随着互联网金融的的发展，越来越多的互联网金融公司都推出了自己的金融APP，这些APP都涉及到个人身份证信息的输入认证，如果手动去输入身份证号码和姓名，速度非常慢，且用户体验非常差。为了提高在手机移动终端上输入身份证信息的速度和准确性，
随着科技的不断发展，文字识别技术已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。而在众多的文字识别技术中，腾讯云OCR无疑是其中最为出色的之一。OCR技术， 即Optical Character Recognition(光学字符识别)，用于识别图像中的文字，常见的有卡证识别、票据识别和通用识别等。OCR具有非常广泛的应用场景。如目前火热的教育场景中拍照搜题和智能作业批改、金融场景中票据识别、办公场景的文档电子化、交通场景中的停车管理等，都用到了OCR的识别能力。
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。
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。
前几天，小编的一个朋友跟小编吐槽， 说起最近国内一些银行科技内部在用的比较流行的几种高科技技术，其中OCR一定是逃不过去的， 但凡哪家银行想做数字化转型，从行长到老总肯定第一句就说要做OCR，但到底什么是OCR，能做什么，可能说出的人并不知道，只是知道这个名字说出来就代表着智能项目。 OCR，全称optical character recognition，意思是指电子设备（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
在当今数字化时代，文字识别技术（OCR）已成为我们日常生活和工作中的重要工具。 OCR可以将图像或纸质文件中的文字转化为可编辑和可搜索的数字格式，为我们提供了便捷和高效的方式来处理大量的文本信息。
一.官方文档 https://pypi.org/project/muggle-ocr/ 二模块安装 pip install muggle-ocr # 因模块过新，阿里/清华等第三方源可能尚未更新镜像，因此手动指定使用境外源，为了提高依赖的安装速度，可预先自行安装依赖：tensorflow/numpy/opencv-python/pillow/pyyaml 三.使用代码 # 导入包 import muggle_ocr # 初始化；model_type 包含了 ModelType.OCR/ModelType.
最近工作中有把图片中的文字和数字识别出来的需求，但是网上的图片转excel有些直接收费，有些网址每天前几次免费，后续依然要收费。
移动端身份证识别SDK是基于移动平台的身份证识别应用程序，支持Android、iOS移动操作系统。该产品采用手机、平板电脑摄像头拍摄身份证图像，然后通过OCR软件对身份证信息进行识别提取。
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。
在人工智能兴起的当下，AI正以不可思议的速度重塑着每一个行业。在笔者看来，AI处理能力强弱的最核心的评判指标终将是数据，先是数据质量，再是数据规模。两者任何一个的差距都将是能力强弱的分水岭。那么接踵而至数据从哪里来？我们又将要如何提取数据？...本文的这款软件将会重点帮我们解决如何从图片、二维码、PDF等介质中提取文件内容的问题，相信大家读完本文后会有一定的收获。
现在的任务是从OCR文字识别的结果中提取我指定的关键信息。OCR的文字识别结果使用符号包围，包含所识别出来的文字，顺序在原始图片中从左至右、从上至下。我指定的关键信息使用[]符号包围。请注意OCR的文字识别结果可能存在长句子换行被切断、不合理的分词、对应错位等问题，你需要结合上下文语义进行综合判断，以抽取准确的关键信息。输出为json格式。
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。
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。
受支付宝银行卡识别的启发，腾讯随后在微信、QQ中添加银行卡识别功能，通过技术上的创新提升用户支付的体验，均得到用户的肯定。为此，更多的行业用户希望在其业务系统中集成手机拍照银行卡识别功能，比如：证券公司为股民开户时需要绑定银行卡账号；保险公司为车险用户赔付时需要登记用户的银行卡账号，在线金融公司为提高客户体验度，也在使用银行卡识别。
导读｜腾讯云OCR团队在产品性能的长期优化实践中，结合客户使用场景及产品架构对服务耗时问题进行了深入剖析和优化。本文作者——腾讯研发工程师彭碧发详细介绍了OCR团队在耗时优化中的思路和方法(如工程优化、模型优化、TIACC加速等)，通过引入TSA算法使用TI-ACC减少模型的识别耗时，结合客户使用场景优化编解码逻辑、对关键节点的日志分流以及与客户所在地就近部署持续降低传输耗时，克服OCR耗时优化面临的环节多、时间短甚至成本有限的问题，最终实现了OCR产品平均耗时从1815ms降低到824ms。希望大
作者：benpeng，腾讯 CSIG 应用开发工程师 腾讯云 OCR 团队近期进行了耗时优化，通用 OCR 优化前平均耗时 1815ms，优化后平均耗时 824ms，提升 2.2 倍。本文旨在让大家了解 OCR 团队在耗时优化中的思路和方法(如工程优化、模型优化、TIACC 加速)，希望能给大家在工作中提供一些新的思路。 一、背景介绍 1、业务背景 近期某重要客户反馈，受当前正在使用的 OCR 服务可用性(非腾讯云)的影响，业务不可用长达半个小时，而且这样的情况时有发生。为了更好的服务，客户开始调研，主要是
驾驶证识别 OCR 技术的发展使得驾驶证信息的自动化处理成为可能。通过使用 OCR 算法和 API 接入，我们能够轻松地识别驾驶证上的各个字段，如证号、姓名、性别、国籍、住址、出生日期、初次领证日期、准驾车型、有效期限、发证机构等。
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。
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。
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：
如果是要在生产中使用，推荐使用 Python 版本或选择收费 OCR 服务，也可以尝试一下 飞桨 OCR 开源服务，但部署相对比较繁琐，本人目前还没有部署成功过。Go 版本仅用于学习、探索，效果非常赶人...
在本文中，你将学习如何在深度学习的帮助下制作自己自定义的 OCR 来读取图像中的文字内容。我将通过 PAN-Card 图像的示例，带你学习如何进行文本检测和文本识别。但首先，让我们熟悉一下光学字符识别的过程。
我们的第一个任务是从图像/文档中检测所需的文本。通常，根据需要，你不想阅读整个文档，而只想阅读一条信息，如信用卡号、Aadhaar/PAN 卡号、姓名、账单金额和日期等。检测所需文本是一项艰巨的任务，但由于深度学习，我们将能够有选择地从图像中读取文本。
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！
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。
8 月 6 日，网易有道发布了一款全新的智能学习硬件：网易有道词典笔 2.0。该词典笔只要扫一扫就能自动识别生词、句子，并提供对应的释义、翻译与读音。重要的是，所有这些功能都可以在离线的情况下完成，包括 NMT 实现的整句翻译。当然，这支笔背后的技术不止这些，ASR（语音识别）和 NLU（自然语言理解）等技术也帮助其实现了在线的语音助手问答功能。
在本篇博文中，我们深入探讨了六种主流的Java OCR（光学字符识别）技术解决方案，旨在为Java开发者提供全面的技术对比和实用指南。从开源神器Tesseract到云服务巨头Google Vision API，再到专业的OCR库如ABBYY，每种解决方案都将通过依赖引入、代码实例、GitHub上的数据集链接、应用场景对比以及优缺点分析进行详细介绍。无论是对于OCR新手还是经验丰富的开发大佬，本文都力求提供一份准确、易读、内容丰富的技术分享，确保每位读者都能找到满足其项目需求的最佳OCR解决方案。
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
前两章主要介绍了DBNet文字检测算法以及CRNN文字识别算法。然而对于我们实际场景中的一张图像，想要单独基于文字检测或者识别模型，是无法同时获取文字位置与文字内容的，因此，我们将文字检测算法以及文字识别算法进行串联，构建了PP-OCR文字检测与识别系统。在实际使用过程中，检测出的文字方向可能不是我们期望的方向，最终导致文字识别错误，因此我们在PP-OCR系统中也引入了方向分类器。
Overview应用程序开发者通常使用 security challenges（一种升级身份验证形式）来增加应用程序的安全性。团队对在移动设备上的程序中运行现有反欺诈security challenges Boxer 进行了大规模测量研究后发现，虽然 Boxer 总体上运行良好，但它无法在以低于每秒一帧（FPS）的速度运行的设备上进行有效扫描，从而降低了
github官网：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
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
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
Tess4J是对Tesseract OCR API的Java JNA 封装。tesseract是跨平台的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）引擎，让开发者非常容易的集成OCR能力到他们自己的应用。通过强大的API从图片中识别和提取文本内容。Tess4J支持主流的图片格式，如TIFF,JPEG,GIF,PNG,BMP,and PDF。 OCR(Optical Character Recognition，光学字符识别)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，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；即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。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，ICR（Intelligent Character Recognition）的名词也因此而产生。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。
地址:https://github.com/Baiyuetribe/paper2gui
本文将从图片中文字提取的原理以及应用案例等多方面进行讲述，希望一文能为你讲透通用文字识别。
说移动端多种证件识别图文智能处理技术之前，先说说服务器端的多种证件识别图文智能处理服务程序。
随着移动互联网的的发展，越来越多的公司都推出了自己的移动APP，这些APP多数都涉及到个人身份证信息的输入认证（即实名认证），如果手动去输入身份证号码和姓名，速度非常慢，且用户体验非常差。为了提高在移动终端上输入身份证信息的速度和准确性，移动端身份证识别技术出现了。只需将移动端身份证识别SDK集成到APP中，即可通过手机摄像头扫描识别身份信息。
2019年9月7日，云+社区（腾讯云官方开发者社区）主办的技术沙龙——AI技术原理与实践，在上海成功举行。现场的5位腾讯云技术专家，在现场与开发者们面对面交流，并深度讲解了腾讯云云智天枢人工智能服务平台、OCR、NLP、机器学习、智能对话平台等多个技术领域背后架构设计理念与实践方法。
见过蹭吃、蹭喝、蹭车、蹭WiFi的 那你见过高速蹭ETC的吗？ 来，开 眼 界 了！ 据媒体报道 江苏曾有一名男子在一年内两地短程通勤时 “蹭”过ETC191次、逃避缴纳高速过路费5000多元 最终~~~ 被吊销驾驶证、拉入黑名单并判处有期徒刑八个月 跟车逃费成为日常，结果真的很悲剧 这些年，ETC出行得到了大力普及 给广大车主朋友提供了快捷的通关便利 而背后正是得益于车牌识别技术（LPR）的成熟应用 及当下移动金融应用场景线上线下领域的加速拓展 以腾讯云AI汽车相关OCR识别技术为例 基于行业
背景 智慧金融在金融服务的业务流程中不断深入，金融行业数字化建设的过程除了面向外部客户的服务与销售外，行业内部的支持性系统也在随之升级。智能合规、智能运营广泛应用于企业内部财务管理系统、报销系统、核算系统以及审核系统等平台中，促使数据沉淀，加速流程效率，实现数字化建设闭环。 在智能运营覆盖的各个场景中，计算机视觉、自然语言处理、传统机器学习算法等人工智能技术充分应用。其中文字识别技术（OCR）作为计算机视觉的主要方向之一，其识别对象包括扫描合同、印章、卡证、表格与票据信息结构化，在业务办理、风险控制、内部数
科研人员在阅读外文文献时，经常会碰到看不懂的专业词汇或语句，需要将其复制到在线词典翻译。
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