然后使用OCR技术识别静态图像中的文本,提取视频文件中的音频然后使用语音识别技术提取其中的文本,如果视频文本或音频文本中包含指定的关键词则进行提示。
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。
图像识别算法在企业文档管理软件里可谓是扮演了一位全能选手,让我们的文档处理变得轻松愉快,就像吃了一块巧克力一样。现在,让我们来看看图像识别算法在企业文档管理软件里的一些酷炫玩法:
前言 文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一,归属于模式识别和人工智能,是计算机科学的重要组成部分 本文将以上图为主要线索,简要阐述在文字识别领域中的各个组成部分。 一 ,文字识别简介 计算机文字识别,俗称光学字符识别,英文全称是Optical Character Recognition(简称OCR),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。OCR技术是实现文字高速录入的一项关键技术。 在OCR技术中,印刷体文字识别是开展最早,技术
车牌识别系统作为智能交通系统的一个重要组成部分,在交通监控中占有很重要的地位。车牌识别系统可分为图像预处理、车牌定位、字符识别3个部分,其中车牌定位作为获得车辆牌照图像的重要步骤,是后续的字符识别部分能否正确识别车牌字符的关键环节。车牌定位系统实现对车辆牌照进行定位的功能,即从包含整个车辆的图像中找到车牌区域的位置,并对该车牌区域进行定位显示,将定位信息提供给字符识别部分。 本系统除了实现了车牌识别还实现了人脸识别、车辆信息和用户信息的管理。对于陌生人的管理,整体架构是SpringBoot + OpenCV。
摘要:在日常生活工作中,我们难免会遇到一些问题,比如自己辛辛苦苦写完的资料,好不容易打印出来却发现源文件丢了;收集了一些名片,却要一个一个地录入信息,很麻烦;快递公司的业务越来越好,但每天需要花费很多时间登记录入运单,效率非常的低。
OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指对图像进行分析识别处理,获取文字和版面信息的过程,是典型的计算机视觉任务,通常由文本检测和文本识别两个子任务构成。
作者|李秋键 出品|AI科技大本营(ID:rgznai100) # 前言 # 文字是人从日常交流中语音中演化出来,用来记录信息的重要工具。文字对于人类意义非凡,以中国为例,中国地大物博,各个地方的口音都不统一,但是人们使用同一套书写体系,使得即使远隔千里,我们依然能够通过文字进行无障碍的沟通。文字也能够跨越时空,给予了我们了解古人的通道。随着计算机的诞生,文字也进行了数字化的进程,但是不同于人类,让计算机能够正确地进行字符识别是一个复杂又艰巨但意义重大的工作。从计算机诞生开始,无数的研究者在这方面做了很多工
在过去的数年中,腾讯数平精准推荐(Tencent-DPPR)团队一直致力于实时精准推荐、海量大数据分析及挖掘等领域的技术研发与落地。特别是在广告推荐领域,团队自研的基于深度在线点击率预估算法及全流程实时推荐系统,持续多年在该领域取得显著成绩。而在用户意图和广告理解上,借助于广告图片中的文本识别以及物体识别等技术手段,可以更加有效的加深对广告创意、用户偏好等方面的理解,从而更好的服务于广告推荐业务。 OCR(Optical Character Recognition, 光学字符识别)是指对输入图像进行分析
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
这款模型由字节跳动和中国科学技术大学合作研究,于2023年11月24日上传至arXiv。
本文将主要介绍数平精准推荐团队的文本检测技术。
本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务,并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA!模型资源站(sota.jiqizhixin.com)即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。
白蛇: 白纸黑字的扫描文档识别技术已经很成熟,而自然场景图像文本识别的效果还不理想。倾斜字、艺术字、变形字、模糊字、形似字、残缺字、光影遮蔽、多语言混合文本等应用落地面临的技术难题还没被彻底解决。
0629封面.jpg 番外 青蛇: 姐, 图像文本检测和识别领域现在的研究热点是什么? 白蛇: 白纸黑字的扫描文档识别技术已经很成熟,而自然场景图像文本识别的效果还不理想。倾斜字、艺术字、变形字、模
OCR(Optical Character Recognition),译为光学字符识别,是指通过扫描等光学输入方式将各种票据、报刊、书籍、文稿及其它印刷品的文字转化为图像信息,再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入技术。
近期,2023年度视觉与学习青年学者研讨会 (Vision And Learning SEminar, VALSE) 在无锡圆满落幕,此研讨会是图像视觉领域的重磅会议。作为智能文档处理领域代表的合合信息自然不会缺席,合合信息出席会议并进行智能文档处理技术研发与实践成果分享,重点介绍了其在版面分析与文档还原技术实现上的新突破。
随着人工智能的热度上升,图像识别这一细分领域也渐渐被人们所关注。在很多公司的业务中,有很多需要对图片进行识别的需求。为了帮助业务实现对这些图片、文档的识别和结构化,业界进行了一系列的实践和探索,最终确定了一些可行的方法。实践过程中,可能遇到过一系列问题和难点。本次直播分享,我们将结合目前的业务需求,说说爱奇艺在探索中遇到的痛点和难点以及识别技术中的一些细节。
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
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!
自然场景文本提取是图像语义信息抽取的一个重要分支,它的实现需要CV和NLP技术,即既需要使用视觉处理技术来提取图像中文字区域的图像特征向量,又需要借助自然语言处理技术来解码图像特征向量为文字结果。
作者:熊唯,黄飞,戈扬,腾讯 PCG 应用研究员 本文介绍了 QQ 研发中心自研的 PPT 重建技术,目前腾讯文档在进行接入工作。当前主流办公产品比如 office,wps,腾讯文档会采用 AI 技术对图片进行排版恢复还原为 doc 形式的文档。通常针对以文字偏多,格式简单的图像效果比较好。如果内容丰富,图片并茂的内容图像在转为 doc 文档时,由于图像比例,文档排版插入,对丰富背景还原度差等问题导致很多 ppt 形式的图片无法很好还原为电子文档。 目前越来越多的资源信息是以图像形式存储,然而很多
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。
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。
如今,随着数字技术的发展与革新,深度学习在计算机视觉领域上得到越来越广泛应用,并出现在日常工作生活的各个场景之中,如人脸识别、物体的分类与检测等。这些应用都是基于视觉领域单一模态进行的,但其实现实世界并不局限于视觉这单一模态,听觉、语言文字也是现实世界的重要组成部分,仅凭单一模态可能无法对事物类型进行完美的判断。
由于最近在接触一些OCR的工作,所以本期《晓说AI》和大家分享一下我的一些总结,先从基本的概念讲起。如有错误,还请指正,谢你3千遍。如有疑问,欢迎留言,我会第一时间答复。
2018年3月27日腾讯云云+社区联合腾讯云智能图像团队共同在客户群举办了腾讯云OCR文字识别——智能图像分享活动,活动举办期间用户耐心听分享嘉宾的介绍,并提出了相关的问题,智能图像团队的科学家和工程师也耐心解答可用户的疑问。以下就是活动分享的全部内容。
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。
随着科技的不断发展,人工智能(AI)在各个领域都发挥着重要的作用。其中,文档智能( Document AI )在金融、医疗、教育、保险、能源、物流等多个行业均有不同类型的应用,为PDF文档处理带来了极大的便利和效率提升。
近期,合合信息旗下扫描全能王推出液晶手写板(简称“手写板”),为用户带来仿真、流畅的书写绘画体验,一同发布的还有扫描全能王APP的新功能“拍手写板”。该功能可帮助用户在拍摄手写板内容后去除图片上的反光干扰,形成更贴近白纸、板报的图片,并通过手写字迹识别,快捷、有序地获取可编辑、可分享的电子文档,助力工作效率提升。家庭场景中,父母可使用该功能清晰地扫描、分享孩子的画作,记录其成长轨迹。
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。
光学字符识别(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。亦即将图像中的文字进行识别,并以文本的形式返回。
有一款软件叫扫描全能王,想必一些小伙伴听过,这是一个OCR集成软件,可以将图像内容扫描成文字。
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