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。
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
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。
通用文字识别OCR是一种文本识别技术,它可以从扫描的文档、图像和其他来源快速准确地识别文本,并将其转换为可编辑的文本文件,尤其是涉及多种语言的文本识别。它通常由专业的图像处理应用程序来实现,它可以自动识别文本,比手动输入快多了。
AI 科技评论按:随着深度学习的兴起和发展,计算机视觉领域发生了极大的变化。作为计算机视觉中一个重要的研究课题,场景文字检测和识别也无法避免地被这股浪潮席卷,一起进入了深度学习的时代。近年来,这个问题的研究者们都共同见证了思维、方法和性能方面的巨大变化,本次公开课的嘉宾将与大家分享相关内容。
【新智元导读】这是一项从图像的文字描述合成出图像的研究,在自然语言表征和图像合成研究的基础上,研究者开发了简单有效的 GAN 架构和训练策略,实现了从人类对花和鸟的描述中合成图像。 论文地址:https://github.com/zsdonghao/text-to-image 根据图像的文本描述自动合成出图像 根据图像的文本描述自动合成出现实风格的图像既有趣又有用,但目前的 AI 系统离实现这一目标还很远。然而,近年来出现了通用且强大的循环神经网络架构,可以学习判别性的文本特征表征。同时,深度卷积生成对抗网
多模态生成, 指将一种模态转换成另一种模态, 同时保持模态间语义一致性 。主要集中在文字生成图片 、文字生成视频及图片生成文字。
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 技术工程师“文亚飞”,为大家分享《深度学习在OCR中的应用》。 下面是分享实录整理: ---- 大家好,我是文亚飞,来自腾讯TEG,目前负责图像识别相关的工作。OCR(光学字符识别)旨在从图片中检测和识别文字信息,本次分享将介绍我们在OCR技术研发过程中的一些方法和经验总结。 一,OCR背景及基本框架介绍 OCR技术从上世纪60年代就开
同时在本微信公众号中,回复“SIGAI”+日期,如“SIGAI0515”,即可获取本期文章的全文下载地址(仅供个人学习使用,未经允许,不得用于商业目的)。
为应用提供丰富的AI(Artificial Intelligence)能力,支持开箱即用。开发者可以灵活、便捷地选择AI能力,让应用变得更加智能。
今天分享的主要是OCR的部分。分享腾讯云在OCR上做的一些工作,以及腾讯云目前在云上面开放的OCR的一些服务。OCR简单来说就是让机器能看懂写的文字。我们手写的文字比较复杂,什么样子的都有。印刷的文字稍微简单一点,但也同样具有复杂性。今天主要讲的就是这种复杂性,这种服务在日常生活或者工程中遇到不同情况所产生如何处理这些复杂性的能力。
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
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。
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。
机器之心报道 机器之心编辑部 百度首创地提出了语言与视觉一体的预训练方法 UNIMO,提供了一种新的统一模态学习范式,打破了文本、图像和图文对等数据间的边界,让机器可以像人一样利用大规模异构模态数据,学习语言知识与视觉知识并相互增强,从而实现感知与认知一体的通用 AI 能力。 百度在 2021 年深度学习开发者峰会 WAVE SUMMIT 上开源了语言与视觉一体的预训练模型 ERNIE-UNIMO,其核心方法 UNIMO 已经被 NLP 顶级会议 ACL 2021 主会正式录用为 oral 长文。 在机器之
选自arXiv 机器之心编译 作者:Yusuf Aytar等人 参与:李泽南 不变性表示(invariant representation)是视觉、听觉和语言模型的核心,它们是数据的抽象结果。人们一直希望在视觉、有噪音的音频、有同义词的自然语言中获取观点和大量不变性表示。具有识别能力的不变性表示可以让机器从大量数据中学习特征,从而获得近似于人类的识别效果。但在机器学习领域,目前这一方面的研究进展有限。 对此,麻省理工学院(MIT)的 Yusuf Aytar 等人最近在一项研究中提出了全新的方法:研究人员
本文介绍了OCR异构加速在腾讯云上的应用和优化,通过多FPGA芯片协同的异构加速架构和通用加速器引擎,实现了高性能、低成本的OCR识别。同时,平台支持业务模型的快速部署和迭代,为云端OCR服务提供了一种高效的解决方案。
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。
今天要给大家分享一个很Nice的 3D 生成工具集—MVEdit!它不仅可以整合现有模型,还提供了全功能 Demo UI 体验,让你轻松实现文本到 3D、图像到 3D、3D 到 3D 文字编辑和材质重构等多种操作!
通用文字 OCR 识别 API 是一种功能强大的服务,可用于多场景、多语种的整图文字检测和识别,通过将OCR技术应用于学校环境,可以实现教育资源的数字化和学习过程的自动化。
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。
人的智识是「多模态学习」的总和,也就是可以跨越分类界限,理解和移用不同来源或形式的讯息与经验。
OpenCV中去除水印最常用的方法是inpaint,通过图像修复的方法来去除水印,最终效果也要根据实际图像来看(时好时坏)。有些图像并不适用inpaint方法来去除水印,比如下面的这种包含文本的图像中的水印,即便提供了水印的mask图,修复后也会丢失文字信息,这并不是我们想要的。
今天要给大家介绍的是验证码的爬取和识别,不过只涉及到最简单的图形验证码,也是现在比较常见的一种类型。
Python现在非常火,语法简单而且功能强大,很多同学都想学Python!所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍,欢迎前来领取!
以上是传入图片字节数据调用接口的方式,也可以通过URL调用,只需将GeneralBasic换为重载函数GeneralBasicUrl:
近年来,我国对数据的重视程度不断加强。2022年1月,国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》进一步提出,到2025年要初步建立数据要素市场体系,并对充分发挥数据要素价值作出重要部署。然而,现阶段有大量的数据信息以图片形式存储,数据流通仍存在隐形的壁垒。
光学字符识别(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。亦即将图像中的文字进行识别,并以文本的形式返回。
Diffusion模型的最新进展在许多生成任务中树立了一个令人印象深刻的里程碑。诸如DALL·E 2、Imagen和Stable Diffusion(SD)等引人瞩目的工作,引起了学术界和工业界的极大兴趣。
什么是智能文档处理?针对文本数据处理尤其是纯文本,大家通常会想到使用自然语言处理(Natural language processing,NLP)技术来解决语义理解及分析处理工作。关于自然语言处理技术的研究有很长历史,针对不同层面文本处理和分析有很多技术点,常见技术例如分词与词性标注、命名实体识别、句法结构分析、文本分类、文本摘要等功能。
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
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。
在开始介绍腾讯云文字识别之前,先来了解OCR技术的基本概念和原理。OCR技术通过对图像或扫描文档进行分析和处理,将其中的文字内容转换为可编辑和可搜索的文本。
1. 引言 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。 在Windows 10通用应用程序UWP示例中,包含了OCR应用程序,具体请参考(https:/
领取免费资源:腾讯云文字识别产品家族包括通用文字识别、通用卡证识别、票据单据识别、文本图像增强、智能结构化识别、智能扫码以及特定场景识别等服务,开通后即可享受1,000次/月的免费调用额度,以免费资源包的形式在每个月1号自动发放到您的腾讯云账号中,仅在当月有效。详情请参见 文字识别 > 免费额度。
6月16日,在人工智能框架生态峰会2023上,中国科学院自动化研究所所长徐波正式发布“紫东太初”全模态大模型。
最近有个新闻说一个人毫无绘画能力靠AI作图,获得艺术比赛第一名,没想到现在AI 这么厉害了,今天分享几个AI 黑科技工具,在公众号后台回复 黑科技 获取软件地址。
近年来,移动互联、大数据等新技术飞速发展,倒逼传统行业向智能化、移动化的方向转型。随着运营集约化、数字化的逐渐铺开,尤其是以OCR识别、数据挖掘等为代表的人工智能技术逐渐深入业务场景,为用户带来持续的经济效益和品牌效应。图书情报领域作为提升公共服务的一个窗口,面临着新技术带来的冲击,必须加强管理创新,积极打造智能化的图书情报服务平台,满足读者的个性化需求。无论是高校图书馆还是公共图书馆,都需加强人工智能基础能力的建设,并与图书馆内部的信息化系统打通,优化图书馆传统的服务模式,提升读者的借阅体验。
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
机器之心报道 机器之心编辑部 3 月 21 日,在机器之心举办的 ChatGPT 及大模型技术大会上,中国人民大学高瓴人工智能学院教授、博士生导师卢志武发表了主题演讲《ChatGPT 对多模态通用生成模型的重要启发》。 以下为卢志武教授在机器之心举办的 ChatGPT 及大模型技术大会上的演讲内容,机器之心进行了不改变原意的编辑、整理: 大家好,我是中国人民大学卢志武。我今天报告的题目是《ChatGPT 对多模态通用生成模型的重要启发》,包含四部分内容。 首先,ChatGPT 带给我们一些关于研究范式革
本文与前期推送“你真的理解数码技术吗?”“字节的秘密”是同一系列。 3.1压缩魔法 在数码世界中,容量和速度总是紧缺资源,我们总是希望能用尽量少的字节,装下更多的内容;我们的硬盘总是不够用;我们的网络总是不够快。这一切,都需要使用一些数字魔法来帮助我们——压缩算法。 3.1.1通用压缩算法原理 如何用尽量少的空间来存放尽量多的信息,这个问题一直是所有软件工程师都希望解决的。因此,首先有一些通用的压缩方法被提出来,虽然这些算法被应用的非常广泛,但是其原理确实非常简单的。我们常用的压缩软件,比如ZIP/
在当今数字化时代,OCR(Optical Character Recognition)识别技术正发挥着越来越重要的作用。OCR技术通过将图像中的文字转化为可编辑的文本形式,实现了对大量纸质文档的数字化处理和信息提取。常见的有企业资质证书的识别到身份证、护照等各类证件的自动识别等方面,OCR技术正在为各行各业无纸化办公起到了非常重要的作用。
文字识别是最具有落地应用价值的AI技术之一,已逐渐“下沉”为一项基本的能力,为上层不同的业务应用提供底层技术支撑。
来源:本文经AI新媒体量子位(公众号 ID: QbitAI)授权转载,转载请联系出处本文约1300字,建议阅读9分钟本文介绍了字节的最新text2image模型,实现了文本-图像都不使用,也可以让AI学会看文作图。 一个文本-图像对数据都不用,也能让AI学会看文作图? 来自字节的最新text2image模型,就做到了。 实验数据显示,它的效果比VQGAN-CLIP要真实,尤其是泛化能力还比不少用大量文本-图像数据对训练出来的模型要好很多。 嗯?不给文字注释AI怎么知道每一张图片代表什么? 这个模型到底咋训
OCR(optical character recognition)文字识别是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,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处理,获取文字及版面信息的过程。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。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。
讲师简介:毕业于华中科技大学,负责智能图像相关AI产品,熟悉AI视觉工程化,对计算机图像处理有一定的理解,现担任腾讯云大数据及人工智能产品中心高级工程师。
本文作者:朱晓龙博士,2015 年毕业于香港大学,主攻计算机视觉和机器学习方向,涉及物体检测,位姿估计,人脸特征点定位,3D 视觉等课题。本科期间参与北京大学智能车环境感知项目,基于 LIDAR 的图像理解工作发表在机器人顶级会议上。2015 年底加入腾讯,在 TEG 内部搜索部工程平台中心参与深度学习平台的开发与应用。长按以下二维码,在腾讯KM上查看本文 Introduction: 交互方式决定未来 云对雨,雪对风,晚照对晴空。——《声律启蒙》 随着设备的迭代,数据的形态也越来越丰富。PC 时代的键
近期在阅读《工业机器人视觉通用技术规范》时,无意中发现其中有如下一段话,截图如下:
文字是信息的重要载体之一。通过书写、印刷、电子设备等方式,文字可以被记录下来并传递给他人。文字也是语言的重要组成部分,人们可以通过文字来表达自己的思想、感情和意图。在信息化时代,文字仍然是最基本、最重要的信息传递方式之一,也有着其不可替代的优势,如:简短明了、方便快捷、易于编辑、可归纳整理等。
数字经济快速发展的背后,全球数据总量呈现出爆发式增长趋势。智能文档处理(IDP)技术能够高效地从多格式文档中捕捉、提取和处理数据,帮助机构和企业大幅提升文档处理效率,节约时间和人力成本。近期,合合信息智能文字识别产品通过中国信息通信研究院(以下简称“中国信通院”)“可信AI—智能文档处理系统”评估工作,并获得“5级”评定。据悉,“5级”为该模块最高评定等级。
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