在本篇博文中,我们深入探讨了六种主流的Java OCR(光学字符识别)技术解决方案,旨在为Java开发者提供全面的技术对比和实用指南。从开源神器Tesseract到云服务巨头Google Vision API,再到专业的OCR库如ABBYY,每种解决方案都将通过依赖引入、代码实例、GitHub上的数据集链接、应用场景对比以及优缺点分析进行详细介绍。无论是对于OCR新手还是经验丰富的开发大佬,本文都力求提供一份准确、易读、内容丰富的技术分享,确保每位读者都能找到满足其项目需求的最佳OCR解决方案。
上篇文章我们介绍了如何快速在安卓上跑通OCR应用,本文以Android Studio 自带的C++ Native模板项目为例,详细讲解如何将OCR模型代码集成到您自己的项目中。
cnocr是用来做中文OCR的Python 3包。cnocr自带了训练好的识别模型,安装后即可直接使用。cnocr主要针对的是排版简单的印刷体文字图片,如截图图片,扫描件等。cnocr目前内置的文字检测和分行模块无法处理复杂的文字排版定位。如果要用于场景文字图片的识别,需要结合其他的场景文字检测引擎使用。
前几天给大家推送过如何快速在安卓上跑通OCR应用、如何将AI模型集成到安卓应用中,本章将对部署过程中的关键代码进行解读。
服务商提供的OCR API可选择性比较多,开发者可以根据自己的需求选择适合自己的服务商。
在使用pytesseract的过程中,有时候会遇到“[WinError 2] 系统找不到指定的文件”这个错误。这个错误通常是由于tesseract路径配置不正确导致的。下面是解决此问题的步骤:
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。
导语:如果说算法和数据是跑车的发动机和汽油,那么系统则是变速箱,稳定而灵活的变速箱,是图像识别服务向前推进的基础。算法、数据、系统三位一体,随着算法的快速发展和数据的日益积累,系统也在高效而稳定地升级。 一、背景介绍 前面的系列文章分别介绍了算法和数据,如果说算法和数据是跑车的发动机和汽油,那么系统则是变速箱,稳定而灵活的变速箱,是图像识别服务向前推进的基础。算法、数据、系统三位一体,组合成完整的OCR在线服务。伴随着算法的升级和业务的持续接入,系统也经历了从单机版升级到分布式版本;从为了每个算法定制系统
最近做公司的中台服务,需要接入外部的一些服务,由于公司属于腾讯系,所以义无反顾选择了腾讯
增值税发票是企业和机构进行财务报销和结算时的一种重要凭证,每月的开票数量往往非常庞大,人工处理起来十分繁琐和耗时,容易出现误差。最重要的是,这种重复性的、机械性的工作根本不能提高财务工作的质量。
某项目要集成 PDF 文件的 OCR 功能,不过由于此功能技术难度太大,网络上找不到靠谱的开源实现,最终不得不选择 ABBYY FineReader Engine 的付费服务。可惜 ABBYY 只提供了 C++ 和 Java 两种编程语言的 SDK,而我们的项目采用的编程语言是 Golang,此时通常的集成方法是使用 C++ 或 Java 实现一个服务,然后在 Golang 项目里通过 RPC 调用服务,不过如此一来明显增加了系统的复杂度,好在 Golang 支持 CGO,让我们可以很方便的在 Golang 中使用 C 模块,本文总结了我在学习 CGO 过程中的心得体会。
国内的OCR技术其实已经发展很长时间,但移动端的OCR是2013年才开始有的,因为这也需要硬件的支持,2013年随着Android和iOS系统的普及,原先在PC端的OCR软件都逐渐移植到了移动端。下面就移动端银行卡识别技术进行简单介绍。
Tess4J是对Tesseract OCR API的Java JNA 封装。tesseract是跨平台的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)引擎,让开发者非常容易的集成OCR能力到他们自己的应用。通过强大的API从图片中识别和提取文本内容。Tess4J支持主流的图片格式,如TIFF,JPEG,GIF,PNG,BMP,and PDF。 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。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,ICR(Intelligent Character Recognition)的名词也因此而产生。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。
说移动端多种证件识别图文智能处理技术之前,先说说服务器端的多种证件识别图文智能处理服务程序。
既然点进来了,相信你或多或少都听说过这两个名词了,因此,在为你解答之前,让我们先从一个例子出发。假如你想开发一个 OCR 应用(通俗的说就是文字识别应用),他的功能是识别用户上传的一张图片,然后将图片中的文字识别出来返回给用户。如下图所示:
伴随着移动端用户增速的放缓,移动端市场经过几年的大浪淘沙,沉淀下来的APP产品逐渐稳定,对于移动端人才需求的增速也日趋下降。移动开发“两极分化”愈加明显:只有平庸和抢手之分,没有差不多的“中间层”。退后一步一无所有,向前一步一马平川!
受支付宝银行卡识别的启发,腾讯随后在微信、QQ中添加银行卡识别功能,通过技术上的创新提升用户支付的体验,均得到用户的肯定。为此,更多的行业用户希望在其业务系统中集成手机拍照银行卡识别功能,比如:证券公司为股民开户时需要绑定银行卡账号;保险公司为车险用户赔付时需要登记用户的银行卡账号,在线金融公司为提高客户体验度,也在使用银行卡识别。
11月已经悄然过去啦,小妹花了点时间整理了一下分享过的酷酷项目,方便大家进行查看和收藏!
由于现在做互联网业务,很多时候需要核身用户的真实身份信息,避免注册用户被冒用或者出现用户发违规信息但是找不到人的情况。在腾讯云这里提供了一个标准人脸核身的服务,但是这个服务最贵要1元一次,那怕买最大的预付包,也要0.66元一次。除了这个还有什么更廉价的方式可以对用户进行身份核验吗?这里就给你指3条路给你选择。
直接上源码,这是一个收费的且不开源的库,测试效果也不太理想 亲测效果: 对于相同字体。非倾斜的,比如http://dz.bjjtgl.gov.cn/service/checkCode.do,识别率还是挺高的; 对于斜体或者其他变异的,如下代码识别率就很低了,可能需要调整识别引擎的参数了,大家自己查找测试下。 这个测试版本的,会有弹出对话框 框框~~ package com.example; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File;
近期收到很多伙伴对于腾讯云AI-粤康码系统识别诉求,要求快速集成OA系统,ERP系统,如何将粤康码上传图像,进行快速识别,电子流自动审批呢?,以下API接口,给予大家帮助,不多说2分钟快速集成:(基于PthonSDK版)
如果会安卓开发的话, 可以把百度开源的paddle做成插件, 提供给autojs使用; 我不会安卓开发, 所以我选择了nodejs, 把ocr功能单独做一个app, 提供给脚本使用.
“ 多大型多模态的评估标准MM-Vet 定义了 6 个核心 VL 功能:识别、OCR、知识、语言生成、空间感知和数学计算,并提出了一个基于 LLM 的开放式输出评估器,可以对不同的问题类型和答案风格进行评估,从而产生统一的评分指标。”
Scrapegraph-ai 是一个基于人工智能的 Python 网络爬虫库。它使用 LLM 和直接图逻辑来创建用于网站、文档和 XML 文件的爬取流水线。只需指定要提取的信息,该库就会为您完成!
记得在两年前就有一个快递行业的朋友向我咨询,有没有APP可以直接识别出快递单上的手机号码,然后进行拨打电话,这样他就不用每天用手机键盘去一个个的输入数字了。每天他的员工每个人都要打几十个甚至上百个电话,如果可以用手机号识别代替手工输入数字,既可以让快递员工作轻松一些,又可以节约时间。
在数字化时代,文字是我们与世界交流的纽带,然而,将纸质文档转换为可编辑的电子文本并不总是一项简单的任务。幸运的是,现在有一款令人惊叹的工具出现了,它可以轻松解决这个问题,它就是 Umi-OCR。
轻量,快速,稳定,可编排的组件式规则引擎 / 流程引擎。拥有全新设计的 DSL 规则表达式。组件复用,同步 / 异步编排,动态编排,支持超多语言脚本,复杂嵌套规则,热部署,平滑刷新规则等等功能,让你加快开发效率!
Tesseract是一个开源的ocr引擎,可以开箱即用,项目最初由惠普实验室支持,1996年被移植到Windows上,1998年进行了C++化。在2005年Tesseract由惠普公司宣布开源。2006年到现在,都由Google公司开发。
前两年自主可控平台的理念甚嚣尘上,后来又出现了安可联盟,现在终于定论了信创概念,众多工具软件、应用软件、数据库软件以及各类接口类程序都在慢慢接入国产化的操作系统,助力国内的IT环境的搭建与运维,现在终于有了比较好用的、可以在国产化操作系统平台下使用的OCR文档文字识别技术开发包了~
Acrobat DC 2023是一款功能强大的PDF文档处理软件,Acrobat DC Mac 2023现已发布,下面我们就来全面了解 一下Acrobat DC Mac 2023 有哪些新功能。
参考 https://blog.csdn.net/gs80140/article/details/103938651
首先我们需要安装PIL和pytesseract库。 PIL:(Python Imaging Library)是Python平台上的图像处理标准库,功能非常强大。 pytesseract:图像识别库。
Tess4J是对Tesseract OCR API.的Java JNA 封装。使java能够通过调用Tess4J的API来使用Tesseract OCR。支持的格式:TIFF,JPEG,GIF,PNG,BMP,JPEG,and PDF.
PDF 已迅速成为跨各种平台共享和分发文档的首选格式,它作为一种数据来源,常见于公司的各种报告和报表中。为了能更好地分析、处理这些数据信息,我们需要检测和提取 PDF 中的数据,并将其转换为可用且有意义的格式。而数据提取的 PDF SDK,可以集成在应用程序或内部系统中,能更加有效地提高用户的工作效率,帮助用户做出更好的数据分析和运营决策。
经过不断的技术优化和沉淀,百度大脑 AI 开放平台已经成为企业智能化升级道路上重要的技术支撑,通过百度智能云赋能各行各业实现产业智能化。本月EasyDL OCR 自训练平台全面开放,内置百度领先的 OCR 预训练模型,可快捷完成数据标注并批量生成虚拟数据,大幅扩充训练集,低成本零门槛定制专属的高精度 OCR 模型。
在 Java 中,图片文字识别可以通过 Tesseract-OCR 的 API 完成。Tesseract-OCR 是一个开源的 OCR(Optical character recognition,光学字符识别)引擎,用于识别各种类型的图片中的文本。此外,我们还需要 Leptonica 库的支持,这是一个用于图像处理和分析的开源库。
上节介绍运行集群环境所需的进程,这节总体上说Oracle集群的安装,升级以及克隆等
在数字化时代,企业财务管理的自动化需求越来越高,发票核验API为企业提供了一种高效的财务管理解决方案。发票核验API是一种应用程序接口,搭配发票识别OCRAPI可以实现发票信息自动化识别、核验和管理,提高企业财务处理效率和准确度。那么,如何在企业中集成发票核验API来提高效率呢?
在机器学习和计算机视觉领域,光学字符识别(optical character recognition, OCR)长期以来都是人们研究的重要主题之一。OCR 很简单,就是将文档照片或场景照片转换为机器编码的文本。
Ambar 2.0仅支持本地fs抓取,如果你需要抓取FTP位置的SMB共享 —— 只需使用标准Linux工具挂载它。 爬取过程是自动的,因为爬虫会监视fs事件并自动处理新文件,所以不需要进行调度。
随着互联网金融的的发展,越来越多的互联网金融公司都推出了自己的金融APP,这些APP都涉及到个人身份证信息的输入认证,如果手动去输入身份证号码和姓名,速度非常慢,且用户体验非常差。为了提高在手机移动终端上输入身份证信息的速度和准确性,
OCR 是 Optical Character Recognition (光学字符识别)的缩写,指的是通过检测图像,从而识别出文字的技术。
Tess4J是对Tesseract OCR API.的Java JNA 封装。使java能够通过调用Tess4J的API来使用Tesseract OCR。支持的格式:TIFF,JPEG,GIF,PNG,BMP,JPEG,and PDF
一款小巧方便,强大的文字识别软件,由Java编写,配上了窗口界面调用了百度ocr文字识别API 识别精度高。
Spring Boot 是一个流行的 Java 框架,可以方便地搭建各种类型的应用。Tess4J 是一个基于 Tesseract OCR 的 Java 接口库,用于识别图像中的文本。本文将介绍如何结合这两个工具,创建一个应用程序,能够处理本地和远程图像,提取其中的文本。
tesseract-ocr-w64-setup-v5.3.0.20221214.exe 选择安装目录,下一步,下一步默认安装
据世界卫生组织统计,全球共 22 亿人视力受损,包含 2.85 亿视障人群和 3,900 万全盲人群。而且,这一数字将随老龄化加剧不断增加。
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