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超全的OCR数据

数据基于MSCOCO数据。 由于文本的多样性和图像中背景的复杂性,数据是具有挑战性的。文本有不同的语言(中文、英文或两者的混合)、字体、大小、颜色和方向。 数据分为训练和测试两部分,训练包含从原始数据集中随机选择的300个图像,其余200个图像构成测试,此数据集中的所有图像都已完全注释。 ? 5、ICDAR 数据下载链接:https://rrc.cvc.uab.es/ ICDAR作为一个Challenge性质的平台,包含了2011~2019年各类OCR相关的数据。 ? ? 7、Chinese Text in the Wild(CTW) 数据下载链接:https://ctwdataset.github.io/ 数据介绍:主要包括3万多幅街景图像中注释的3850个独特的中文文本数据

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OCR技术】大批量构造中文文字训练

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。 现在开始一步一步生成我们的3755个汉字的印刷体文字数据。 我一共使用了十三种汉字字体作为我们接下来汉字数据用到的字体,具体如下图: ? 额外的图像增强 第三步生成的汉字图像是最基本的数据,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。 至此,我们所需的印刷体汉字数据已经成功生成完毕,下一步要做的就是利用这些数据设计一个卷积神经网络做文字识别了!

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    Python 中文图片OCR

    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:https://github.com/tesseract-ocr/tessdata ,下载”chi_sim.traineddata”,然后copy到训练数据的存放路径 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。

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    数据 | 中文新闻分词

    下载数据请登录爱数科(www.idatascience.cn) 包含一些中文新闻文本,可用于训练中文自动分词。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源

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    MORAN文本识别算法开源,刷新多个OCR数据state-of-the-art

    近日华南理工大学金连文老师组在文本识别领域又出牛文,提出一种基于像素级不规则文本纠正的识别新算法MORAN(Multi-Object Rectified Attention Network),刷新了多个OCR 数据的最高精度,并将其开源了! 在常用的IIIT 5K、IC03、IC13、SVT、SVT-Perspective、CUTE80、IC15等7个OCR数据上,取得了state-of-the-art的识别性能。 ASRN网络结构 最终的MORAN算法在多个数据上均超越了state-of-the-art。 实验结果 ? ? 作者称论文投稿时达到多个数据当时最高准确率。

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    Teamcenter RAC 查找数据并获取数据中文

    // 根据名称查找数据集合 TCComponentDatasetType datasetType = (TCComponentDatasetType) TCUtil.GetSession().getTypeComponent

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    OpenCV Python + Tesseract-OCR轻松实现中文识别

    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: ?

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    中文自然语言处理数据:ChineseNLPCorpus(附链接)

    本文为你推荐中文自然语言处理数据。 /ChineseNLPCorpus 以下来自该项目介绍页 中文自然语言处理数据,平时做做实验的材料。 Bakeoff 2005:一共有四个数据,包含繁体中文和简体中文,下面是简体中文分词数据。 Chinese-Word-Vectors 中文完形填空数据 下载地址:https://github.com/ ymcui/Chinese-RC-Dataset 中华古诗词数据库 最全中华古诗词数据 下载地址:https://github.com/kfcd/chaizi 中文数据平台 搜狗实验室 搜狗实验室提供了一些高质量的中文文本数据,时间比较早,多为2012年以前的数据

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    利用CNN进行中文文本分类(数据是复旦中文语料)

    利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据是复旦中文语料) 利用RNN进行中文文本分类(数据是复旦中文语料) 上一节我们利用了RNN(GRU)对中文文本进行了分类,本节我们将继续使用 CNN对中文文本进行分类。 数据处理还是没有变,只是换了个模型,代码如下: # coding: utf-8 from __future__ import print_function import os import sys ") # 载入训练与验证 start_time = time.time() train_dir = '/content/drive/My Drive/NLP/dataset/ total_batch) if total_batch % config.print_per_batch == 0: # 每多少轮次输出在训练和验证上的性能

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    利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据是复旦中文语料)

    其中train存放的是训练,answer存放的是测试,具体看下train中的文件: ? 下面有20个文件夹,对应着20个类,我们继续看下其中的文件,以C3-Art为例: ? 2、数据预处理 (1)将文本路径存储到相应的txt文件中 我们要使用数据,必须得获得文本以及其对应的标签,为了方便我们进行处理,首先将训练集中的txt的路径和测试集中的txt的路径分别存到相应的txt文件中 ,具体代码如下: def txt_path_to_txt(): #将训练数据的txt和测试数据的txt保存在txt中 train_path = "/content/drive/My Drive/ 张晓凌 ( 中国艺术研究院 美术 研究所 研究员 ) : 我 最早 介入 “ 艺术 与 科学 ” 这个 主题 是 作为 撰稿人 为 这个 展览 搞 一个 专题片 , 一共 五 , 我 写 第一 , 如果想提高分类的性能,则需要进一步的数据预处理以及模型的调参了。

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    利用transformer进行中文文本分类(数据是复旦中文语料)

    和之前介绍的不同,重构了些代码,为了使整个流程更加清楚,我们要重新对数据进行预处理。 阅读本文,你可以了解中文文本分类从数据预处理、模型定义、训练和测试的整个流程。 一、熟悉数据 数据的格式是这样子的: 基本目录如下: ? 其中train存放的是训练,answer存放的是测试,具体看下train中的文件: ? fp.read() label = [[label2idx[label]] for label in labels.splitlines()] return data,label 将训练数据拆分为训练和验证 l2Loss = tf.constant(0.0) # 词嵌入层, 位置向量的定义方式有两种:一是直接用固定的one-hot的形式传入,然后和词向量拼接,在当前的数据上表现效果更好 另一种 # 就是按照论文中的方法实现,这样的效果反而更差,可能是增大了模型的复杂度,在小数据上表现不佳。

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    利用RNN进行中文文本分类(数据是复旦中文语料)

    利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据是复旦中文语料) 1、训练词向量 数据预处理参考利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据是复旦中文语料) ,现在我们有了分词后的 对训练和测试进行同样的清理后保存: def save(content_list,label_list): path = '/content/drive/My Drive/NLP/dataset/ 进行测试,这里我们的测试和验证是同样的: def test(): print("Loading test data...") (可选),要将训练好的向量和词编号进行对应; 将数据集中的句子中的每个词用编号代替,对标签也进行编号,让标签和标签编号对应; 文本可使用keras限制它的最大长度,标签进行onehot编码; 读取数据 (文本和标签),然后构建batchsize 搭建模型并进行训练和测试; 至此从数据的处理到文本分类的整个流程就已经全部完成了,接下来还是对该数据,使用CNN进行训练和测试。

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    Tesseract-OCR识别中文与训练字库实例

    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

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    OCR技术】大批量生成文字训练

    如果是想训练一个手写体识别的模型,用一些前人收集好的手写文字集就好了,比如中科院的这些数据。 现在开始一步一步生成我们的3755个汉字的印刷体文字数据。 我一共使用了十三种汉字字体作为我们接下来汉字数据用到的字体,具体如下 图: ? 额外的图像增强 第三步生成的汉字图像是最基本的数据,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。 至此,我们所需的印刷体汉字数据已经成功生成完毕,下一步要做的就是利用这些数据设计一个卷积神经网络做文字识别了!

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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。 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。

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    数据 | 图书数据

    下载数据请登录爱数科(www.idatascience.cn) 由电商平台爬取的图书信息,包括书名、出版信息、当前价格等。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 当当网搜索页面爬取。

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    数据 | 鲍鱼数据

    下载数据请登录爱数科(www.idatascience.cn) 通过物理测量预测鲍鱼的年龄。 从原始数据中删除了缺失值的样本,并且对连续值的范围进行了缩放。数据共4177个样本,8个字段 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 Warwick J Nash, Tracy L Sellers, Simon R Talbot, Andrew J Cawthorn and Wes B Ford (1994) "The Population 数据引用 Nash W J, Sellers T L, Talbot S R, et al.

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    数据 | 订购数据

    下载数据请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据记录了一家全球超市4年的订购数据,包含订单的订单号、下单时间、发货时间、运输模式、顾客名称和地区等信息。 1. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。

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    数据 | 行星数据

    下载数据请登录爱数科(www.idatascience.cn) 其记录了2014年之前天文学家在恒星(除了太阳)周围发现的行星的信息。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 数据来源 来源于UCI机器学习库。

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      通用文字识别(General OCR)提供通用印刷体识别、通用印刷体识别(高精度版)、通用印刷体识别(高速版)、通用手写体识别、英文识别等多种服务,支持将图片上的文字内容,智能识别为可编辑的文本,可应用于随手拍扫描、纸质文档电子化、电商广告审核、智能翻译等场景,大幅提升信息处理效率。

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