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OpenCV Python + Tesseract-OCR轻松实现中文识别

然后在环境变量中添加 C:\Program Files\Tesseract-OCR 03 验证与测试 安装与配置好OpenCV-Python与Tesseract-OCR之后,需要进一步通过代码验证正确性 Tesseract-OCR介绍 开源的OCR识别引擎,高版本识别基于LSTM,其整个处理流程如下: ? 必输入的参数是image,其它可选 英文与数字识别 Tesseract-OCR默认支持英文与数字识别,有输入图像如下: ? 中文识别 默认情况下Tesseract-OCR不支持中文识别,需要下载中文识别的模型文件,然后放置到安装路径的tessdata目录下: C:\Program Files\Tesseract-OCR\tessdata 其中chi_sim表示中文简体支持,eng表示英文支持! 以下图为例: ?

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OCR识别

最近作者项目中用到了身份证识别跟营业执照的OCR识别,就研究了一下百度云跟腾讯云的OCR产品接口。 1.腾讯云OCR ---- 收费:身份证OCR和营业执照OCR接口,每个接口每个月各有1000次的免费调用 接口说明: 身份证OCR接口 -  https://cloud.tencent.com/document 2.百度OCR ---- 通过以下步骤创建OCR应用,作者当时在这一步花了很长时间 ? ? 创建完之后就可以拿到appId,API Key,Secret Key,就可以调用百度提供的api了 收费:身份证OCR和营业执照OCR接口,每个接口每天各有500次的免费调用 接口说明: 身份证OCR 营业执照OCR接口- https://cloud.baidu.com/doc/OCR/OCR-API.html#.E8.90.A5.E4.B8.9A.E6.89.A7.E7.85.A7.E8.AF.86

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    Tesseract-OCR识别中文与训练字库实例

    关于中文识别,效果比较好而且开源的应该就是Tesseract-OCR了,所以自己亲身试用一下,分享到博客让有同样兴趣的人少走弯路。 文中所用到的身份证图片资源是百度找的,如有侵权可联系我删除。 一、准备工作 1、下载Tesseract-OCR引擎,注意要3.0以上才支持中文哦,按照提示安装就行。 2、下载chi_sim.traindata字库。要有这个才能识别中文。 二、识别 1、进入cmd,进入到要识别的图片的路径下。 四、测试 1、把 normal.traineddata 复制到Tesseract-OCR 安装目录下的tessdata文件夹中 2、识别命令: 1 tesseract mjorcen.normal.exp0 .jpg mjorcen.normal.exp0 -l normal 3、效果 对比: 总结:肯定要自己训练过后的字库识别效果好,接下来要把整个项目弄进android,还要研究怎么将多个字库合并成一个字库

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    GitHub 热榜:文字识别神器,超轻量级中文 OCR

    整理 | AI 科技大本营 光学字符识别OCR)技术已经得到了广泛应用。比如发票上用来识别关键字样,搜题 App 用来识别书本上的试题。 近期,这个叫做 chineseocr_lite 的 OCR 项目开源了,这是一个超轻量级中文 ocr,支持竖排文字识别,支持 ncnn 推理,psenet (8.5M) + crnn (6.3M) + 这个项目基于 chineseocr 与 psenet 实现中文自然场景文字检测及识别,环境是 linux/macos。 crnn\crnn_lite lstm\dense 识别ocr-dense 和 ocr-lstm 是搬运 chineseocr 的) 支持竖排文本识别 ncnn 实现 psenet(未实现核扩展 识别效果展示: ? ncnn 检测识别展示 (x86 cpu 单进程) ?

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    GitHub 热榜:文字识别神器,超轻量级中文 OCR

    整理 | AI 科技大本营 光学字符识别OCR)技术已经得到了广泛应用。比如发票上用来识别关键字样,搜题 App 用来识别书本上的试题。 近期,这个叫做 chineseocr_lite 的 OCR 项目开源了,这是一个超轻量级中文 ocr,支持竖排文字识别,支持 ncnn 推理,psenet (8.5M) + crnn (6.3M) + 这个项目基于 chineseocr 与 psenet 实现中文自然场景文字检测及识别,环境是 linux/macos。 crnn\crnn_lite lstm\dense 识别ocr-dense 和 ocr-lstm 是搬运 chineseocr 的) 支持竖排文本识别 ncnn 实现 psenet(未实现核扩展 识别效果展示: image.png ncnn 检测识别展示 (x86 cpu 单进程) ? 项目地址:https://github.com/ouyanghuiyu/chineseocr_lite

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    Android使用Tesseract-ocr进行文字识别

    前言 Tessseract是一款由HP实验室开发由 Google 维护的开源 OCR(Optical Character Recognition , 光学字符识别)引擎。能够支持中文十分难得。 虽然其识别效果不是很理想,但是对于要求不高的中小型项目来说,已经足够用了。 Tesseract-OCR下载地址 文字识别一般都用的tesseract-ocr。 GitHub:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 我们今天在Android上应用推荐的有个tess-two GitHub:https://github.com /rmtheis/tess-two 还有一个字体识别库Tessdata(chi_sim.traineddata中文简体,chi_tra.traineddata中文繁体,eng.traineddata 英文库 android:layout_height="wrap_content" android:id="@+id/btnOcr" android:text="识别"/>

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    Android划矩形截屏并加入OCR识别

    前面文章《Android SurfaceVeiw划矩形截屏存放到RecyclerView中》已经通过手指划矩形把图片存入到RecyclerView中了,以前也加入过TeseractOCR的识别,因为截取的图像不理解 代码实现 每次重新搭新框架确实好麻烦,所以我们还在原来的那个DEMO上直接加入OCR的模块。 在dependencies中要加入api 'com.rmtheis:tess-two:8.0.0',这样我们才能使用OCR识别OCR相关的类 ? 新建VaccaeTesserat的类 这个类中用AsyncTask来处理OCR识别,具体代码如下: public class VaccaeTesserat extends AsyncTask<Bitmap =new StringBuilder(); // 核心预设置代码 tessAPI=new TessBaseAPI(); //如果Android

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    Python 中文图片OCR

    有个需求,需要从一张图片中识别中文,通过python来实现,这种这么高大上的黑科技我们普通人自然搞不了,去github找了一个似乎能满足需求的开源库-tesseract-ocr: Tesseract的 OCR引擎目前已作为开源项目发布在Google Project,其项目主页在这里查看https://github.com/tesseract-ocr, 它支持中文OCR,并提供了一个命令行工具。 通过这个工具我们可以识别图片上的文字。 如果要识别中文需要下载对应的训练集:https://github.com/tesseract-ocr/tessdata ,下载”chi_sim.traineddata”,然后copy到训练数据集的存放路径 速度比较慢,大家可以拿一张包含中文的图片试验一下。

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    Tesseract Ocr文字识别

    Tesseract的OCR引擎最先由HP实验室于1985年开始研发,至1995年时已经成为OCR业内最准确的三款识别引擎之一。 注意:安装的时候选中中文包。 /tesseract.exe' 四、代码识别 from PIL import Image import pytesseract path = "img\\text-img.png" text = pytesseract.image_to_string(Image.open(path), lang='chi_sim') print(text) 作为非常优秀的Ocr识别库,tesseract当然可以训练自己的数据模型 ,从而达到为我所用目的,后续文字会介绍如果训练自己的文字识别库。

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    Tesseract Ocr文字识别

    Tesseract的OCR引擎最先由HP实验室于1985年开始研发,至1995年时已经成为OCR业内最准确的三款识别引擎之一。 注意:安装的时候选中中文包。 /tesseract.exe' 四、代码识别 from PIL import Image import pytesseract path = "img\\text-img.png" text = pytesseract.image_to_string(Image.open(path), lang='chi_sim') print(text) 作为非常优秀的Ocr识别库,tesseract当然可以训练自己的数据模型 ,从而达到为我所用目的,后续文字会介绍如果训练自己的文字识别库。

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    ocr文字识别0804

    今天我翻开ocr识别的demo发现,更新上线了智能卡证分类了。这意味着将为你的开发带来了极大的便利。 image.png 那我们来看一下这个接口给我们带来的能力是什么呢? DiscernType.N 否 Array of String 可以指定要识别的票证类型,指定后不出现在此列表的票证将不返回类型。不指定时默认返回所有支持类别票证的识别信息。 以下是当前支持的类型:IDCardFront: 身份证正面识别IDCardBack: 身份证背面识别Passport: 护照BusinessCard: 名片识别BankCard: 银行卡识别VehicleLicenseFront : 行驶证主页识别VehicleLicenseBack: 行驶证副页识别DriverLicenseFront: 驾驶证主页识别DriverLicenseBack: 驾驶证副页识别PermitFront: 当图片类型不支持分类识别或者识别出的类型不在请求参数DiscernType指定的范围内时,返回结果中的Type字段将为空字符串,Name字段将返回"其它" RequestId String 唯一请求 ID

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    Tesseract ocr文字识别

    https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/77776697 前面很早做了图片的文字识别主要用到了开源框架Tesseract,当然做OCR 先上个图: 工作中项目组一般使用java因此代码,下面贴出java代码,最简单的图片识别: package com.recognition; import java.awt.*; import new Tesseract(); // JNA Interface Mapping String fontPath = "E:/char_recongition/Tesseract-OCR / JNA Interface Mapping try { String fontPath = "E:/char_recongition/Tesseract-OCR

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    OCR文字识别技术

    信息化时代,录入信息的时代,在这大数据时代,非结构数据如何快速高效地处理图片化、形体化的信源,使之通过识别转化为可编辑的文本信息和特征数据,方便数据库的采集、管理、分析和决策,成为摆在诸多领域面前的共同难题 OCR,作为一种自动解读这种图像符号的技术,毫无疑问将是下阶段大数据发展的大方向。 从身份证识别、银行卡识别、车牌识别到名片识别、文档识别等各种形式的识别OCR都能轻松搞定。现在你只要用手机对准这些进行拍照扫描,OCR技术瞬间就能将图片中的文字转变为可编辑的文本信息。 在这信息高速发展的时代,信息电子化已经成为了时代的必然趋势,而OCR技术作为文字电子化过程中最重要的环节,它改变了传统纸质介质资料输入的概念。 全球数据信息量呈指数式爆炸增长之势,随处可见大数据的影响,顺应移动互联网大潮,OCR技术无论是面向行业用户还是面向普通用户都呈现出移动化的趋势。

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    Python 图片识别 OCR

    文章目录 Python 图片识别 OCR #1 需求 #2 环境 #3 安装 #3.1 macOS #3.2 Linux(CentOS) #4 使用 #4.1 python安装pytesseract库 #4.2 Python代码 #5 在线案例 Python 图片识别 OCR #1 需求 识别图片中的信息,如二维码 #2 环境 macOS / Linux Python3.7.6 #3 安装 #3.1 下载语言包 地址 : https://github.com/tesseract-ocr/tessdata 我这里安装的是中文语言包 中文语言包 : https://github.com/tesseract-ocr 安装 tesseract-ocr wget https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/archive/3.04.zip unzip 3.04.zip cd tesseract /configure make && make install sudo ldconfig 我这里安装的是中文语言包 中文语言包 : https://github.com/tesseract-ocr/

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    OCR检测与识别技术

    OCR(Optical Character Recognition, 光学字符识别)是指对输入图像进行分析识别处理,获取图像中文字信息的过程,具有广泛的应用场景,例如场景图像文字识别、文档图像识别、卡证识别 对比英文识别中文OCR具备更强挑战。例如英文数字可建模为62分类问题,若要识别中文10000个汉字,则需建模为10000分类问题。 此外,中文的笔画复杂度、形近字数量、简繁体数量、版式排列、词语组合数量,都比纯英文识别挑战更大。 社交广告图片的部分挑战场景如图1所示: ? (图1) 社交广告图片中有挑战的文本行如图2所示: ? 标注文字的成本远高于标注人脸、物体等数据,高标注成本限制了OCR数据集规模。因此,合成样本方法的出现,有效缓解了深度网络对于OCR真实标注数据的依赖,极大推动了OCR识别领域的深度算法的发展。 基于联结时序分类 与语音识别问题类似,OCR可建模为时序依赖的词汇或者短语识别问题。

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    OCR汉字识别的测试

    最近一直在做信息提取,其中碰到图片中文字提取的模块,这里面还真的水也很深。当然文字的定位提取是关键一步,但是更重要的还是后面直接输出文字模块。

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    VIN识别OCR识别软件特点

    现在,通过自主研发的OCR技术,研发出VIN识别OCR识别技术颠覆了手工录入VIN码信息的传统方式,解决了录入中容易出现问题的痛点,VIN识别OCR识别技术是采用视频流识别的形式,只需用手机扫一扫, 车架号VIN识别OCR识别技术是基于移动端(Android、iOS)操作系统开发的快速输入技术,通过手机摄像头可以快速读取汽车VIN码的编号。 VIN识别OCR识别软件特点如下: 1、秒速识别车架号,彻底解决手工输入痛点 2、视频预览识别VIN码 3、适应性强,白天晚上均可准确识别车架号 VIN识别OCR识别技术参数: (1)支持平台:Android2.3 以上、iOS6.0以上; (2)支持二次开发:提供Android开发JAR包,IOS平台.a静态库开发包; (3)识别模式:视频预览模式ocr识别; VIN识别OCR识别使用时需要注意事项: 1、手机有自动对焦功能 ,识别时保持手机对焦清晰; 2、避免强光,如反光可换个角度识别; 3、识别时,软件识别区对准完整的VIN码部位; 4、如在夜间识别,光线比较暗的情况下,可打开闪光灯进行VIN码的识别

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      文字识别(OCR)基于腾讯优图实验室世界领先的深度学习技术,将图片上的文字内容,智能识别成为可编辑的文本。OCR 支持身份证、名片等卡证类和票据类的印刷体识别,也支持运单等手写体识别,支持提供定制化服务,可以有效地代替人工录入信息。

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