这次要推荐的是一款可以纯离线使用,无需担心隐私泄露的开源OCR软件,开源项目已经快到5k star的项目,名称叫“Umi-OCR”,OCR图片转文字识别软件,完全离线。截屏/批量导入图片,支持多国语言、合并段落、竖排文字。可排除水印区域,提取干净的文本,基于 PaddleOCR 。
2、在任意地方创建一个文件夹tessdata,将下载的chi_sim.traineddata 和 eng.traineddata语言包存放在该目录下,也可以直接存放到自己项目的resources/tessdata目录下。
在日常的工作中,例如自动化测试开展时,经常涉及到一些验证码识别、文本识别、图像识别的场景,市面上虽也有很多识别工具,但质量、准确性参差不齐。
作者介绍: 数据平台部OCR+团队负责人。2008年毕业于中国科学院研究生院,主攻模式识别、计算机视觉、图像处理、以及深度学习等方向。读研期间曾在模式识别顶级期刊PAMI(IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)发表指纹识别相关论文。此前在腾讯优图团队从事图像处理(人脸识别)相关工作,现在属于腾讯技术工程事业群\数据平台部\OCR+团队,主要从事文字识别、图像语义理解等相关工作。 引言 OCR技术,通俗来讲就是从图像中
本教程将介绍如何使用 OpenCV OCR。我们将使用 OpenCV、Python 和 Tesseract 执行文本检测和文本识别。
Tesseract是一个开源的ocr(光学字符识别,即将含有文字的图片转化为文本)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。
在当今这样的时代,任何组织或公司要扩大规模并保持相关性,都必须改变他们对技术的看法,并迅速适应不断变化的形势。已经知道Google如何将图书数字化。还是Google Earth如何使用NLP识别地址。或者如何读取发票,法律文书等数字文档中的文本。
之前一篇介绍了Tesseract-OCR安装与测试,已经对中文字符的识别支持。大家反馈比较多,所以决定在写一篇,主要是介绍用它做项目时候需要注意的问题与一些比较重要的函数使用。主要介绍一下Tesseract-OCR中如何实现结构化的文档分析以及相关区域的定位识别。
“忽略区域”是指图片上指定位置与大小的矩形区域,完全处于这些区域内的文字块,将被排除。
注:此篇内容主要是综合整理了光学字符识别 和OCR技术系列之一】字符识别技术总览,详情见文末参考文献
为应用提供丰富的AI(Artificial Intelligence)能力,支持开箱即用。开发者可以灵活、便捷地选择AI能力,让应用变得更加智能。
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? OCR英文全称是Optical Character Recognition,中文叫做光学字符识别。它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来,并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一,而且这个课题已经是比较成熟了,并且在商业中已经有很多落地项目了。比如汉
在接口自动化工作中,经常需要处理文字识别的任务,而OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)库能够帮助我们将图像中的文字提取出来。Python中有几个常用的OCR库,包括pyocr、pytesseract和python- tesseract、EasyOCR。本文将对它们进行比较,并提供一些示例代码来演示它们在实际接口自动化工作中的应用。
本文介绍了证件识别技术的起源、发展和应用前景。随着互联网和智能手机的普及,证件识别的需求也日益增加。本文主要从证件识别技术的起源、发展、实现方式、技术挑战和前景展望等方面进行了详细的阐述和分析。证件识别技术的应用范围广泛,包括金融、医疗、物流等行业,在医疗行业,可以用于电子病历的识别和医疗票据的识别;在物流行业,可以用于快递单据的识别和追踪等。证件识别技术的应用前景非常广阔,但同时也面临着一些技术挑战,如识别准确率、效率、适应性等方面的问题。
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。
文字,一种信息记录的图像符号,千年来承载了太多的人类文明印记。OCR,一种自动解读这种图像符号的技术,一直以来都备受关注。尤其在信息时代的今天,数字图像纷繁复杂,如何便捷高效的获取其中的文字信息,更有着重要的时代意义。作为模式识别领域最为经典的研究热点之一,OCR经历了长时间的发展变化,各种新技术、新方法、新应用层出不穷。 OCR技术的过去和现在: OCR(光学字符识别技术),是通过扫描仪或相机等光学输入设备获取纸张上的文字、图片信息,利用各种模式识别算法对文字的形态结构进行分析,形成相应的字符特征描述
讲师简介:毕业于华中科技大学,负责智能图像相关AI产品,熟悉AI视觉工程化,对计算机图像处理有一定的理解,现担任腾讯云大数据及人工智能产品中心高级工程师。
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。
目前,很多网站为了防止爬虫肆意模拟浏览器登录,采用增加验证码的方式来拦截爬虫。验证码的形式有多种,最常见的就是图片验证码。其他验证码的形式有音频验证码,滑动验证码等。图片验证码越来越高级,识别难度也大幅提高,就算人为输入也经常会输错。本文主要讲解识别弱图片验证码。
需要环境 Python3.x以上 需要安装PIL以及tesseract-ocr引擎。点我下载tesseract-ocr引擎 如何使用 pip install pytesser3 如图: 【可
国内快速下载链接:Releases · xushengfeng/eSearch · fastgit
1 图像采集:就直接通过HTTP抓HTML,然后分析出图片的url,然后下载保存就可以了
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.
小编昨天为大家分享了Windows系统下的一款功能强大且免费的 OCR 开源工具 Umi-OCR。
导读|腾讯云OCR团队在产品性能的长期优化实践中,结合客户使用场景及产品架构对服务耗时问题进行了深入剖析和优化。本文作者——腾讯研发工程师彭碧发详细介绍了OCR团队在耗时优化中的思路和方法(如工程优化、模型优化、TIACC加速等),通过引入TSA算法使用TI-ACC减少模型的识别耗时,结合客户使用场景优化编解码逻辑、对关键节点的日志分流以及与客户所在地就近部署持续降低传输耗时,克服OCR耗时优化面临的环节多、时间短甚至成本有限的问题,最终实现了OCR产品平均耗时从1815ms降低到824ms。希望大
由于最近在接触一些OCR的工作,所以本期《晓说AI》和大家分享一下我的一些总结,先从基本的概念讲起。如有错误,还请指正,谢你3千遍。如有疑问,欢迎留言,我会第一时间答复。
本文参考http://blog.sina.com.cn/s/blog_4aa166780101cji7.html实现,在这里感谢该文章的作者。 OCR(Optical Character Recognition):光学字符识别,是指对图片文件中的文字进行分析识别,获取的过程。 Tesseract:开源的OCR识别引擎,初期Tesseract引擎由HP实验室研发,后来贡献给了开源软件业,后经由Google进行改进,消除bug,优化,重新发布。当前版本为3.02 项目下载地址为:http://jaist.dl.
Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 重度互联网爱好者们福利来了! 你是否遇到过这种情况:一个梗图寻遍全网都还没找到。 现在外网一位小哥搞出了一个互联网规模的Meme搜索引擎,库里有近两千万个梗图,涵盖各种小众文化。 检索关键词,或者上传相似图片,结果就能秒出! 若遇到Meme库里没有的梗图,还可共享上传。 网友六年都没找到的梗图,在这个小哥的网站上2分钟就找到了。 然鹅这样一个秒秒钟出梗图的背后的装置确实酱婶儿的: (这不会有点太简陋了吧) 这时候可能就有盆友好奇,这个粗糙的装置
我们生活在这样一个时代:任何一个组织或公司要想扩大规模并保持相关性,就必须改变他们对技术的看法,并迅速适应不断变化的环境。我们已经知道谷歌是如何实现图书数字化的。或者Google earth是如何使用NLP来识别地址的。或者怎样才能阅读数字文档中的文本,如发票、法律文书等。
OCR 是人工智能里面非常重要的基础能力之一。腾讯云人工智能产品总监王磊,结合物流场景解读了OCR技术。“OCR文本识别能够优化物流行业流程,解放人力降低成本。” [1503556556876_5635_1503556557294.jpg] 王磊介绍,OCR文本识别存在三大挑战。其一是文本是由多个文字拼接组成,没有明显边界,文本框内除了笔画,其余部分均是背景,给文本识别特征提取带来难度;其二是文本是由若干汉字、英文或标点符号混合在一起,长度变化大,由于网络感知野受限,定位BOXES本身困难;其三是如果BO
作者:benpeng,腾讯 CSIG 应用开发工程师 腾讯云 OCR 团队近期进行了耗时优化,通用 OCR 优化前平均耗时 1815ms,优化后平均耗时 824ms,提升 2.2 倍。本文旨在让大家了解 OCR 团队在耗时优化中的思路和方法(如工程优化、模型优化、TIACC 加速),希望能给大家在工作中提供一些新的思路。 一、背景介绍 1、业务背景 近期某重要客户反馈,受当前正在使用的 OCR 服务可用性(非腾讯云)的影响,业务不可用长达半个小时,而且这样的情况时有发生。为了更好的服务,客户开始调研,主要是
点击上方蓝色“程序猿DD”,选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料! 在我们办公时,是不是经常遇到图片内容转文字的需求? 你是用什么工具解决的呢?是手机自带拍照转文字功能?还是使用 QQ 里面的工具? 今天我们就为大家介绍一款 GitHub 用户 ianzhao05 刚发布的小工具 ——textshot,只需要截屏就能实时生成文字。读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。 项目链接:https://github.com/ianzhao05/textshot 使用方法 运行
前面的文章《3分钟读取、汇总300个pdf文件内容!多简单!多快!| PA实战应用》里,讲了使用Power Automate Destkop直接提取PDF文件内容的操作方式,但有朋友问,是否可以提取图片转成的PDF内容:
OCR技术的中文译名为光学字符识别,该技术能够将图片中的文字提取为可编辑的文字。虽然时至今日技术仍不成熟,但在大多数情况下已经能够代替人工独立作业。而微软更是早在office 2003就加入了OCR功能。近日,微软为旗下SkyDrive存储服务增加了OCR识别功能,能够对相机胶圈中的照片进行自动OCR识别。
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。
参数: image 图片文件路径,支持png、tiff、jpeg等格式 engine tesseract引擎,通过函数tesseract()来创建 language 训练数据的语言字符简写,默认为英语(eng) datapath 训练数据的路径,模型为系统库 options tesseract引擎的相关参数,默认为NULL,可查看文档 cache 可以使用训练数据的缓存版本,默认为TRUE
2019年9月7日,云+社区(腾讯云官方开发者社区)主办的技术沙龙——AI技术原理与实践,在上海成功举行。现场的5位腾讯云技术专家,在现场与开发者们面对面交流,并深度讲解了腾讯云云智天枢人工智能服务平台、OCR、NLP、机器学习、智能对话平台等多个技术领域背后架构设计理念与实践方法。
频频登上Github Trending和Paperswithcode 日榜月榜第一,
近期Github开源了一款基于Python开发、名为Textshot的截图工具,刚开源不到半个月已经500+Star。
腾讯云慧眼人脸核身,是一组对用户身份信息真实性进行验证审核的服务套件,提供各类认证功能模块,包含证件 OCR 识别、活体检测、人脸比对, 及各类要素信息核验能力,以解决行业内大量对用户身份信息在线核实的需求,广泛应用于金融、政务民生等领域。
4)测试两张图片,denggao.jpg(中文信息)、test.jpg(英文信息)
今天我们就为大家介绍一款 GitHub 用户 ianzhao05 刚发布的小工具——textshot,只需要截屏就能实时生成文字。读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。
我们以识别诗词为例 下面是我们要识别的图片 📷 先看下效果图 📷 我们运行代码后识别的结果,有几个字没有正确识别,但是大多数字都能识别出来。 一行代码就能识别图片,我们背后要做些准备工作的 这里我们需要用到两个库:pytesseract和PIL 同时我们还需要安装识别引擎tesseract-ocr 下面就来讲讲这几个库的安装,因为只有这几个库安装好以后Python才能实现一行代码实现图片文字识别 一,pytesseract和PIL的安装 安装这两个包可以借助pip - 1,命令行安装 pip install
安装这两个包可以借助pip - 1,命令行安装 pip install PIL pip install pytesseract - 2,如果你用的pycharm编辑器,就可以直接借助pycharm实现快速安装。 在pycharm的Settings设置页按照下面步骤操作
今天我们就为大家介绍一款 GitHub 用户 ianzhao05 刚发布的小工具 ——textshot,只需要截屏就能实时生成文字。读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。
在人工智能兴起的当下,AI正以不可思议的速度重塑着每一个行业。在笔者看来,AI处理能力强弱的最核心的评判指标终将是数据,先是数据质量,再是数据规模。两者任何一个的差距都将是能力强弱的分水岭。那么接踵而至数据从哪里来?我们又将要如何提取数据?...本文的这款软件将会重点帮我们解决如何从图片、二维码、PDF等介质中提取文件内容的问题,相信大家读完本文后会有一定的收获。
机器之心报道 机器之心编辑部 这个文本 OCR 小工具,能让你「所截即所得」。 在我们办公时,是不是经常遇到图片内容转文字的需求? 你是用什么工具解决的呢?是手机自带拍照转文字功能?还是使用 QQ 里面的工具? 今天我们就为大家介绍一款 GitHub 用户 ianzhao05 刚发布的小工具——textshot,只需要截屏就能实时生成文字。读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。 项目链接:https://github.com/ianzhao05/textshot 使用方法 运行 text
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