证件OCR拍照扫描识别SDK应用背景 随着智能手机的普及，手机不断实现质的飞跃，你家里还能找到那台N年前风靡全国的大哥大和诺基亚吗？相信很多人家里都还有。 在这种背景下，随着苹果用户的普及，基于Android及 iOS平台的证件OCR拍照扫描识别SDK开发包应运而生。 功能详情 ①支持180度、90度自动旋转功能； ②支持复杂背景（如手持身份证）自动裁剪边缘； ③支持自动倾斜校正功能，识别率大大提高； QQ截图20200706162818.png 功能介绍 通过拍照界面 采用文字识别（OCR）技术，自动提取身份证信息（如姓名、证件号码、地址等）以及头像信息。 提供Android开发JAR包。
插件说明UniAPP车牌实时离线扫描识别(Android平台)标签：车牌实时识别 车牌离线识别 车牌实时扫描 车牌离线扫描 车牌实时离线识别 车牌实时离线扫描特点：1、使用方便，引入即可；2、响应快速， ( { 'accuracy': 0.80, // 识别准确率(取值范围：0.0-1.0。 准确率大于该值才返回结果，值越大识别越准确但也会越慢，需要测试出来最适合自己的准确率) 'quality': 80, // 图像压缩率(取值范围：0-100。 //带参数plateModule.startPlate({'accuracy': 0.80, // 识别准确率(取值范围：0.0-1.0。 准确率大于该值才返回结果，值越大识别越准确但也会越慢，需要测试出来最适合自己的准确率)'quality': 80, // 图像压缩率(取值范围：0-100。
精美礼品等你拿！
扫描识别行驶证的功能是怎么样用的。 先是移动端的用法：这个其实很简单的，就只要把扫描识别行驶证的功能嵌入到移动APP中就能使用，使用方法和我们扫一扫二维码支付是一样的，非常简单；然后就是服务器端的用法，这个需要我们把行驶证的图片拍照然后传到服务器上面用行驶证图片识别系统来进行识别 （扫描识别行驶证的功能-扫描识别） 扫描识别行驶证的功能特点： 1、识别种类多：可识别全国各个省份的老版行驶证和新版行驶证； 2、识别时间快：识别一张行驶证的速度小于1秒，包含整网络交换过程也可在2秒内完成 3、支持多进程识别方式：可在客户同一服务器中部署多套服务版OCR识别软件，并支持多进程同时识别。 4、支持负载均衡，自动分发。
1.条形码扫描识别的实现方法及步骤 本文以Java代码示例介绍如何来扫描和识别条形码图片。 Spire.Barcode for Java，调用BarcodeScanner类中的scan(java.lang.String fileName, BarCodeType barcodeType)方法扫描识别指定类型条码中包含的数据 BarcodeScanner.scan("EAN_13.png", BarCodeType.EAN_13); System.out.print(datas[0]); } } 执行程序，扫描识别条形码图片 ，获取条码中包含的数据： image.png 2.条形码扫描的方法归纳 这里的BarcodeScanner类提供了多个扫描图片的方法，见下表1 表格1： Method Summary static 条码生成及扫描类型汇总 因本次使用的是免费版的Barcode API，对支持生成的条码类型以及扫描的条码类型上有所限制，详细内容见下表2。在使用时，可根据自己的程序要求看条码类型是否支持。
引言 扫描行为往往会触发大量安全告警，这些告警会干扰运营人员对“高危告警”的查找，这使得扫描识别成为安全运营的一大需求。而扫描行为看似简单，但是在告警数据中却体现出复杂的攻击模式，检测起来并不容易。 《扫描识别》分为上、下两篇文章，上篇主要介绍扫描行为，包括类型、特征、检测所需考虑的因素、可能的干扰行为等，下篇依据扫描行为的特点，介绍基于安全告警数据的扫描检测方法。 一、为什么要进行扫描识别 在系列文章《数据透视篇》中我们提到，安全设备每天产生的告警数据在千万量级，虽然经过一定的过滤操作，可以过滤约90%的误报（详见《数据透视篇》），剩余告警仍然在百万量级，仍然达不到 剩余告警中，包含大量的攻击行为，而由扫描行为触发的告警数量往往占绝大多数，因此对于扫描触发的告警进行有效识别、聚类可显著提升运营效率，减少“待研判”告警数量。 表现为大量的主机以相同的策略扫描一个网络或者主机。 2.3干扰行为分析[2] 做扫描识别的目标是准确地发现恶意扫描，交于运营人员进行后续操作。
引言 从CSDN下载Demo源码：https://download.csdn.net/download/u011018979/19262418 1、应用场景：证件扫描、文字识别 2、原理：利用iOS13 VNDocumentCameraViewController的证件扫描和VNRecognizeTextRequest文字识别功能进行实现 3、原理文章：https://kunnan.blog.csdn.net I 、 iOS13 证件扫描API VisionKit的VNDocumentCameraViewController API_AVAILABLE(ios(13.0)) API_UNAVAILABLE(macos 在这里插入图片描述 II、iOS13 文字识别API Vision的 VNRecognizeTextRequest API_AVAILABLE(macos(10.15), ios(13.0), tvos
现在有好多扫描识别银行卡号的SDK都是收费的，但是也有不收费的，但是有一定的问题，就是那种印刷的银行卡号扫描不出来，希望哪位大神指导原因给解释下，这个不收费的SDK就是card.io-Android-SDK
YARA是一款用于识别恶意软件的优秀工具，你可以自己编写规则，也可以借助预制的规则yararules。 我需要一个快速的方法用以搜索一些磁盘映像，因此是时候构建一个Autopsy python yara扫描模块了。 fileManager.findFiles(dataSource, “%.exe”, “%temp%”) 这两行可以使用#注释掉，这第一行是从临时文件夹输出文件，第二行是运行YARA scan对文件进行扫描 一旦YARA Scan模块完成，Autopsy会弹出一个显示文件扫描数量的对话框。 在Reports文件夹下，生成的文本文档会进行关联，所以你只需要双击就可以审查结果了。
200*300的图片都要好几秒 所以在没有优化的情况下，直接用tess-two 来作文字识别，只能是拍一张照，然后等待识别结果，比如识别文章、扫描身份证等，如果像我的需求，需要识别面单上的手机号，可能一分钟需要扫描几十个手机号 比如我扫描手机号的功能，面单上都是黑体字，手机号只有纯数字， 就这么点识别范围去检索一个30M的字库，显然多了很多无用功 解决办法就是： 训练自己的字库，如果你需要毫秒级的扫描速度，那你的需求涉及的扫描内容 ，接下要做的就是，打开相机、获取预览图、裁切出需要的区域，然后交给tess-two识别，这里我直接吧SurfaceView封装了一下，自动打开相机开始预览，下面是扫描手机号的代码： public class ，我之后还尝试了几种方案，这里列举一下 1、tess-two 适用场景：小区域连续扫描解析 （比如识别手机号、单词 等） 优点：免费开源、本地解析、英文数字识别率可观 缺点：识别速度慢、需要做大量优化 ，我需要识别的面单上的手机号，全部是黑体的数字，那我就针对“黑体 数字”来训练我的字库，我训练出来的字库大小100+KB，识别优化后的手机号图片，只要300-500ms，再过滤掉大部分无意义图像，就可以实现连续扫描
车牌定位：在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，确定车牌区域，车牌切斜校正。 移动端车牌识别在占道停车能被非常好地用上，移动端车牌识别会让他们的工作更加的方便，用前端扫一扫车牌就能计费了。 ，直接使用警务通设备摄像头扫描车牌即可识别上传车牌信息，让移动警务方面的应用更加的快捷。 车辆保险、现场勘察方面也会用到移动端车牌识别，比如车险移动查勘，他们会将移动端车牌识别与移动端证件识别技术结合起来，如果车辆没有车牌，也可以将车架号识别集成进来，他们在前期也是减少保险服务人员的工作量， 汽车服务行业汽修等也会用到移动端车牌识别，比如汽车4S点，汽车维修保养。 汽修服务行业的app上，最近也是一个非常火的应用，将移动端车牌识别sdk集成在app上，就能实现手机车牌识别的功能。
近日，谷歌开源了 MobileNets，它是一个支持多种视觉识别任务的轻量级模型，还能高效地在移动设备上运行。 谷歌希望 MobileNets 可以最大限度的提高视觉识别软件的准确性，MobileNets 能让 Google Lens 的功能变得更强大、功耗更小。 它具有面部分析、检测物体、分类物种和识别地标的能力。 VRPinea独家点评：开源MobileNets可以更好地提升其VR/AR的体验。 此外，苹果还提到了智能戒指（Smart Rings）、生物识别以及身份验证（Touch ID）将应用于iMac Pro。 VRPinea独家点评：看来苹果的动作很快呀。
该工具的主要目的是扫描终端节点，并识别暴露的敏感服务、文件和目录。开发人员还可以在配置文件中声明检测项和签名，所有内容均支持配置，配置文件为chopchop.yml。 工具使用 我们希望ChopChop的使用是尽可能简单的，所以我们可以直接使用下列命令将该ChopChop当作一款实用工具来直接对目标主机进行扫描： $ . ： 高级使用 扫描和禁用SSL验证 $ . /gochopchop scan https://foobar.com --insecure 使用自定义配置文件扫描 $ . /gochopchop scan --url-file url_file.txt 将ChopChop扫描结果导出为CSV和JSON格式 $ .
年前忙着赶项目，也没时间更新，现在告一段落，因为是贷款类项目，涉及到审批验证等信息，不可避免的使用到了人脸识别、身份证验证、银行卡扫描等相关技术，这里就来聊聊这些吧 说明：我们使用的是融360（Face 教程里面说的比较详细，按照它们说的做就好了，然后压缩文件中有人脸识别以及身份证扫描的demo，银行卡demo需要单独要（貌似Face++官网现在都没有，只有签约才会给你）. 1. MGBankCard -> 银行卡扫描 MGLivenessDetection -> 人脸识别 MGIDCard -> 身份证扫描 MGBaseKit -> 上面三个都会用到的基础库 切记先集成MGBaseKit 集成人脸识别时遇到的一些问题 ? 问他们服务人员说是没添加coremotion框架导致的，可是我明明添加了，然后删除，重新添加一遍好了。 4. 集成银行卡扫描遇到的一些问题 demo运行正常，但是集成到项目后显示白屏或者黑屏 demo中效果： ? 集成后效果： ? 解决方案： ? 重要：需要注意的问题 1.
Zxing的集成就不说了，但是Zxing默认的是横屏扫码，在实际生产中并不适用，需要改为竖屏扫描。 转竖屏步骤： 1 . we are swapping, that's the difference to #11 width = height; height = tmp; data = rotatedData; 此时，竖屏扫描已经可以实现了 ，但是扫描复杂的图码时，分辨率低的已经分不清纹理了，很难识别出来，所以需要优化识别率。 识别率优化： 1 . 至此，识别率已经很大程度上的提高了，若在要提高识别率，可通过修改CameraManager类中的MAX_FRAME_WIDTH和MAX_FRAME_HEIGHT来提高精度。
银行卡扫描识别 Ctrip Tech 背景介绍： 图像识别是人工智能的一个重要领域 。为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序，人们提出了不同的图像识别模型。 图像识别经历了三个阶段的发展：文字识别，数字图像处理与识别，物体识别。文字识别的研究是从1950年开始的，一般是识别字母，数字和符号，从印刷文字识别到手写文字识别，应用非常广泛。 解决哪几项主要问题： 1、黑色印刷体银行卡的纵坐标识别： 某些中国本地银行卡由于不使用凹凸字体而是用黑色印刷字体，原方案的原有的方式无法识别卡号的纵坐标，需要一种识别能力更强并且识别更准确的算法，以代替或者补充原算法 2、背景为浅色的凹凸字体的银行卡的纵坐标识别： 某些中国本地借记卡由于颜色太浅，原方案的原有的方式无法识别卡号的纵坐标，需要一种识别能力更强并且识别更准确的算法，以代替或者补充原算法，并使其不降低原有凹凸卡的识别率 5、银行卡卡号的验证； 事实证明由于银行卡的背景，虽然经过多次扫描并统计概率 ，扫描银行卡的识别的正确率仍然无法达到用户所需的100%正确程度，所以识别的银行卡卡号必须经过校验。
在crt显示时代，电子束在扫描图像的时候，并不是从显示器的边缘开始的，为什么了，因为如果正好100%从边缘开始我们就会看到显示边缘畸变，图像扭曲不正常，为了解决这个问题，就是加大扫描范围，而显示较小的范围 我们称这个现象为过扫描现象即overscan。 那何谓欠扫描，从字面意思理解就是欠缺扫描，即图像扫描不到位，扫描面积小于显示面积。直观的体验就是你看到的图像不满屏有黑边。 所以带来一个问题，在现在液晶或led电视模式下，正好的点对点显示是正好满屏，但这个取决于输入设备源如果输入的信号是1080p但显示点对点是720p就没办法点对点显示，这个时候就会出现电视扫描转换过程，即将 如果欠扫描就有黑边，如果过扫描就截图显示不完整，这时候调节输出模式，从欠扫描到过扫描直到正好显示完整为止。amd通常调节范围在10%内，国标5%。
在线cms识别|旁站|c段|信息泄露|工控|系统|物联网安全|cms漏洞扫描|端口扫描|待完善.. 现在已经包含的功能有： 在线cms识别|旁站|c段|信息泄露|工控|系统|物联网安全|cms漏洞扫描|端口扫描 依赖安装 pip install-r requirements.txt 使用方法
通过识别这种情况，我们就能够推断出端口上存在状态过滤。 4.15 Nmap 防火墙识别 Nmap 拥有简化的防火墙过滤识别功能，基于 ACK 探测响应来识别端口上的过滤。 如果我们在packtpub.com域内执行相同扫描，所有端口都识别为存在过滤，除了 TCP 端口 80，这是 Web 应用部署的地方。要注意在扫描端口范围的时候，输出只包含未过滤的端口。 4.18 Metasploit 防火墙识别 Metasploit 拥有一个扫描辅助模块，可以用于指定多线程网络端口分析，基于 SYN/ACK 探测响应分析，来判断端口是否被过滤。 操作步骤 为了使用 Metasploit ACK 扫描模块来执行防火墙和过滤识别，你首先必须从 Kali 的终端中启动 MSF 控制台，之后使用use命令选项所需的辅助模块。 一旦所需配置验证完毕，就可以执行扫描了。
中执行多个信息收集和扫描任务。 这个秘籍展示饿了如何使用 Python 套接字来获取服务特征，以便识别目标系统上和开放端口相关的服务。 并且会收集和打印所有识别出的服务特征。 这个秘籍真实了如何使用Dmitry 扫描来获取服务特征，以便识别和开放端口相关的服务。 准备 为了使用 Dmitry 收集服务特征，在客户端服务连接时，你需要拥有运行开放信息的网络服务的远程系统。 尤其是，移除扫描元数据（Banner）以及在整个扫描中都相同的 IP 地址会十分有用。为了移除扫描元数据，我们必须用grep搜索输出中的某个短语，它对特定输出项目唯一，并且在扫描元数据中不存在。
这个服务识别功能也可以用于对特定端口列表使用。这在 Nmap 中并不需要指定端口，Nmap 会扫描 1000 个常用端口，并且尝试识别所有识别出来的监听服务。 这个列表不仅仅包含运行不能识别的服务的开放端口，也包含所有扫描过的关闭端口。但是这个输出仅在扫描了 10 个端口时易于管理，当扫描更多端口范围之后会变得十分麻烦。 Protocol on 172.16.36.135:53/tcp matches dns - banner: \f amap v5.4 finished at 2013-12-19 05:32:23 服务识别会扫描大量端口或者在多有 为了增加服务识别扫描的速度，我们可以使用-1参数，在匹配到特定特性签名之后取消特定服务的分析。 当扫描系统和远程目标之间存在设备，并且设备拦截请求并重新封包的时候，这个识别方式就会失效。 4.9 Nmap 操作系统识别 虽然 TTL 分析有助于识别远程操作系统，采用更复杂的解法也是很重要的。
通用文字识别（General OCR）提供通用印刷体识别、通用印刷体识别（高精度版）、通用印刷体识别（高速版）、通用手写体识别、英文识别等多种服务，支持将图片上的文字内容，智能识别为可编辑的文本，可应用于随手拍扫描、纸质文档电子化、电商广告审核、智能翻译等场景，大幅提升信息处理效率。
扫码关注腾讯云开发者
领取腾讯云代金券
云服务器
即时通信 IM
网站备案
对象存储
实时音视频
