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 安全平台部的张彦玲、陈秋滢、华珊珊三位嘉宾，为大家分享《腾讯验证码的十二年》。 内容简介： 验证码的诞生就是用来对抗自动机，但随着OCR技术的发展，腾讯验证码怎么发展让它能够有效持续对抗自动机。 ---- 以下为本期分享实录： 大家好，我是张彦玲，来自腾讯TEG安全平台部，现在负责验证码研发工作。今天还有我们两位同事：陈秋滢和华珊珊，大
在进行文字识别时候，需要使用的数据集样式为一张含有文本的图片以及对应文本内容的标签。但是一般而言，实际情况是构建的文本字典中，每个字至少要出现200次才能有好的识别效果，因此，先对所有的label进行单字统计，看每个字出现的个数是否超过200次，如果不满足，则需要进一步收集数据。
在Python中，魔术方法（magic methods）是指以双下划线开头和结尾的特殊方法。这些方法在类定义中被调用，用于实现特定的功能或行为。魔术方法也被称为特殊方法或双下方法。
本教程将介绍如何使用 OpenCV OCR。我们将使用 OpenCV、Python 和 Tesseract 执行文本检测和文本识别。
视觉信息提取（VIE）近年来受到了越来越多的关注。现有的方法通常首先将光学字符识别（OCR）结果组织成纯文本，然后利用标记级实体注释作为监督来训练序列标记模型。但是，它花费大量的注释成本，可能导致标签混淆，OCR错误也会显著影响最终性能。在本文中，作者提出了一个统一的弱监督学习框架，称为TCPN（标签、复制或预测网络），它引入了1)一种有效的编码器，可以同时对二维OCR结果中的语义和布局信息进行建模；2)仅利用关键信息序列作为监督的弱监督训练策略；和3)一个灵活和可转换的解码器，其中包含两种推理模式：一种（复制或预测模式）是通过复制输入或预测一个标记来输出不同类别的关键信息序列，另一种（标记模式）是直接标记输入序列。本方法在几个公共基准上显示了最新的性能，充分证明了其有效性。
有一种观点是，当AI重新定义一切，推动一系列新技术、新产品、新应用在地球上掀起一场新的“物种大爆发”，那么AI本身，反而会隐匿不见。
在今天最开始的时候，我们来做个小调研； 很多人对人工智能存在一定的误解，不知道它是什么，能够做什么。其实人工智能已经存在我们生活的方方面面。也许你刚才还有用到呢！ 下面小编带大家来了解下我们日常生活中最常见的一些人工智能！ 人工智能+疫情期出入证 应用产品：腾讯云卡证OCR 实现原理：卡证文字识别，自动识别并录入各字段信息，降低用户输入成本，有效提升用户体验。 落地项目：疫情期间，各大社区通过使用卡证OCR，让用户在家通过上传证件-识别信息-完成在线办理通行证，极大的缓解了办理通行证的压力，提升了用户
关键信息抽取 (Key Information Extraction, KIE)指的是是从文本或者图像中，抽取出关键的信息。针对文档图像的关键信息抽取任务作为OCR的下游任务，存在非常多的实际应用场景，如表单识别、车票信息抽取、身份证信息抽取等。然而，使用人力从这些文档图像中提取或者收集关键信息耗时费力，怎样自动化融合图像中的视觉、布局、文字等特征并完成关键信息抽取是一个价值与挑战并存的问题。
当时剧透了本期的主题：逻辑推理。没错，这个系列我想说说逻辑推理在思考和破解一个魔术秘密时的应用；以及反过来，如何应用魔术，来作为逻辑推理训练的绝佳素材。
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 这位道友，不知嗑盐途中，你是否也有阅读英文论文效率低下的烦恼？ 作为一个arXiv天天见的英语渣，本蒟蒻反正是在挖掘论文阅读神器的道路上不能自拔。 这不最近，就又被网友们种草了一款桌面翻译软件。 浅试一下，翻译PDF的效果是酱婶的： 还有逐句对照功能： 如果只是想看一眼摘要，随手截屏就OK，同样有中英文对照： 妈妈再也不用担心我删回车删到手抽筋（手动狗头）。 △PDF中直接复制出的文本有多余换行，影响翻译效果 这样的功能，来自最近更新升级的网易
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。
这篇文章将从一个Apache tika服务器的命令注入漏洞到完全利用的步骤。CVE是https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2018-1335。由于Apache Tika是开源的，我能够通过分析Apache Tika代码来确定问题。虽然命令注入漏洞通常很简单，但要实现完整的远程代码或命令执行需要克服一些障碍。这是由于Java处理执行操作系统命令的方式以及Apache Tika代码本身的一些特性。但在最后，我们仍然可以使用Cscript.exe来执行操作。
导 读 OCR方向的工程师，之前一定听说过PaddleOCR这个项目， 累计Star数量已超过20000+， 频频登上GitHub Trending和Paperswithcode 日榜月榜第一， 在Medium与Papers with Code 联合评选的《Top Trending Libraries of 2021》，从百万量级项目中脱颖而出，荣登Top10！ 在《2021中国开源年度报告》中被评为活跃度Top5！ 称它为 OCR方向目前最火的repo绝对不为过。 PaddleOCR影响力 PP-OC
机器之心发布 机器之心编辑部 PaddleOCR 可称得上 OCR 方向目前最火的 repo。 OCR 方向的工程师，之前一定听说过 PaddleOCR 这个项目，累计 Star 数量已超过 20000+，频频登上 GitHub Trending 和 Paperswithcode 日榜月榜第一，在 Medium 与 Papers with Code 联合评选的《Top Trending Libraries of 2021》，从百万量级项目中脱颖而出，荣登 Top10！在《2021 中国开源年度报告》中被评
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
光学字符识别和手写文本识别是人工智能领域里非常经典的问题。OCR 很简单，就是将文档照片或场景照片转换为机器编码的文本；而 HTR 就是对手写文本进行同样的操作。作者在文章中将这个问题分解成了一组更小型的问题，并制作了如下的流程图。
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。
在本文中，我们提出了LLaMA-Adapter V2，一种参数高效的视觉指令模型。具体而言，我们首先通过解锁更多可学习参数（例如，norm、偏置和比例），增强LLaMA Adapter，这些参数在整个LLaMA模型中分布指令跟踪能力。其次，我们提出了一种早期融合策略，只将视觉token输入到早期的LLM层，有助于更好地融合视觉知识。第三，通过优化可学习参数的不相交组，引入了图像-文本对和指令跟踪数据的联合训练范式。这种策略有效地缓解了图像-文本对齐和指令跟踪这两个任务之间的干扰，并通过小规模的图像-文本和指令数据集实现了强大的多模态推理。在推理过程中，我们将额外的专家模型（例如，字幕，OCR系统）集成到LLaMA-Adapter中，以在不增加训练成本的情况下进一步提高其图像理解能力。与原始的LLaMA-Adapter相比，LLaMA-Adapter V2只需在LLaMA上引入14M参数，就可以执行开放式多模态指令。新设计的框架还展示出更强的基于语言的指令跟踪能力，甚至在聊天互动中表现出色。
经过多年累计后，该项目 GitHub Star 数量已超过 20000+，并频频登上 GitHub Trending 和 Paperswithcode 日榜月榜第一。
研究人员将其称为ScreenAI，是一种理解用户界面和信息图表的全新视觉语言模型。
在数据抓取和网络爬虫技术中，验证码是常见的防爬措施，特别是嘈杂文本验证码。处理嘈杂验证码是一个复杂的问题，因为这些验证码故意设计成难以自动识别。本文将介绍如何使用OCR技术提高爬虫识别嘈杂验证码的准确率，并结合实际代码示例，展示如何使用爬虫代理IP技术来规避反爬措施。
来源：DeepHub IMBA本文约2300字，建议阅读5分钟本文中将使用Python演示如何解析文档(如pdf)并提取文本，图形，表格等信息。 文档解析涉及检查文档中的数据并提取有用的信息。它可以通过自动化减少了大量的手工工作。一种流行的解析策略是将文档转换为图像并使用计算机视觉进行识别。而文档图像分析(Document Image Analysis)是指从文档的图像的像素数据中获取信息的技术，在某些情况下，预期结果应该是什么样的没有明确的答案(文本、图像、图表、数字、表格、公式……)。 OCR (Op
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本文主要介绍了如何在社区中实现图片分类和情感识别，以及如何对图像进行特征提取和选择合适的模型来加速训练和识别过程。作者通过对比多种方案，包括使用传统的CNN和RNN模型，以及使用更先进的模型如VGG和ResNet，最终选择使用Dense CNN模型来实现图片分类和情感识别任务。同时，作者还分享了在训练过程中使用的一些技术和方法，包括数据扩增、模型选择和超参数调优等，以提升模型的性能和效率。
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！
OCR方向的工程师，之前一定听说过PaddleOCR这个项目，其主要推荐的PP-OCR算法更是被国内外企业开发者广泛应用，短短半年时间，累计Star数量已超过15k，频频登上Github Trending和Paperswithcode 日榜月榜第一，在《Github 2020数字洞察报告》中被评为中国Github Top20活跃项目，称它为 OCR方向目前最火的repo绝对不为过。
在本文中将使用Python演示如何解析文档(如pdf)并提取文本，图形，表格等信息。
OCR，或光学字符识别，是最早的计算机视觉任务之一，因为在某些方面它不需要用到深度学习。因此，早在2012年深度学习热潮之前，OCR就有了各种不同的应用，有些甚至可以追溯到1914年 。
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作者：李媛媛本文约2000字，建议阅读5分钟本文将带你一窥爬虫应用在大数据时代下的合法与非法，让你更加了解这个充满魅力的技术领域。
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。
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。
文档版面分析是对图片或页面扫描图像上感兴趣的区域进行定位和分类的过程，版面分析的目的是让机器“看懂”文档结构，即将文档图像分割成不同类型内容的区域，并分析区域之间的关系，这是内容识别之前的关键步骤。从广义上讲，大多数方法可以提炼为页面分割和逻辑结构分析。
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。
近期多模态大模型(MLLM)在文本中心的VQA领域取得了显著进展，尤其是多个闭源的例如GPT4V和Gemini，甚至在某些方面展现了超越人类的能力。但是开源模型的性能还远远落后于闭源模型，最近许多开创性的研究例如MonKey、LLaVAR、TG-Doc、ShareGPT4V等已开始关注指令微调数据不足的问题，尽管这些努力取得了显著的效果，但仍存在一些问题，图像描述数据和VQA数据属于不同的领域，图像内容呈现的粒度和范围存在不一致性。此外，合成数据的规模相对较小，使得MLLM无法充分发挥潜力。
随着世界各地的组织都希望将其运营数字化，将物理文档转换为数字格式是非常常见的。这通常通过光学字符识别 (OCR) 完成，其中文本图像（扫描的物理文档）通过几种成熟的文本识别算法之一转换为机器文本。当在干净的背景下处理打印文本时，文档 OCR 的性能最佳，具有一致的段落和字体大小。
随着人工智能技术的逐渐成熟，计算机视觉、语音、自然语言处理等技术在金融行业的应用从广度和深度上都在加速，这不仅降低了金融机构的运营和风险成本，而且有助于提升客户的满意度，比如：利用OCR技术快速处理海量表格做信息结构化抽取和存储，大幅提升从业人员工作效率；利用NLP技术实现智能问答解决方案，帮助用户即使没有复杂的金融背景知识也能快速找到自己需要的信息。
导读：京东智能商客之推荐卖点是基于NLP的产品，目前已广泛地助力和赋能于京东商城的各个平台。今天和大家分享一下自然语言处理如何在工业界落地实现。主要围绕以下5个方面展开：
近期，多模态大模型 (MLLM) 在文本中心的 VQA 领域取得了显著进展，尤其是多个闭源模型，例如：GPT4V 和 Gemini，甚至在某些方面展现了超越人类能力的表现。但是开源模型的性能还远远落后于闭源模型，最近许多开创性的研究，例如：MonKey、LLaVAR、TG-Doc、ShareGPT4V 等已开始关注指令微调数据不足的问题。尽管这些努力取得了显著的效果，但仍存在一些问题，图像描述数据和 VQA 数据属于不同的领域，图像内容呈现的粒度和范围存在不一致性。此外，合成数据的规模相对较小，使得 MLLM 无法充分发挥潜力。
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。
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
近期，中国模式识别与计算机视觉大会在厦门举办，是国内顶级的模式识别和计算机视觉领域学术盛会。大会汇聚了国内国外模式识别和计算机视觉理论与应用研究的广大科研工作者及工业界同行，分享我国模式识别与计算机视觉领域的最新理论和技术成果。通过此次会议，进一步加强本领域的同行与东南沿海地区的学者和企业进行学术交流和技术碰撞，从而促进模式识别与计算机视觉领域的协同合作与融合创新。
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
朋友小君是一家创业公司老板，最近这段时间总是抱怨自己公司每天要处理的文件又多又杂，员工工作效率因此被拖慢了不少。
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。
OpenAI最新推出的ChatGPT的代码解释器功能，将AI的强大能力与数据科学相结合，提供了一个强大的工具，以改变我们对数据的处理、分析和可视化方式。在这篇文章中，我们将详细探讨这个新功能的各个方面，并深入理解它如何改变我们的工作和生活。
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
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