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OCR Tool PRO Mac(OCR光学字符识别)

推荐这款OCR光学字符识别工具OCR Tool PRO,以卓越的准确性和速度从图像和 PDF 中提取文本。...抓取图像 + PDF + 抓取屏幕区域 + 从 iPhone/iPad 捕获图像 + 设置 + OCR + 将文本复制到剪贴板 + 使用文本文件和 PDF 导出!...OCR Tool PRO Mac图片OCR Tool PRO版软件功能OCR 工具允许在选定区域中捕获具有任何文本的屏幕的一部分。它可以立即被识别并复制到剪贴板。...OCR 工具是一种简单、易于使用、超级高效且尊重您的隐私(不会从您的设备中获取数据)。...主要特点抓取屏幕区域以实现超高效的 OCR多次抓取屏幕区域以快速工作从 iPhone/iPad 和扫描仪捕获图像以进行即时 OCR 并将结果复制到剪贴板。

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OCR技术综述

最近入坑研究OCR,看了比较多关于OCR的资料,对OCR的前世今生也有了一个比较清晰的了解。所以想写一篇关于OCR技术的综述,对OCR相关的知识点都好好总结一遍,以加深个人理解。 什么是OCR?...比如汉王OCR,百度OCR,阿里OCR等等,很多企业都有能力都是拿OCR技术开始挣钱了。...太多太多的应用了,OCR的应用在当今时代确实是百花齐放啊。 OCR的分类 如果要给OCR进行分类,我觉得可以分为两类:手写体识别和印刷体识别。...OCR流程 现在就来整理一下常见的OCR流程,为了方便描述,那就举文档中的字符识别为例子来展开说明吧。...针对传统OCR解决方案的不足,学界业界纷纷拥抱基于深度学习的OCR。 这些年深度学习的出现,让OCR技术焕发第二春。

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OCR技术简介

OCR的应用场景 根据识别场景,可大致将OCR分为识别特定场景的专用OCR和识别多种场景的通用OCR。比如现今方兴未艾的证件识别和车牌识别就是专用OCR的典型实例。...OCR的技术路线 典型的OCR的技术路线如下图所示 其中影响识别准确率的技术瓶颈是文字检测和文本识别,而这两部分也是OCR技术的重中之重。...在传统OCR技术中,图像预处理通常是针对图像的成像问题进行修正。...[11] 端到端的OCR 与检测-识别的多阶段OCR不同,深度学习使端到端的OCR成为可能,将文本的检测和识别统一到同一个工作流中。...[12] 总结 尽管基于深度学习的OCR表现相较于传统方法更为出色,但是深度学习技术仍需要在OCR领域进行特化,而其中的关键正式传统OCR方法的精髓。

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jpg和jpeg的区别是什么_jpeg和jpg的区别是什么

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君 JPG文件的优点是体积小巧,并且兼容性好,因为大部分的程序都能读取这种文件,这是因为JPG格式不仅是一个工业标准格式,而且更是web的标准文件格式。...JPG文件如此拥有如此便利的条件,难怪得到了业余玩家的推崇。...不过另一方面,JPG之所以很小的原因是:当文件在创建的时候会有一些数据被遗失,即通过“有损”的压缩方式来建立文件,这就是其文件小的原因所在了。...JPEG的文件格式一般有两种文件扩展名:.jpg和.jpeg,这两种扩展名的实质是相同的,我们可以把*.jpg的文件改名为*.jpeg,而对文件本身不会有任何影响。...虽然现在windows也可以支持任意长度的扩展名了,但大家已经习惯了.jpg的叫法,因此也就没有强制修正。这种情况类似 于.htm和.html的区别。

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如何转换png图片为jpg图片

背景 最近在工作中会遇到需要将 png 图片转换为 jpg 图片的需求,主要原因也是 png 图片占的空间太大,如果图片数量上万张,可能就需要十几G的存储空间,所以希望转换为更小的 jpg 图片。...当然,这里并不是直接修改图片后缀为 jpg 即可,这样直接粗暴的转换可能会对图片质量有所损失,包括背景颜色会出现问题; 解决思路 实际上要将 png 图片转换为 jpg 格式的图片,其实就是从 4 通道的...jpg 图片即可。..., 255, 255)) img_jpg.paste(img_pil, (0, 0, x, y), img_pil) img_jpg = img_jpg.convert("RGB") print(img_jpg.mode..., img_jpg.size) plt.imshow(img_jpg) 保存图片: img_jpg.save('plane.jpg') 代码输出结果如下所示: ?

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OCR技术简介

OCR的应用场景 根据识别场景,可大致将OCR分为识别特定场景的专用OCR和识别多种场景的通用OCR。比如现今方兴未艾的证件识别和车牌识别就是专用OCR的典型实例。...OCR的技术路线 典型的OCR的技术路线如下图所示 ? 其中影响识别准确率的技术瓶颈是文字检测和文本识别,而这两部分也是OCR技术的重中之重。...Attention OCR的网络结构[11] 端到端的OCR 与检测-识别的多阶段OCR不同,深度学习使端到端的OCR成为可能,将文本的检测和识别统一到同一个工作流中。...FOTS的总体结构[12] 总结 尽管基于深度学习的OCR表现相较于传统方法更为出色,但是深度学习技术仍需要在OCR领域进行特化,而其中的关键正式传统OCR方法的精髓。...因此我们仍需要从传统方法中汲取经验,使其与深度学习有机结合进一步提升OCR的性能表现。

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OCR技术浅析

以深度学习兴起的时间为分割点,直至近五年之前,业界最为广泛使用的仍然是传统的OCR识别技术框架,而随着深度学习的崛起,基于这一技术的OCR识别框架以另外一种新的思路迅速突破了原有的技术瓶颈(如文字定位、...笔者针对业务中的身份证照片文字识别需求分别尝试了传统OCR识别框架及基于深度学习的OCR识别框架。下面就以身份证文字识别为例分别简要介绍两种识别框架。...传统OCR技术框架 如上图所示,传统OCR技术框架主要分为五个步骤: 首先文本定位,接着进行倾斜文本矫正,之后分割出单字后,并对单字识别,最后基于统计模型(如隐马尔科夫链,HMM)进行语义纠错。...在给定O序列情况下,通过维特比算法,找出最优序列S: 传统OCR冗长的处理流程以及大量人工规则的存在,使得每步的错误不断累积,而使得最终识别结果难以满足实际需求。接下来讨论基于深度学习的OCR。...可见,基于深度学习的OCR识别框架相比于传统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。 文本行检测,其又可分为水平行文字检测算法与倾斜文字行检测算法。

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