有个需求，需要从一张图片中识别出中文，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。 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 image = Image.open('test.png') code = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim') print(code) OCR 速度比较慢，大家可以拿一张包含中文的图片试验一下。
Alignment (ICDAR 2021). https://arxiv.org/pdf/2105.06224.pdf 项目代码，模型，数据集 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 表格识别 表格本身是按照人设定的规则来展示数据，具有很强的对齐特性，如果能够得到对齐很好的表格单元格的边框，那么还原表格的结构就非常容易了，因此重点就是如何获得更好的对齐的单元格边框。 接下来是对单元格的后处理得到表格结构的过程。分为cell matching，empty cell searching和empty cell merging三个步骤得到最终的表格结构。 表格识别效果
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OCR 已经广泛地应用于身份认证、财税报销、文档电子化等场景。 项目地址在文末！ 今天和大家介绍一个超轻量级的中文 OCR 项目，目前这个项目已在 GitHub 上标星 6.7k。 本项目基于 chineseocr 与 psenet 实现中文自然场景文字检测及识别，支持竖排文字识别，支持 ncnn、mnn、tnn 推理 ( dbnet(1.8M) + crnn(2.5M) + anglenet 第三方 Demo 根据本项目，基于 TNN 实现的轻量级中文字符 ocr demo，支持 iOS 和 Android 系统，凭借 TNN 优化的 CPU(ARMv7、ARMv8) 和 GPU(OpenCL Android 识别展示 .Net Demo 识别展示 第三方 TNN Demo 识别展示 从这些第三方应用上看这款轻量级 OCR 识别效果也很优秀。
安装opencv-python开发包 pip install opencv-python 安装Tesseract-OCR Python SDK支持 pip install pytesseract 下载Tesseract-OCR 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： ? 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： ?
关于中文的识别，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。 下好后，放到Tesseract-OCR项目的tessdata文件夹里面。 3、下载jTessBoxEditor，这个是用来训练字库的。 以上的几个在百度都能找到下载，就不详细讲了。 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
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。 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） ncnn 实现 crnn_dense (改变了全连接为 conv1x1) ncnn 实现 shuuflenev2 角度分类网络 ncnn 实现 ocr 整个流程 最近，项目作者对更新了可实现的功能。
放假了，终于可以继续可以静下心写一写OCR方面的东西。上次谈到文字的切割，今天打算总结一下我们怎么得到用于训练的文字数据集。 额外的图像增强 第三步生成的汉字图像是最基本的数据集，它所做的图像处理仅有旋转这么一项，如果我们想在数据增强上再做多点东西，想必我们最终训练出来的OCR模型的性能会更加优秀。
long startTime = System.currentTimeMillis(); String imgPath = "/Users/wangjing/Desktop/ocr ITesseract instance = new Tesseract(); String tessData = "/Users/wangjing/Desktop/ocr instance.setDatapath(courseFile + "//tessdata"); instance.setLanguage("eng");//chi_sim ：简体中文 原图片 6.2、识别效果 七、汉化 7.1、发现左上角仅有的几个汉字没有识别成功；接下来我们要下载汉化包： https://raw.githubusercontent.com/tesseract-ocr /tessdata/master/chi_sim.traineddata 7.2、然后放到我们 Tess4j/tessdata 目录下；然后程序中语言改为中文：instance.setLanguage(
：基于CNN的实现 blog: http://blog.xlvector.net/2016-05/mxnet-ocr-cnn/ I Am Robot: (Deep) Learning to Break github: https://github.com/tmbdev/clstm caffe-ocr: OCR with caffe deep learning framework github: https ://github.com/pannous/caffe-ocr Digit Recognition via CNN: digital meter numbers detection ? github(caffe): https://github.com/SHUCV/digit Attention-OCR: Visual Attention based OCR ? github: https://github.com/da03/Attention-OCR umaru: An OCR-system based on torch using the technique
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。 对于中文识别且识别困难（如文字比较模糊）的场景，建议尝试模型 conv-lite-lstm。 对于简单的中文识别场景，可以使用模型 densenet-lite-lstm 或 densenet-lite-fc ，或者利用自己的训练数据对它们进行精调。 图片预测 类CnOcr是OCR的主类，包含了三个函数针对不同场景进行文字识别。类CnOcr的初始化函数如下： 其中的几个参数含义如下： model_name: 模型名称，即上面表格第一列中的值。 函数CnOcr.ocr(img_fp)和CnOcr.ocr_for_single_line(img_fp)内部其实都是调用的函数CnOcr.ocr_for_single_lines(img_list)。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我 来源：公众号 机器之心 授权 想要试试中文 OCR？这个项目可以考虑，轻量模型，不需要 GPU 也能跑得动。 ? 光学字符识别（OCR）现在已经有很广泛的应用了，很多开源项目都会嵌入已有的 OCR 项目来扩展能力，例如 12306 开源抢票软件，它就会调用其它开源 OCR 服务来识别验证码。 如果要说到中文 OCR，像身份证识别、火车票识别都是常规操作，它也可以实现更炫酷的功能，例如翻译笔在书本上滑动一行，自动获取完整的图像，并识别与翻译中文。 目前比较常用的中文 OCR 开源项目是 chineseocr，它基于 YOLO V3 与 CRNN 实现中文自然场景文字检测及识别，目前该项目已经有 2.5K 的 Star 量。 而本文介绍的是另一个新 开源的中文 OCR 项目，它基于 chineseocr 做出改进，是一个超轻量级的中文字符识别项目。
想要试试中文 OCR？这个项目可以考虑，轻量模型，不需要 GPU 也能跑得动。 光学字符识别（OCR）现在已经有很广泛的应用了，很多开源项目都会嵌入已有的 OCR 项目来扩展能力，例如 12306 开源抢票软件，它就会调用其它开源 OCR 服务来识别验证码。 如果要说到中文 OCR，像身份证识别、火车票识别都是常规操作，它也可以实现更炫酷的功能，例如翻译笔在书本上滑动一行，自动获取完整的图像，并识别与翻译中文。 目前比较常用的中文 OCR 开源项目是 chineseocr，它基于 YOLO V3 与 CRNN 实现中文自然场景文字检测及识别，目前该项目已经有 2.5K 的 Star 量。 而本文介绍的是另一个新 开源的中文 OCR 项目，它基于 chineseocr 做出改进，是一个超轻量级的中文字符识别项目。
其中文字识别技术（OCR）作为计算机视觉的主要方向之一，其识别对象包括扫描合同、印章、卡证、表格与票据信息结构化，在业务办理、风险控制、内部数据库建设与信息支撑等场景中都扮演着重要角色。 图 通用卡证结构化信息提取 场景 4：中文表格识别与属性分析 中文表格识别在保险理赔、财报分析和信息录入等场景应用颇多，实际业务中人工进行录入成本高，同时，开源中文表格数据集少也限制了中文表格识别模型的发展 针对以上情况，通过采用数据标注、数据合成和微调等场景适配方法，同时结合表格属性识别，快速完成中文表格识别任务。 图 中文表格识别与属性分析 更多内容 PaddleOCR 除了提供产业级特色模型 PP-OCR 与 PP-Structure 以外，打通从数据合成标注、模型训练到推理部署的应用全流程。 提供 22 种训练部署方式，半自动标注工具 PPOCRLabel，《动手学 OCR》电子书以及丰富的场景应用和前沿算法，通过全流程的开发体验助力产业界快速落地 OCR 应用。
其中文字识别技术（OCR）作为计算机视觉的主要方向之一，其识别对象包括扫描合同、印章、卡证、表格与票据信息结构化，在业务办理、风险控制、内部数据库建设与信息支撑等场景中都扮演着重要角色。 图 通用卡证结构化信息提取 场景4：中文表格识别与属性分析 中文表格识别在保险理赔、财报分析和信息录入等场景应用颇多，实际业务中人工进行录入成本高，同时，开源中文表格数据集少也限制了中文表格识别模型的发展 针对以上情况，通过采用数据标注、数据合成和微调等场景适配方法，同时结合表格属性识别，快速完成中文表格识别任务。 图 中文表格识别与属性分析 更多内容 PaddleOCR除了提供产业级特色模型PP-OCR与PP-Structure以外，打通从数据合成标注、模型训练到推理部署的应用全流程。 提供22种训练部署方式，半自动标注工具PPOCRLabel，《动手学OCR》电子书以及丰富的场景应用和前沿算法，通过全流程的开发体验助力产业界快速落地OCR应用。
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
目录 1、项目简介 2、项目配置 3、问题解决 ---- 1、项目简介 近期GitHub上一位大神开源了一个叫做chineseocr_lite的OCR的项目，这是一个超轻量级中文OCR，支持竖排文字识别 psenet（8.5M）,crnn_lstm_lite (9.5M) 和行文本方向分类网络（1.5M）； 任意方向文字检测，识别时判断行文本方向； 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）； ncnn实现crnn_dense(改变了全连接为conv1x1)； ncnn实现shuuflenev2 角度分类网络； ncnn实现ocr整个流程。 这里将自己配置好的项目分享给大家，可以关注我的微信公众号，回复关键字：中文OCR，获取项目。 拓展：GitHub开源：支持100多种语言的OCR文字识别
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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