在文本周围有边框的图像中使用MSER难以提取字符_使用Pandas在列上提取文本中的子字符串_是否有办法在UITextView/UILabel上使用不同于设置中的文本语言进行正确的连字符？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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科普时间：OCR是人工智能的基础之一

自然环境OCR进展相比于传统的OCR，自然环境OCR最难的部分在于文本检测（将文字从图片中提取出来），因为它具有极大的多样性和明显的不确定性。...如文字中包含多种语言，每种语言含有多种字母，每个字母又可以有不同的大小、字体、颜色、亮度、对比度、排列和对齐方式等；因拍摄图像的随意性，文字区域还可能会产生变形、模糊断裂等现象。...文本检测首先要从图像中切割出可能存在的文字，即候选连通区域，目前被采取最多的方法是MSER（最大平稳极值区域）。...当然，也有团队在此基础上开发出了自己的一套算法，比如微软研究院在传统检测方法ER（极值区域）和MSER基础之上采用了对比极值区域CER（Contrasting Extremal Region），CER是跟周围的背景有一定对比度的极值区域...，在低对比度的图像上比MSER效果更好，而且获得的候选连通区域数量远小于ER，提高了算法的效率，并且，为了提高所获得连通区域的质量，微软又增加一个算法环节去增强CER。

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基于分割思想的文本检测算法

本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布在文本检测任务中，较少出现字符重合的情况（重合的字符人也认不出来啊），所以基于分割思想的文本检测算法也能得到很好的效果。 1....使用人工特征文本检测领域常见的人工特征算法有两种：SWT和MSER，这些方法的效率比滑窗法更高，精度也更好。 SWT算法思路：图片中的文本都具有一致宽度的线条。...其计算步骤如下：计算梯度图；在梯度图中寻找梯度方向相反的边缘像素对；根据像素对得到连通域，然后使用人工规则对连通域进行筛选，得到字符区域；将字符区域拼接成文本行。...MSER算法的思路：单个文本内部的像素值不会有太大差异, 类似于分水岭算法其计算步骤如下：从0到255，选择不同的阈值对图片进行二值化；记录下不同阈值下的二值化图像的各个连通域的面积变化；寻找在一定阈值范围内...连通域法更关注局部的特征，这种局部特征难以区分图片中的类字符物体，如何剔除误检是这种方法首要解决的问题。

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场景文字识别技术，过滤黄赌毒

3）此外，场景图像中的文字来源各不相同，有网页上的广告图片，有社交网络上用户上传的风景图片，也有各种手机应用拍摄出的图像。...MSER通过提取在一定范围内对图像像素值变化的稳定区域来检测文字，这个方法基于一个字符所在的图像像素有着相似的颜色的假设，是被认为当前性能最好的具有放射不变性的区域提取方法。...该模块与传统的OCR有一定的相似性，都是通过得到的文本行，进行切分，然后通过预先训练好的文字图像特征模型来跟备选的图像特征进行匹配，得到最终的识别结果。...对于判别为文本区域的候选块，则进入后续的步骤。由于场景字符极大的复杂性，深度字符检测器模块在整个STR的识别过程中占据了及其重要的地位。检测器的准确率，直接影响了最终的识别效果。...移动互联网的发展，极大的推动了图像各个领域的技术进步，信息的传递显得尤为重要。文字识别技术，尤其是场景文字识别技术，对于获取周围环境的信息具有非常重要的作用，也在近年来受到越来越多的重视。

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模式识别新研究：微软OCR两层优化提升自然场景下的文字识别精度

如文字中包含多种语言，每种语言含有多种字母，每个字母又可以有不同的大小、字体、颜色、亮度、对比度等；文字通常以文本行的形式存在，但文本行可能有不同的排列和对齐方式，横向、竖向、弯曲都有可能；因拍摄图像的随意性...通常，OCR识别的步骤可以分为两步：首先是文本检测（Text detection），将文字从图片中提取出来；然后，对文本进行识别（Recognition），此次的突破主要是在文本检测环节的两个子阶段。...CER（Contrasting Extremal Region），CER是跟周围的背景有一定对比度的极值区域，这个对比度至少要强到能够被人眼感知到，在低对比度的图像上比MSER效果更好，而且获得的候选连通区域数量远小于...尤其在图像模糊、分辨率低或者噪声较多时，提取出来的CER有可能会含有冗余像素或者噪声，这些冗余像素或者噪声的存在会使得后面的文字/非文字分类问题变得更为复杂。...受噪声影响的CER示例在实际操作中，并不是每个CER都需要通过颜色信息来增强，因为有很多CER本身颜色均匀，没有噪声，尤其是在图片质量很高的时候。

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OCR技术浅析

近年来，随着移动设备的快速更新迭代，以及移动互联网的快速发展，使得OCR有更为广泛的应用场景，从以往的扫描文件的字符识别，到现在应用到自然场景中图片文字的识别，如识别身份证、银行卡、门牌、票据及各类网络图片中的文字...(MSER)算法及笔画宽度变换(SWT)算法，而在自然场景中因受到光照强度、图片拍摄质量和类文字背景的干扰，使得检测结果中包含非常多的非文字区域，而目前从候选区域区分出真正文字区域主要两种方法，用规则判断或轻量级的神经网络模型进行区分...；文本区域图像矫正，主要基于旋转变换和仿射变换；行列分割提取出单字，这一步利用文字在行列间存在间隙的特征，通过二值化并在投影后找出行列分割点，当在文字与背景的区分度较好时，效果很好，而拍摄的图片中光照...接着，基于四角的坐标，进行旋转、仿射、尺寸的变换，并提取出目标物体的俯视图。因文字位置相对固定，接着便分割出文字区域，二值化后，行列分割出单个字符。...接下来讨论基于深度学习的OCR。基于深度学习的OCR识别框架目前，从技术流程上来说，主要分为两步，首先是检测出图像中的文本行，接着进行序列识别。

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使用深度学习的端到端文本OCR

还是Google Earth如何使用NLP识别地址。或者如何读取发票，法律文书等数字文档中的文本。但是它是如何工作的呢？这篇文章是关于光学字符识别（OCR）的自然场景图像中的文本识别。...在本博客中，将不再关注预处理步骤。文字检测需要文本检测技术来检测图像中的文本，并在具有文本的图像部分周围创建边框。标准异物检测技术也可以在这里使用。...推拉窗技术可以通过滑动窗口技术在文本周围创建边框。但是，这是一个计算量很大的任务。在这种技术中，滑动窗口穿过图像以检测该窗口中的文本，就像卷积神经网络一样。...这种神经网络架构将特征提取，序列建模和转录集成到一个统一的框架中。此模型不需要字符分割。卷积神经网络从输入图像（文本检测区域）中提取特征。深度双向递归神经网络通过字符之间的某种关系来预测标签序列。...希望看到图像上的边界框，以及如何从检测到的边界框提取文本。使用Tesseract进行此操作。

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【Dev Club 分享】深度学习在 OCR 中的应用

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。...我们首先基于MSER（最大稳定极值区域）的方法来设计我们的检测方案，如下图。 ? 由于MSER基于分水岭迭代的方式来寻找候选框，能有效提取候选文字区域的同时也容易产生非常多的非文字区域。...Q3：请问一下有没有比较轻量级的开源OCR库供app集成，主要使用场景是用于通过卡片图像识别卡号我们目前的应用场景是大数据业务，对性能要求很高。...参考问题3的回答 Q5：亚飞老师好，通用场景中要面临不同的环境，比如在移动端应用的OCR技术，在处理不同噪声，模糊，光照不均等情形时，有什么处理经验可借鉴和分享么？...锤子的big bang个人理解跟OCR不大相关。手机应该是可以直接从聊天记录获得文本，不需要从图像里去检测和识别文字，主要涉及到的是NIL方向的算法，比如分词。

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基于OpenCV的多位数检测器

底层的神经网络同时进行数字定位和数字检测。这在很多实际环境中是非常有用的，例如读取商店中的标签，车牌，广告等。 ? 读取多个数字但是，为什么不直接使用OCR呢？...有多种检测数字位置的方法。比如可以利用简单的图像形态学操作（例如二值化，腐蚀，膨胀）来提取图像中的数字区域。但是，由于存在诸如阈值，内核大小等调整参数，因此这些处理方式不具有普遍性。...数字定位使用最大稳定的外部区域（MSER）方法完成，该方法用作稳定的特征检测器。MSER主要用于图像内的斑点检测。斑点是像素的连续集合，其外边界像素强度高于内边界像素强度（给定阈值）。...如果这些区域在强度变化量上变化不大，则可以说是最大稳定的。MSER的运行时复杂度较低，为O（nlog（log（n））），其中n是图像上像素的总数。该算法对于模糊和缩放也很鲁棒。...这使其非常适合提取文本/数字。使用具有卷积，maxpool和FC层的CNN来完成数字识别，这些层将每个检测到的区域分类为10个不同的数字。分类器在测试集上的准确性达到95％。

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MSER+NMS检测图像中文本区域

OCR相关工作都有一个第一步，那就是检测图像中的文本区域，只有找到了文本区域，才能对其内容进行识别，也只有找到了文本区域，才能更有针对性地判断该文本图像的质量好坏，我们期望达到如下的文本区域检测效果：...Pixellink等相比的，但是如果只是想要对文本图像的文本区域图像质量做一个前置检查，那么使用这样一个传统算法来在效果和效率之间求取一个平衡，是不错的。...该算法可以用来粗略地寻找图像中的文字区域，虽然算法思想简单，但要做到效果又快又好还是需要一定基础的，好在opencv直接提供了该算法的接口，它使用了一种比算法作者要快的实现方式，有兴趣的可以看这篇文章：...但是上面效果中的文本框形状太多变了，我们检测文本区域一般都会设法得到一个包含文本的矩形框，以便于后续从图像中通过坐标获取该区域，那怎么把这些区域转换成矩形框呢？...NMS NMS是经常伴随图像区域检测的算法，作用是去除重复的区域，在人脸识别、物体检测等领域都经常使用，全称是非极大值抑制（non maximum suppression），顾名思义就是抑制不是极大值的元素

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OCR光学字符识别方法汇总

在这样的图像中，字符部分可能出现在弯曲阵列、曲面异形、斜率分布、皱纹变形、不完整等各种形式中，并且与标准字符的特征大不相同，因此难以检测和识别图像字符。...对于文字识别，实际中一般首先需要通过文字检测定位文字在图像中的区域，然后提取区域的序列特征，在此基础上进行专门的字符识别。但是随着CV发展，也出现很多端到端的End2End OCR。...图1.1 如图1.1中，红框代表“LAN”字符ground truth(GT)，绿色框代表detection box。在GT与detection box有相同IoU的情况下，识别结果差异巨大。...除此之外，在文章中还是使用了Deformable Convolution可变形卷积。相比传统3x3卷积，可变形卷积可以提取文字区域不同形状的特征。...网络实现流程如下图所示，总体分为两个部分：定位网络：针对输入图像预测N个变换矩阵，相应的输出N个文本区域，最后借助双线性差值提取相应区域；识别网络：使用N个提取的文本图像进行文本识别。

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深度学习的端到端文本OCR:使用EAST从自然场景图片中提取文本

数据集与MNIST不同，因为SVHN具有不同背景下的门牌号图像。数据集在每个数字周围都有包围框，而不是像MNIST中那样有几个数字图像。...在本博客中，我们不会关注预处理步骤。文本检测 ? 文本检测技术需要检测图像中的文本，并在具有文本的图像部分周围创建和包围框。标准的目标检测技术也可以使用。...滑动窗口技术可以通过滑动窗口技术在文本周围创建边界框。然而，这是一个计算开销很大的任务。在这种技术中，滑动窗口通过图像来检测窗口中的文本，就像卷积神经网络一样。...网络架构取自于2015年发表的论文。 ? 这种神经网络结构将特征提取、序列建模和转录集成到一个统一的框架中。该模型不需要字符分割。卷积神经网络从输入图像(文本检测区域)中提取特征。...我们会看到它在图像上的样子。在我们的示例中，我们使用了Tesseract的特定配置。tesseract配置有多个选项。

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前端基础：CSS

Syntax CSS 语法规则由两个主要的部分构成：选择器，以及一条或多条声明选择器 { 属性:值; 属性:值 } -- 在大括号中可以有多个声明，声明是由属性与值组成，它们之间使用 : 分开，而多个声明之间...外部样式表引用外部 CSS 样式有两种方案：在 HTML 页面中 head 标签内使用标签。在 HTML 页面中 style 标签内使用 @import 导入。...在CSS中，有两种类型的字体系列名称：通用字体系列 - 拥有相似外观的字体系统组合，如 Serif 或 Monospace。...通过文本属性可以改变文本的颜色、字符间距，对齐文本，装饰文本，对文本进行缩进，等等。背景属性 CSS 允许应用纯色作为背景，也允许使用背景图像创建相当复杂的效果。...所有 HTML 元素可以看作盒子，在 CSS 中，box model 这一术语是用来设计和布局时使用。盒子模型允许在其它元素和周围元素边框之间的空间放置元素。

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自然场景文本检测识别技术综述

自然场景图像中的文字识别，其难度远大于扫描文档图像中的文字识别，因为它的文字展现形式极其丰富： ·允许多种语言文本混合，字符可以有不同的大小、字体、颜色、亮度、对比度等。...例如： ·CTPN方案中，用BLSTM模块提取字符所在图像上下文特征，以提高文本块识别精度。...同一文本行上各个字符图像间可以互为上下文，在训练阶段让检测模型学习图像中蕴含的这种上下文统计规律，可以使得预测阶段有效提升文本块预测准确率。...CTPN模型的图像预测流程中，前端使用当时流行的VGG16做基础网络来提取各字符的局部图像特征，中间使用BLSTM层提取字符序列上下文特征，然后通过FC全连接层，末端经过预测分支输出各个文字块的坐标值和分类结果概率值...预测过程中，前端使用标准的CNN网络提取文本图像的特征，利用BLSTM将特征向量进行融合以提取字符序列的上下文特征，然后得到每列特征的概率分布，最后通过转录层(CTC rule)进行预测得到文本序列。

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自然场景文本检测识别技术综述

自然场景图像中的文字识别，其难度远大于扫描文档图像中的文字识别，因为它的文字展现形式极其丰富： ·允许多种语言文本混合，字符可以有不同的大小、字体、颜色、亮度、对比度等。...例如： ·CTPN方案中，用BLSTM模块提取字符所在图像上下文特征，以提高文本块识别精度。...同一文本行上各个字符图像间可以互为上下文，在训练阶段让检测模型学习图像中蕴含的这种上下文统计规律，可以使得预测阶段有效提升文本块预测准确率。...CTPN模型的图像预测流程中，前端使用当时流行的VGG16做基础网络来提取各字符的局部图像特征，中间使用BLSTM层提取字符序列上下文特征，然后通过FC全连接层，末端经过预测分支输出各个文字块的坐标值和分类结果概率值...预测过程中，前端使用标准的CNN网络提取文本图像的特征，利用BLSTM将特征向量进行融合以提取字符序列的上下文特征，然后得到每列特征的概率分布，最后通过转录层(CTC rule)进行预测得到文本序列。

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最新图文识别技术综述

近几年出现了端到端的图文检测与识别网络：在训练阶段，该模型的输入包含待训练图像、图像中的文本内容以及文本对应的坐标；在推理阶段，原始图片经过端到端模型直接预测出文本内容信息。...例如：CTPN[29]网络，用BLSTM模块提取图像文本块中字符间上下文关系，以提高文本块识别精度。...文本行被看成一个字符序列，而不是单个的独立目标。字符序列中的各个字符互为上下文关系；检测网络在训练阶段学习图像中的这种上下文统计规律，从而提升了文本块的预测准确率。 ?...在该网络中，一个图像文本区域的ground truth用5元组的旋转边框来描述：边框的几何中心坐标、边框的短边、边框的长边和方向角。...AON网络可以提取四个方向的场景文本特征和字符定位的信息，设计了一个滤波门(FG)用于融合四方位的文本特征，在字符识别框架中集成了AON网络、滤波门和Attention-Based 解码，整个网络是端到端的模型

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AIGC席卷智慧办公，金山办公如何架构文档智能识别与理解的通用引擎？

目前大多数方法都难以在4K图像中以更广泛的尺度范围去除摩尔纹模式。...早期计算机领域一般采用手工特征提取的方式进行文本检测，如SWT、MSER等算法得到文本所在位置，再利用基于模板的方法或者机器学习的方法对文本区域进行分类得到文本内容。...在这类算法中，一般先使用特征提取网络提取表格的图像特征，然后再通过诸如Transformer解码器的网络来做序列的识别，完成图像到结构序列的转换。...其思路大致如下：获取字符的区域坐标，并截取字符区域图像；将截取的字符图像送进CNN网络提取特征；对字符的字体特征进行分析，并获得字体类别。...另外，模型识别时，对上游的检测有较强依赖和密集的识别计算，所以对于低质量和篇幅较大的文档图像仍有不少挑战。文字字号是文字的一个重要属性，反映字符在文档中的大小空间关系。

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基于OpenCV的表格文本内容提取

小伙伴们可能会觉得从图像中提取文本是一件很麻烦的事情，尤其是需要提取大量文本时。PyTesseract是一种光学字符识别（OCR），该库提了供文本图像。...有多种检测线的方法，这里我们采用OpenCV库中的Hough Line Transform。在应用霍夫线变换之前，需要进行一些预处理。第一是将存在的RGB图像转换为灰度图像。...图2.灰度和Canny图像霍夫线变换在OpenCV中，此算法有两种类型，即标准霍夫线变换和概率霍夫线变换。标准变换为我们提供直线方程，因此我们无法得知直线的起点和终点。...首先，让我们定义一个函数来绘制文本和周围的框，并定义另一个函数来提取文本。...文本提取可能无法检测到其他字体的文本，具体取决于所使用的字体，如果出现误解，例如将“ 5”检测为“ 8”，则可以进行诸如腐蚀膨胀之类的图像处理。

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CNN卷积特征的可视化

本文主要是实现了一个简单的卷积神经网络,并对卷积过程中的提取特征进行了可视化. ?...卷积神经网络最早是为了解决图像识别的问题,现在也用在时间序列数据和文本数据处理当中,卷积神经网络对于数据特征的提取不用额外进行,在对网络的训练的过程当中,网络会自动提取主要的特征. 　　...卷积神经网络直接用原始图像的全部像素作为输入,但是内部为非全连接结构.因为图像数据在空间上是有组织结构的,每一个像素在空间上和周围的像素是有关系的,和相距很远的像素基本上是没什么联系的,每个神经元只需要接受局部的像素作为输入...权值共享: 　　在卷积层中可以有多个卷积核,每个卷积核与原始图像进行卷积运算后会映射出一个新的2D图像,新图像的每个像素都来自同一个卷积核.这就是权值共享....Padding 卷积核在提取特征时的动作成为padding，它有两种方式：SAME和VALID。卷积核的移动步长不一定能够整除图片像素的宽度，所以在有些图片的边框位置有些像素不能被卷积。

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CVPR 2018 | 华中科技大学提出多向文本检测方法：基于角定位与区域分割

简介最近，由于现实世界应用（如产品搜索 [4]，图像检索 [19]，以及自动驾驶）需求的增长，从自然场景图像中提取文本信息的研究正变得越来越流行。...场景文本检测（Scene text detection）在各种文本读取系统中起着重要的作用 [34, 10, 47, 5, 20, 13, 7, 25]，它的目标是在自然图像中定位出文本。...与一般目标检测相比，场景文本检测更加复杂，因为：1）场景文本可能以任意方向存在于自然图像中，因此边界框可能是旋转的矩形或者四边形；2）场景文本边界框的长宽比变化比较大；3）因为场景文本的形式可能是字符、...因为使用了位置敏感分割，所以无论是字符、单词，还是文本行，我们都能够较好地分割文本实例；4）在新方法中，候选边框的边界是由角点决定的。...在推理阶段，候选边框通过对角点的采样和分组得到，候选边框进一步通过分割图进行打分，然后使用非极大值抑制（NMS）方法对边框进行抑制。

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测试从0到1OCR初探培训（九）

从上图的对比中可以看到经过二值处理后的图片识别出来的结果变多 3、Noise Removal（去噪）噪声是图像亮度或颜色的随机变化，会使图像的文本更难阅读。...许多图像处理程序允许在一个共同的背景下对字符的边缘进行膨胀和侵蚀，从而使字符的大小（膨胀）或缩小（侵蚀）。历史文献中大量的墨水流失可以用腐蚀技术来弥补。侵蚀可以用来缩小字符的正常字形结构。...膨胀：将图像的高亮区域或白色部分进行扩张,其运行结果图比原图的高亮区域更大，线条变细腐蚀：将图像中的高亮区域或白色部分进行缩减细化,其运行结果图比原图的高亮区域更小，线条变粗但是在APP内截图中的文字没上面这种情形...如果页面倾斜过大，则Tesseract的行分割质量会显著降低，严重影响OCR的质量。若要解决此问题，请旋转页面图像，使文本行水平。...6、Borders（边框） Scanning border Removal（删除扫描边框）扫描的页面周围通常有深色边框。这些字符可能会被错误地选作额外字符，尤其是在形状和层次不同的情况下。

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