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。
CW，广东深圳人，毕业于中山大学（SYSU）数据科学与计算机学院，毕业后就业于腾讯计算机系统有限公司技术工程与事业群（TEG）从事Devops工作，期间在AI LAB实习过，实操过道路交通元素与医疗病例图像分割、视频实时人脸检测与表情识别、OCR等项目。
车牌的检测和识别的应用非常广泛，比如交通违章车牌追踪，小区或地下车库门禁。在对车牌识别和检测的过程中，因为车牌往往是规整的矩形，长宽比相对固定，色调纹理相对固定，常用的方法有：基于形状、基于色调、基于纹理、基于文字特征等方法，近年来随着深度学习的发展也会使用目标检测的一些深度学习方法。该项目主要的流程如下图所示：
最近一系列的文章都是用Android利用OpenCV NDK的方法通过摄像头实时获取图像进行图像处理，在上一篇《Android使用Tesseract-ocr进行文字识别》我们学习了一下TesserartOCR的图像识别功能，这一章主要介绍怎么样通过图像的处理再加上我们OCR的识别获取的想要的东西。
Halcon是一款先进的机器视觉软件，主要用于工业自动化、机器人视觉等领域。它拥有强大的计算能力、丰富的图像处理库和友好的界面，可以帮助用户快速、高效地进行图像处理和分析。
车牌识别是一种图像处理技术，用于识别不同车辆。这项技术被广泛用于各种安全检测中。现在让我一起基于OpenCV编写Python代码来完成这一任务。
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。
某次测试中遇到了汉字点选的验证码，看着很简单，尝试了一下发现有两种简单的识别方法，终于有空给重新整理一下，分享出来。
11月20日Halcon官网如期更新了Halcon 20.11.1.0版本，Halcon20.11包括Steady和Progress版本。一起来看看20.11更新的新特征新功能吧
分类：python 作者:TTyb文章发表于 2016-11-12 百度指数抓取，再用图像识别得到指数前言： 土福曾说，百度指数很难抓，在淘宝上面是20块1个关键字： 📷 哥那么叼的人怎么会被他吓到，于是乎花了零零碎碎加起来大约2天半搞定，在此鄙视一下土福 安装的库很多： 谷歌图像识别tesseract-ocr pip3 install pillow pip3 install pyocr selenium2.45 Chrome47.0.2526.106 m or Firebox32.0.1 chromedr
深度学习对于图像的分析、识别以及语义理解具有重要意义。“图像分类”、“对象检测”、“实例分割”等是深度学习在图像中的常见应用。为了能够建立更好的训练数据集，我们必须先深入了解基本的图像处理技术，例如图像增强，包括裁剪图像、图像去噪或旋转图像等。其次基本的图像处理技术同样有助于光学字符识别（OCR）。
在很久很久以前，我发过一篇关于用人脸识别实现智能裁剪图片的文章：原文链接。写完这篇文后，我畅想了一下所有内容相关业务实现全自动化运营的盛世图景……现在回想起来，当时的我真是太年轻了。殊不知有句老话说得好（？）：自动化运营的大坑茫茫多，图片特别多啊！总之不经历种种跌倒，就无法认识到现实有多残酷（以及有多奇葩），我们只好擦干眼泪，期望用自己的肉身在地雷阵里探出一片通途。坑这么多，那么我们就一个个来填平吧！
我们需要从任何图像(包含文本)检测文本区域，这个图像可以是任何具有不同背景的东西。在检测到图像后，我们也必须识别它。
近来，Meta AI研究人员推出一款OCR神器Nougat，能够分分钟把PDF转换为MultiMarkdown。
上一篇《PaddleOCR C++动态库编译及调用识别（一）》中把PaddleOCR的动态库编译完也调用成功，也考虑了几个可以优化的方法，本来也是想按自己的想法做的优化，过程中也踩到了不少的坑，慢慢填吧。这篇文章算是做了一个踩坑的记录。
OpenCV是计算机视觉中最受欢迎的库，最初由intel使用C和C ++进行开发的，现在也可以在python中使用。该库是一个跨平台的开源库，是免费使用的。OpenCV库是一个高度优化的库，主要关注实时应用程序。
这是Python改变生活系列的第四篇，在上文中讲了一个需求的解决办法，即用python识别条形码来获取快递单号。
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。
其实我对算法不是很在行, 但是项目中有用到某种算法 来实现某种功能, 也得硬着头皮来实现. 这是很早之前的一个项目了, 要计算一个凸包多边形最小外切矩形 . 遇到这种情况肯定是束手无策.. 在翻了一些资料之后. 终于完成了.
拥有思维导图或流程将引导我们朝着探索和寻找实现目标的正确道路的方向发展。如果要给我一张图片，我们如何找到车牌并提取文字？
隐私清除是手机质检的重要一环，我们回收的手机在经过自动化质检完成后，会对手机进行隐私清除。
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
2015年我出版了个人第一本关于图像处理方面的书籍《Java图像处理-编程技巧与应用实践》，这本书主要是从理论与编码上面详细阐述了图像处理基础算法以及它们在编码实现上的技巧。一转眼已经三年过去了，在这三年的时光里我无时无刻都在关注图像处理与计算机视觉技术发展与未来，同时渐渐萌发了再写一本图像处理相关技术书籍的念头，因为《Java图像处理-编程技巧与应用实践》一书主要不是针对工程应用场景，读者在学完之后很难直接上手开始做项目，所以把第二本书定位为工程实战书籍类型，可以帮助大家解决工程与项目实际技术问题。OpenCV是英特尔开源出来的计算机视觉框架，有着十分强大的图像与视频分析处理算法库。借助OpenCV框架，Android程序员可以在不关心底层数学原理的情况下，解决人脸检测、OCR识别、AR应用开发，图像与视频分析处理，文本处理等Androd开发者经常遇到问题，考虑这些真实需求，本着从易到难的原则，列出了提纲，得到机械工业出版社 杨绣国编辑 肯定与大力支持，于是才有《OpenCV Android开发实战》一书的写作与出版。
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
本文简要介绍了论文“ Marior: Margin Removal and Iterative Content Rectification for Document Dewarping in the Wild ”的相关工作。照相机捕捉到的文档图像通常会出现透视和几何变形。考虑到视觉美感较差和OCR系统性能下降，对其进行纠正具有重要的价值。最近的基于学习的方法集中关注于精确裁剪的文档图像。然而，这可能不足以克服实际挑战，包括具有大边缘区域或没有边缘区域的文档图像。由于这种不切实际，用户在遇到大型边缘区域时难以精确地裁剪文档。同时，无边缘的变形图像仍然是一个难以解决的问题。据作者所知，目前还没有完整有效的pipeline来纠正文档图像。为了解决这个问题，作者提出了一种新的方法，称为Marior（边缘去除和迭代内容修正）。Marior采用渐进策略，以从粗到细的方式迭代地提高去变形质量和可读性。具体来说，作者将pipeline划分为两个模块：边缘去除模块（MRM）和迭代内容校正模块（ICRM）。首先，作者预测输入图像的分割掩膜去除边缘，从而得到初步结果。然后，作者通过产生密集的位移流来进一步细化图像，以实现内容感知的校正。作者自适应地确定细化迭代的次数。实验证明了作者的方法在公共基准上的最新性能。
本文将主要介绍数平精准推荐团队的文本检测技术。
上一篇文章《Matrix 原理剖析》 介绍了 Matrix 的基础原理，本文介绍 Matrix 一些常用方法以及具体的使用场景
人们在社交网络上分享和获取信息的主要途径之一是视觉媒介，如照片和视频。近年来，上传至社交媒体的照片数量成指数级增长，每天可达数亿张 [27]，处理日渐增多的视觉信息成为一大技术挑战。图像理解的挑战之一是从图像中检索文本信息，也叫光学字符识别（OCR），表示将包含键入、印刷或场景文本的电子图像转换成机器编码文本的过程。从图像中获取此类文本信息很重要，因为这可以促进很多不同的应用，如图像搜索和推荐。
OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指对图像进行分析识别处理，获取文字和版面信息的过程，是典型的计算机视觉任务，通常由文本检测和文本识别两个子任务构成。
平时办公用户经常在PPT中插入图表，但是使用默认的图表可视化效果并不佳。其实可以结合PPT里的形状、图片和图表等元素，打造出可视化效果更佳的图表。下面就同iSlide一起来了解下吧!
大多数其他的验证码都是比较简单的。例如，流行的 PHP 内容管理系统 Drupal 有一个著 名的验证码模块(https://www.drupal.org/project/captcha)，可以生成不同难度的验证码。
Snagit for Mac是一款强大的屏幕捕捉和图像编辑工具，可以帮助Mac用户快速、方便地创建、编辑和共享各种类型的图像、视频和屏幕截图。
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
导语：前端智能化，就是通过AI/CV技术，使前端工具链具备理解能力，进而辅助开发提升研发效率，比如实现基于设计稿智能布局和组件智能识别等。
今天在52CV交流群里有朋友问到矩形检测的问题，恰好前几天做了一个与此相关的项目，调研了一下相关的算法（期间被某带bug的开源代码坑了很久，为防止大家掉进坑里），就把我认为比较好的的一种开源实现分享给大家。
今天大姚给大家分享一款.NET开源免费（基于GPL3.0开源协议）、功能强大、简洁灵活的 Windows 截图、录屏、Gif动图制作神器：ShareX。
大数据文摘作品 编译：Apricock、笪洁琼 、蒋宝尚 找不到靠谱数据集？跟着文摘菌探索一个数据科学领域的数据宝藏——Figure Eight平台。 找靠谱数据集的痛苦数据科学领域的宝宝们都懂。文摘菌今天强力推荐一个很棒的数据平台Figure Eight。 先上网站链接：www.figure-eight.com 相比其他数据平台，这个平台的一大特点是，用于标注数据集的模板都可以复制，而且能够在Figure Eight平台扩展其应用。每个数据集里包含了原始数据、工作设计、教程、说明等等。 以下是几个被文摘
光学字符识别OCR技术（Optical Character Recognition）是指从图像中自动提取文字信息的技术。这项技术横跨了人工智能里的两大领域：CV（计算机视觉）和NLP（自然语言处理），综合使用了这两大领域中的很多技术成果。
手机端的OCR文字识别工具给大家推荐过白描和白描取字，PC端以前推荐过天若OCR，当时的感觉时这是一款ABBYY FineReader不错的替代品，但是经过几个版本的更新以后，功能越来越强大，天若OCR已经完全超过了ABBYY FineReader，列入课代表的开机自启必备名单中。
BorderDirectional和Border基本一样，区别就是BorderDirectional带有阅读方向，大部分国家阅读是从左到右，但有的国家是从右到左的，比如阿拉伯等。
CoreML为iOS带来了机器学习 - 应用程序可以利用训练有素的机器学习模型来执行从问题解决到图像识别的各种任务。
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！
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。
作者 | Fedor Borisyuk，Albert Gordo，Viswanath Sivakumar
今天跟大家聊一聊PPT的基本图片处理功能！ ▽ 每次做PPT的时候 总想弄几个感觉还不错的图片 插入PPT里来装装bigger 可是能找到的图片 不是背景不搭 就是带着logo或者水印 一想到处理这些图片要用到PS什么的庞然大物 或许很多人就放弃了 今天就教给大家怎么用PPT自带的图片处理功能 来完成抠图、换背景、图片裁剪的任务 需要用到裁剪、形状裁图、设置透明色、删除背景四个功能 一 裁剪 如果要处理的图片是很规则的几何形状 譬如正圆、椭圆、圆角矩形、矩形、正多边形 那么可以直接使用PPT的图片裁剪工具
定义在：tensorflow/python/ops/image_ops_impl.py.
在学习本章之前，推荐先学习系列专栏文章：LabVIEW目标对象分类识别（理论篇—5）
pdf 是一种便携式文档格式，它是 Adobe 公司在 1992 年开发的一种文档格式，它诞生的目的就是为了实现一种可以独立于应用程序，软件，还有操作系统的文档，也就说这个文档可以在任何操作系统上展现，并且展示的效果是统一的。
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