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GitHub开源:支持100OCR文字识别

之前为给位朋友分享过:GitHub开源:17M超轻量级中文OCR模型、支持NCNN推理,该项目仅仅支持中文OCR识别,本篇博文将分享支持100OCR文字识别项目:Tesseract OCR。 Tesseract是一款由HP实验室开发由Google维护的开源OCR(Optical Character Recognition , 光学字符识别)引擎。 Tesseract 支持 unicode(UTF-8),可以“开箱即用” 识别100。Tesseract 架构如下所示: ? 使用Tesseract项目识别中文,效果如下所示: ? 项目地址请参见:Tesseract OCR

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支持40+种和本地运行,这个OCR库轻松搞定光学字符识别

机器之心报道 参与:路 Easy OCR 支持 40 ,所需的 GPU 内存为 2GB+,并且支持在 CPU 模式中运行。 今天,我们来介绍一个支持 40 OCR 库:Easy OCR。 支持 40+ 种,识别效果优秀 Easy OCR 支持对 42 执行 OCR 识别,包括简繁中文、日、韩、英、德、乌兹别克、越南、斯瓦希里等。 ? Easy OCR 支持的清单。 下图展示了 Easy OCR 的识别效果: ? 关于 Easy OCR 的更细节及代码详情,参见 GitHub 项目地址。 本文为机器之心报道,转载请联系获得授权。

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    python人工智能-图像识别

    这两天我查找了很免费OCR软件、类库,特地整理一下,今天首先来谈谈Tesseract,下一次将讨论下Onenote 2010中的OCR API实现。可以在这里查看OCR技术的发展简史。 这是因为tesseract默认只有包中没有中文包,如下图: ? 安装tesseract-ocr包 我们去GitHub下载我们需要的包,这里我只下载了chi_tra.traineddata和chi_sim.traineddata github:tesseract-ocr 为什么这里要强调包和psm,因为我们在使用中会用到, 比如包组合并且视为统一的文本块将使用如下参数: pytesseract.image_to_string(image,lang=" chi_sim+eng",config="-psm 6") 这里我们通过+来合并使用包。

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    tesserocr:第三方模块tesserocr安装

    导读 在爬虫过程中,难免会遇到各种各样的验证码,而大数验证码还是图形验证码,这时候我们可以直接用 OCR 来识别。 需要注意的是,需要句选 Additional language data(download)选项来安装 OCR 识别支持的包,这样 OCR 便可以识别 。 接着,我们查看一下其支持的: tesseract --list-langs 运行结果示例: List of available languages (3):engosdequ 结果显示它只支持几种 ,如果想要安装,还需要安装包,官方叫作tessdata(下载链接) 利用Git命令将其下载下来并迁移到相关目录即可,不同版本的迁移命令如下所示。 可以发现,这里列出的了很,比如chi_sim就代表简体中文,这就证明包安装成功了。

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    python3光学字符识别模块tesserocr与pytesseract的使用详解

    识别支持的包,但下载包实在是慢,我们可以直接从https://github.com/tesseract-ocr/tessdata下载zip的包压缩文件,解压后将tessdata-master 指定图片名称,outputbase指定输出文件名,-l指定识别的 #显示安装的包 tesseract --list-langs #显示帮助 tesseract --help tesseract --help-extra tesseract --version 进行测试: #统计安装的包,安装了168个包 C:\Users\Administrator.DESKTOP-6JT7D2H libtesseract-dev libleptonica-dev #安装包 git clone https://github.com/tesseract-ocr/tessdata.git sudo /tesseract tesseract 包:https://github.com/tesseract-ocr/tessdata tesseract文档:https://github.com/tesseract-ocr

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    R+OCR︱借助tesseract包实现图片文本提取功能

    利用开源OCR引擎进行图片处理,目前可以识别超过100种,R可以借助tesseract调用OCR引擎进行相应操作。 ---- 转载于公众号R中文社区 一.核心函数介绍 ocr(image, engine = tesseract("eng")) tesseract(language = NULL, datapath 、当前版本 参数: lang 训练数据的格式简写,比如英就是eng,可查看tessdata repository. ---- 三.文章小结 目前R软件通过tesseract包调用OCR引擎提取图片文本信息,对图片文本格式、噪声、对比度要求比较高,同时在(简体中文、英文等)混合时,提取准确度比较低,目前可以借助 Github:https://github.com/tesseract-ocr . ---- 延伸一:实践过程中乱码较 [1] "L】 = ′,\n` /′ /` _ …翦\n\"\n酐 敬\n〖 》

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    python识别验证码系列1

    选择需要的版本后开始下载,然后安装配置比较简单,就不说了。包的作用就是可以识别,可在安装选项里选择,也可以自行下载。 (下载后的包需要解压后放到Tesseract-OCR/tessdata目录下) win安装 下载完成后双击,此时会出现如图1-25所示的页面。 ? 此时可以勾选Additional language data(download)选项来安装OCR识别支持的包,这样OCR便可以识别。然后一路点击Next按钮即可。 ,如果想要安装,还需要安装包,官方叫作tessdata(其下载链接为:https://github.com/tesseract-ocr/tessdata)。 aze_cyrl bel ben bod bos bul cat ceb ces chi_sim chi_tra 可以发现,这里列出的了很,比如chi_sim就代表简体中文,这就证明包安装成功了

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    截屏、文字提取一气呵成,超实用OCR开源小工具

    使用可选的命令行参数指定。例如,python textshot.py eng + fra 将使用英作为主要,使用法作为次要。默认值为英(eng)。 同时确保为其他安装了适用于 Tesseract 的数据文件。 建议将热键附加到此工具上。 Tesseract 支持 Unicode(UTF-8)字符集,可以识别超过 100 种,还包含种输出支持,比如纯文本、PDF、TSV 等。 值得注意的是,在执行实际的 OCR 之前,Tesseract 会在内部执行种不同的图像处理操作(使用 Leptonica 库)。 尽管要实现种能力,但 chineseocr_lite 总体模型只有 17M。目前 chineseocr_lite 支持任意方向文字检测,在识别时会自动判断文本方向。

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    安利一款开源 OCR 工具,可快速提取截屏文字!

    使用可选的命令行参数指定。例如,python textshot.py eng + fra 将使用英作为主要,使用法作为次要。默认值为英(eng)。 同时确保为其他安装了适用于 Tesseract 的数据文件。 建议将热键附加到此工具上。 Tesseract OCR 引擎于 20 世纪 80 年代出现,更新迭代至今,它已经包括内置的深度学习模型,变成了十分稳健的 OCR 工具。 Tesseract 支持 Unicode(UTF-8)字符集,可以识别超过 100 种,还包含种输出支持,比如纯文本、PDF、TSV 等。 值得注意的是,在执行实际的 OCR 之前,Tesseract 会在内部执行种不同的图像处理操作(使用 Leptonica 库)。

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    【Python】轻松识别文字,这款Python OCR库支持超过80种

    EasyOCR支持超过80种的识别,包括英、中文(简繁)、阿拉伯文、日文等,并且该库在不断更新中,未来会支持更。 ? 「关于:」 这段代码有一段参数['ch_sim','en'],这是要识别的列表,因为路牌里有中文和英文,所以列表里添加了ch_sim(简体中文)、en(英文)。 可以一次传递,但并非所有都可以一起使用。英与每种兼容,共享公共字符的通常相互兼容。 前文我们给出了EasyOCR支持的列表,并附有参数代号。 再读取一张文字较的新闻稿图片: ? 作者一直在完善EasyOCR,后续计划一方面扩展支持更,争取覆盖全球80%~90%的人口;另一方面支持手写识别,并提高处理速度。

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    轻松识别文字,这款Python OCR库支持超过80种

    EasyOCR支持超过80种的识别,包括英、中文(简繁)、阿拉伯文、日文等,并且该库在不断更新中,未来会支持更。 ? 「关于:」 这段代码有一段参数['ch_sim','en'],这是要识别的列表,因为路牌里有中文和英文,所以列表里添加了ch_sim(简体中文)、en(英文)。 可以一次传递,但并非所有都可以一起使用。英与每种兼容,共享公共字符的通常相互兼容。 前文我们给出了EasyOCR支持的列表,并附有参数代号。 再读取一张文字较的新闻稿图片: ? 作者一直在完善EasyOCR,后续计划一方面扩展支持更,争取覆盖全球80%~90%的人口;另一方面支持手写识别,并提高处理速度。

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    轻松识别文字,这款Python OCR库支持超过80种

    OCR是什么? 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。 所以说,OCR作用是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。 ❝https://github.com/JaidedAI/EasyOCR ❞ EasyOCR支持超过80种的识别,包括英、中文(简繁)、阿拉伯文、日文等,并且该库在不断更新中,未来会支持更 「关于:」 这段代码有一段参数['ch_sim','en'],这是要识别的列表,因为路牌里有中文和英文,所以列表里添加了ch_sim(简体中文)、en(英文)。 可以一次传递,但并非所有都可以一起使用。英与每种兼容,共享公共字符的通常相互兼容。 前文我们给出了EasyOCR支持的列表,并附有参数代号。 作者一直在完善EasyOCR,后续计划一方面扩展支持更,争取覆盖全球80%~90%的人口;另一方面支持手写识别,并提高处理速度。

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    Python 图片识别 OCR

    tesseract //安装tesseract的同时安装训练工具 brew install --with-training-tools tesseract //安装tesseract的同时安装所有包比较大,如果安装的话时间较长,建议不安装,按需选择 brew install --all-languages tesseract //安装tesseract,并安装训练工具和 brew 下载包 地址 : https://github.com/tesseract-ocr/tessdata 我这里安装的是中文包 中文包 : https://github.com/tesseract-ocr 查看本地包 tesseract --list-langs ? /configure make && make install sudo ldconfig 我这里安装的是中文包 中文包 : https://github.com/tesseract-ocr/

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    科普时间:OCR是人工智能的基础之一

    在人机交互方面,大人想到的都是音交互,毕竟这是人类之间运用率最高的交流方式,且音识别、自然理解等技术目前也发展的相当不错。 ? 但是,我们也不得不忽视这样一个事实:我们每天都被文字所包围,像每天办公的文件、上课的板书、商品的介绍等等都是由文字组成的,并且这些文字在某一程度上也是音交互的基础,而这其中关乎一个关键的技术——OCR 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),因为它具有极大的样性和明显的不确定性。 如文字中包含,每种含有种字母,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,目前被采取最的方法是MSER(最大平稳极值区域)。

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    超级好用的OCR工具,GitHub Star 7.2K,强烈推荐!

    识别模型效果升级:中文、英文、韩、法、德、日文识别效果均优于 EasyOCR。 PPOCRLabel 通过内置高质量的 PPOCR 中英文超轻量预训练模型,可以实现 OCR 数据的高效标注。CPU 机器运行也是完全没问题的。话不说,直接看 PPOCRLabel 效果演示: ? 最好的模型效果 简单对比一下目前主流 OCR 方向开源 repo 的核心能力: 中英文模型性能及功能对比 ? 其中,识别模型准确率对比(仅 EasyOCR 提供) ? 场景:PaddleOCR 选择了开源数据 ICDAR2017 – MLT(文本识别测试集),并抽取其中的法、德、日、韩数据作为评测集合。 其中测试图片大来自于自然场景,例如广告牌、路标、海报等。 PP-OCR 开发体验再升级 动态图和静态图是深度学习框架常用的两种模式。

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    它会不会成为OCR领域霸主?经过一个月的分析,我得出了这些结论

    最近参加“中国软件杯”的一个OCR识别相关的比赛。 (三)OCR难点 1、技术难点:如透视、缩放、弯曲、杂乱、字体、、模糊等; 2、OCR应用常对接海量数据,但要求数据能够得到实时处理; 3、并且OCR应用常部署在移动端或嵌入式硬件,而端侧的存储空间和计算能力有限 ---- (五)角度对比 对于OCR方向开发者而,开源repo最吸引人的莫过于: ① 高质量的预训练模型; ② 简单易上手的训练代码; ③ 好用无坑的部署能力。 不支持 不支持 easyOCR 218M 0.2214 不支持 不支持 支持 PaddleOCR 3.5M 0.521 支持 支持 支持 对于种方面,chineseocr_lite 仅支持中英文,easyOCR的优势在于支持,非常适合有小种需求的开发者,但PaddleOCR支持的种也越来越丰富,目前支持中英文、英文、法、德、韩、日

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    革新OCR结构化技术应用,揭秘百度中英文OCR结构化模型StrucTexT预训练模型

    业界首个中英文字段级模态特征增强OCR结构化模型StrucTexT 现有的OCR结构化方案可以分为文本信息提取方法,图像信息提取方法和模态信息提取方法: 文本信息提取方法:基于自然处理,提取图像中的文字序列 为了解决这一问题,百度OCR提出联合字符级别和字段级别的模态预训练模型——StrucTexT: 1.首创字段级模态特征增强:提出字段级文档结构建模,结合文本序列,提出遮罩式视觉模型、字段长度预测 在模态信息表示上,StrucTexT构建文本、图像和布局的模态特征,并提出“遮罩式视觉模型”,“字段长度预测”和“字段方位预测”三种自监督预训练任务促进跨模态特征交互,帮助模型学习模态间的信息关联 得益于StrucTexT模型对泛版式的种复杂医疗影像的OCR结构化能力,通过结合行业业务术,研发医疗影像结构化信息提取能力,在上层进行专业术标准化输出,实现核保系统智能化。 医疗发票OCR结构化: 检查诊断报告OCR结构化: 费用结算单OCR结构化: 医学检验报告OCR结构化: 出院小结OCR结构化: 结束 2020年9月22日,中国在第七十五届联合国大会上提出

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    Github Star 8.4K,超级好用的OCR数据合成与半自动标注工具,强烈推荐!

    一、导读 OCR方向的工程师,一定需要知道这个OCR开源项目:PaddleOCR 短短几个月,累计Star数量已超过8.5K, 频频登上Github Trending 日榜月榜, 称它为 OCR方向目前最火的 n识别模型效果升级:在开源测试集评估,中文、英文、韩、法、德、日文识别效果均优于EasyOCR。 PPOCRLabel通过内置高质量的PPOCR中英文超轻量预训练模型,可以实现OCR数据的高效标注。 CPU机器运行也是完全没问题的。 话不说,直接看PPOCRLabel效果演示: ? 五、最好的模型效果 简单对比一下目前主流OCR方向开源repo的核心能力: 中英文模型性能及功能对比 ? 其中,部分模型性能及功能(F1-Score)对比(仅EasyOCR提供) ? 值得一提的是,目前已经有全球开发者通过PR或者issue的方式为PaddleOCR提供的字典和料,在PaddleOCR上已经完成了全球主流的广泛覆盖:包括中文简体、中文繁体、英文、法文、德文

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    自动提取图片中文字内容,这个开源免费软件送给你 | PA实战资源

    简单!快! 而第1种是调用本机OCR引擎进行文字识别的,一般情况下我们可以直接使用,其中使用了开源的Tesseract开源OCR引擎,但是,默认情况下仅支持英、德、西班牙、法和意大利等5种: 那中文怎么办 - 2 - OCR引擎安装及使用 实际上,对于不同的识别,关键是能获取到Tesseract引擎的数据包,而这可以通过下载、安装Tesseract软件获得(软件下载链接见文末)。 选择引擎、要识别的图片路径后,OCR引擎设置里,打开“使用其他”开关,缩写里填上“chi_sim”,选择数据包的路径即可,如下图所示: 经过上面的步骤,即可以提取到图片里的文字信息,然后我们可以添加 为此,我对张图片进行了测试。

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      自定义模板OCR基于业界领先的深度学习技术和图像处理技术,提供针对任意固定版式的卡证票据的结构化识别能力,产品可由用户建立键值对应关系自主定制模板,提升信息数据的提取和录入效率。

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