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
在使用打印机或扫描仪扫描文档时，由于摆放位置差异难免造成扫描文档的倾斜。本文将使用OpenCV将倾斜的文档矫正水平并去除黑边。
本文将主要介绍数平精准推荐团队的文本检测技术。
在本文中，随着多媒体技术的不断发展，数码相机，高清拍照手机等多媒体设备己经在人们的生活中占据了越来越重要的地位 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） 。
通过采用图像处理技术，可以将数码设备采 集到的文字、图片等信息转化成其他信息形势输出，例如转化成音频输出己解决视 障患者的视力需求。但是，由于输入设备或某些其他因素不可避免地使得采集到的 文本图像或多或少会出现某种程度的倾斜。因此，倾斜图像校正是当前文本图像研 宄领域中十分重要的课题，尤其在数字化、自动化领域。比如，提高OCR(Optical Character Recognition)识别率从而提高文档自动化处理效率，车牌号码自动 识别与交通监视，手写体自动识别，名片自动归类等。
在本文中，随着多媒体技术的不断发展，数码相机，高清拍照手机等多媒体设备已经在人们的生活中占据了越来越重要的地位
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。
文字检测在深度学习的推动下，最近几年取得了长足的进步。由于多媒体检索，工业自动化，视力障碍人士辅助设备等应用的需求日益增长，场景文本检测是的计算机视觉的热门研究话题之一。给定一张自然场景图像，定位出图中的所有文字的位置，即场景文本检测的目标。过去的大多数文章主要集中于检测水平文字和倾斜文字，主要数据集也是基于水平文字和倾斜文字的，然而，自然场景中大量存在弯曲文本。因此本文提出一种方法，不仅可以检测水平和多方向文字，同时可以检测弯曲文字，对各种形状的文字检测都十分鲁棒。同时，本文还提出两个模块，可以有效抑制错误样本的检测。该文章被AAAI2019收录。
做OCR时遇到的一个重要的问题在于检测文本时容易把一段多行文本给检测成单行，这会导致在后期识别部分的准确率降低，毕竟把多行文字当成一行文字去识别，肯定无法得到准确地结果。因此在送入识别之前，需要对检测出的文本框内容进行多行文本检测与分割。也就是：
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
OCR（光学字符识别）是CV一个重要的研究领域，OCR分成文本检测和文本识别两个步骤，其中文本准确检测的困难性又是OCR中最难的一环，而本文介绍的CTPN则是文本检测中的一个里程碑的模型。
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。
白蛇: 白纸黑字的扫描文档识别技术已经很成熟，而自然场景图像文本识别的效果还不理想。倾斜字、艺术字、变形字、模糊字、形似字、残缺字、光影遮蔽、多语言混合文本等应用落地面临的技术难题还没被彻底解决。
0629封面.jpg 番外 青蛇: 姐, 图像文本检测和识别领域现在的研究热点是什么？ 白蛇: 白纸黑字的扫描文档识别技术已经很成熟，而自然场景图像文本识别的效果还不理想。倾斜字、艺术字、变形字、模
传统的方法将文字检测和文字识别分为两个分开的部分，即输入一张图，先进行文字检测，检测出文字的位置，再进行文字识别，即对检测出的文字抠出来并送入识别网络。这样一方面比较费时间，第二没有共享检测和识别的特征。
2. 表格线检测：检测出表格线段的坐标与交点坐标，传统算法基于图像特征进行计算，但是这种算法目前基本已经被抛弃，因为精度跟深度学习的通常差太多，而且只能检测有表格线的表格，还通常比较耗时。现在主流算法都是使用深度学习模型进行检测线段端点坐标，无线表格也能预测出哪里应该有线段，这是接下来要做的；
随着深度学习的快速发展，图像分类、目标检测、语义分割以及实例分割都取得了突破性的进展，这些方法成为自然场景文本检测的基础。基于深度学习的自然场景文本检测方法在检测精度和泛化性能上远优于传统方法，逐渐成为了主流。图1 列举了文本检测方法近几年来的发展历程。
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
本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。
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！
本文介绍了OCR（光学字符识别）技术的基本概念、发展历程、主要应用领域，以及基于深度学习的OCR识别框架。与传统OCR相比，基于深度学习的OCR识别框架减少了三个步骤，降低了因误差累积对最终识别结果的影响。
通过前面的学习，我们已经可以绘制简单的图形了。这篇文章主要讲的是，canvas绘制文字，那我们开始吧。
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EAST由旷世科技于2017年发表在CVPR的关于自然场景文本检测的一篇文章。EAST是用来解决多方向文本检测的问题的一种思路。其核心思想体现在了以下几点。
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。
作者简介 周源，携程技术平台研发中心高级研发经理，从事软件开发10余年。2012年加入携程，先后参与支付、营销、客服、用户中心的设计和研发。 本文从计算机视觉的前世今生，到证件全文本OCR的实践，带你了解人工智能、计算机视觉、深度学习、卷积神经网络等技术。无论是计算机视觉的入门者还是从业者，希望都可以有所收获。 1、什么是OCR 光学字符识别（英语：Optical Character Recognition, OCR），是指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的过程。 一般的识别过程包
导读：作者系腾讯QQ研发中心——CV应用研究组的yonke。本文主要介绍基于深度神经网络的表格图像识别解决方案。 1.前言 1.1背景 大多数人日常办公处理的文件，无非就是表格和文档，其中表格的重要性毋庸置疑。在各行各业的桌面办公场景中，Excel和WPS是电子表格的事实标准。我们经常遇到这种需求：将一个表格图片的内容导入Excel。 以前我们只能对着图片把内容一点点敲进excel，既低效又容易出错。近年来，在深度学习的加持下，OCR （Optical Character Recognition，光学
OCR技术有着丰富的应用场景，包括已经在日常生活中广泛应用的面向垂类的结构化文本识别，如车牌识别、银行卡信息识别、身份证信息识别、火车票信息识别等等，此外，通用OCR技术也有广泛的应用，如在视频场景中，经常使用OCR技术进行字幕自动翻译、内容安全监控等等，或者与视觉特征相结合，完成视频理解、视频搜索等任务。
机器之心报道 机器之心编辑部 在 OCR 识别领域最权威的会议之一 ICDAR（国际文档分析与识别会议）上，360 数科在 ICDAR2019- SROIE 榜单上斩获第一。 📷 榜单地址：https
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
前言 文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一，归属于模式识别和人工智能，是计算机科学的重要组成部分 本文将以上图为主要线索，简要阐述在文字识别领域中的各个组成部分。 一 ，文字识别简介 计算机文字识别，俗称光学字符识别，英文全称是Optical Character Recognition(简称OCR)，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。OCR技术是实现文字高速录入的一项关键技术。 在OCR技术中，印刷体文字识别是开展最早，技术
作者：曹阳敏 万达网络科技 | 资深研发经理 量子位 已获授权编辑发布 转载请联系原作者 一年多以前我脑子一热，想做一款移动应用：一款给学生朋友用的“错题集”应用，可以将错题拍照，记录图像的同时，还能自动分类。比如拍个题目，应用会把它自动分类为”物理/力学/曲线运动”。 当然，这个项目其实不靠谱，市场上已经有太多“搜题”类应用了。但过程很有趣，导致我过了一年多，清理磁盘垃圾时，还舍不得删掉这个项目的“成果”，所以干脆回收利用一下，写篇文章圈圈粉。 源码地址： https://github.com/caoym
静电说：Fimga中缺少扭曲工具一直是设计师小伙伴的心病，在日常的工作中，倾斜这个基本选项是很多效果必须的，但Figma却无法做到。更别说在无插件的情况下做各种透视效果，更高级的网格变形了。今天静电给大家推荐几款Figma下做倾斜，扭曲和3D透视效果的插件。
首先，我们来做一点简单的科普，大神可以绕过，能完成大量图片翻译的工具有很多，这里可能大家用的最多的是各家的ERP工具，大部分的ERP工具都集成了图片翻译的功能，背后调用的接口大部分都是阿里云的现成的图片翻译接口，然后自己包装一下，对于ERP和大部分做图片翻译的厂商来说，省时省力，不需要自己训练翻译和擦除还原等模型，开发周期短，产品完整度较高。
用AI进行情绪识别是目前较为热门的领域，像Beyond Verbal，Affectiva和Cogito等初创公司正在利用自然语言处理从声音中检测情绪唤起。但现在有一种观点认为，单凭言语无法诊断抑郁症，更不用说判断其严重程度了。
1） 对表格图片应用深度学习进行图像分割，分割的目的是对表格线部分进行标注，分割类别是4类：横向的线，竖向的线，横向的不可见线，竖向的不可见线，类间并不互斥，也就是每个像素可能同时属于多种类别，这是因为线和线之间有交点，交点处的像素是同属多条线的。
在倾斜开关中球以不同的倾斜角度移动，以制造触发电路。倾斜开关模块使用双向传导的球形倾斜开关。当它向一侧倾斜时，只要倾斜度和力满足条件开关就会通电，从而输出低电平信号。
本文对华中科大、阿里巴巴合作完成的、发表在AAAI 2020的论文《All You Need Is Boundary: Toward Arbitrary-Shaped Text Spotting》进行解读。
Wondershare Filmora X for Mac是Mac os系统上一款界面简洁时尚、功能强大的视频编辑软件。Wondershare Filmora Mac版是针对视频文件打造的编辑工具，支持几乎所有的视频格式编辑，如MP4, FLV, MOV, AVI, MKV, FLV, WMV, TS, MTS等。并且Wondershare Filmora Mac中用户也可以通过电脑自带的摄像头来录取视频，又或者从相机、摄像机中提取视频进行编辑。
在AI开放平台逐渐成熟的今天，你在谷歌里搜索一下通用印刷体识别，搜出来的第一个就是腾讯云的通用印刷体识别，你看一下：
在现实生活中，表格大小、种类与样式复杂多样，例如表格中存在不同的背景填充，不同的行列合并方法，不同的内容文本类型等，并且现有文档既包括现代的、电子的文档，也有历史的、扫描的手写文档，它们的文档样式、所处光照环境以及纹理等都有比较大的差异，表格识别一直是文档识别领域的研究难点。
算法分为4个流程，首先用yolov5s模型从原图中识别出仪，接着用yolov8x-pose模型检测出仪表中的刻度线、指针的关键点，再用DBNetpp模型检测出数值框并用SATRN模型进行文本识别，最后后处理得到读数结果。
如今，智慧办公是企业办公领域数字化转型的题中之义。作为国内最早开发的软件办公系统之一，金山办公如何应用深度学习实现复杂场景文档图像识别和技术理解？本文将从复杂场景文档的识别与转化、非文本元素检测与文字识别、文本识别中的技术难点等多个方面进行深度解析。 作者 | 金山办公CV技术团队 出品 | 新程序员 在办公场景中，文档类型图像被广泛使用，比如证件、发票、合同、保险单、扫描书籍、拍摄的表格等，这类图像包含了大量的纯文本信息，还包含有表格、图片、印章、手写、公式等复杂的版面布局和结构信息。早前这些信息均采用
交通领域的应用智能化不断往纵深发展，其中最为成熟的车牌识别早已融入人们的日常生活之中，在高速公路电子收费系统、停车场等场景中随处可见。一些企业在具体业务中倾向采用开源方案降低研发成本，但现有公开的方案中少有完成端到端的车牌应用范例。
图像处理技术 是用计算机对图像信息进行处理的技术。主要包括图像数字化、图像增强和复原、图像数据编码、图像分割和图像识别等。
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