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OCR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。 因此自然场景中的文字识别,也经常被单列为场景文字识别(Scene Text Recognition, STR),相关内容可回顾往期SigAI的文章。 OCR路线典型的OCR路线如下图所示?其中影响识别准确率的瓶颈是文字检测和文本识别,而这两部分也是OCR的重中之重。在传统OCR中,图像预处理通常是针对图像的成像问题进行修正。 基于注意力机制文本检测的网络结构文本识别文本识别在传统中采用模板匹配的方式进行分类。但是对于文字行,只能通过识别出每一个字符来确定最终文字行从内容。因此可以对文字行进行字符切分,以得到单个文字。 FOTS的总体结构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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OCR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识别框架,而随着深度学习的崛起,基于这一OCR识别框架以另外一种新的思路迅速突破了原有的瓶颈(如文字定位、 传统OCR框架如上图所示,传统OCR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。 下面介绍基于传统OCR框架处理身份证文字识别:身份证识别流程与上述框架稍微有所差异。对该问题,已知先验信息:a.证件长宽固定;b.字体及大小一致;c.文本相对于证件位置固定;d.存在固定文字。 这里的难点在于二值化,二值化效果的好坏直接影响字符分割,并最终影响识别结果。受光照和拍摄质量的影响,全局二值化难以设置统一的阈值,而自适应二值化算法易受到阴影及模糊边界的干扰。 基于深度学习的OCR识别框架?目前,从流程上来说,主要分为两步,首先是检测出图像中的文本行,接着进行序列识别。

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    OCR简介

    因此自然场景中的文字识别,也经常被单列为场景文字识别(Scene Text Recognition, STR),相关内容可回顾往期SigAI的文章。 OCR路线典型的OCR路线如下图所示其中影响识别准确率的瓶颈是文字检测和文本识别,而这两部分也是OCR的重中之重。在传统OCR中,图像预处理通常是针对图像的成像问题进行修正。 文本识别文本识别在传统中采用模板匹配的方式进行分类。但是对于文字行,只能通过识别出每一个字符来确定最终文字行从内容。因此可以对文字行进行字符切分,以得到单个文字。 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。 流形学习概述【获取码】SIGAI0723 关于感受野的总结 【获取码】SIGAI0723 随机森林概述 【获取码】SIGAI0725 基于内容的图像检索综述——传统经典方法【获取码】SIGAI0727

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    OCR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? 它是利用光学和计算机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。 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开始挣钱了。 其实我们自己也能感受到,OCR确实也在改变着我们的生活:比如一个手机APP就能帮忙扫描名片、身份证,并识别出里面的信息;汽车进入停车场、收费站都不需要人工登记了,都是用车牌识别;我们看书时看到不懂的题 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焕发第二春。

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    数平精准推荐 | OCR之数据篇

    导语:深度学习在OCR领域的成功应用需要大量数据,数平精准推荐团队利用图像增强,语义理解,生成对抗网络等生成高质足量的数据,为算法模型提供燃料,帮助OCR服务在多种业务场景中快速迭代,提升效果。 fig.2 OCR图像文字识别效果二. OCR数据生成对基于深度学习的而言,训练数据的数量很大程度上影响了效果。 在计算机视觉领域,数据机器生成主要可粗略的分为三种类型:底层的图像处理,中间层的图像理解加人为规则,以及高层的端到端图像数据生成,OCR的数据生成同样遵循这三类。 在OCR领域,除了上述的基础图像处理,书写文字的属性及背景图片也可以极大的多样化。 腾讯TEG数平精准推荐团队OCR方面已经有了多年积累下的各项积累,愿意与任何有OCR相关需求的业务同事们进行交流合作,以TEG的使命:专业、合作、伙伴为目标,唯愿以持续打造业界一流的数据、算法、

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    数平精准推荐 | OCR之系统篇

    算法、数据、系统三位一体,组合成完整的OCR在线服务。 图2 一个OCR识别实例2) 系统运行态如图3,我们详细剖析上述实例在框架中的运行过程? 图3 系统运行态 1. 六、结束语我们推出了OCR系列文章总共包括了《OCR之检测篇》、《OCR之识别篇》、《OCR之数据篇》、《OCR之系统篇》等4篇文章,希望通过这些文章能够与大家一同探讨OCR领域的一些与应用 在后续的工作中,团队也将继续在OCR领域深耕细作,不断前行,持续提升水平与服务质量,为OCR的发展贡献微薄之力。 &业务合作请咨询:hongfawang@tencent.com,亦长期招聘优秀算法工程师与实习生,欢迎联系。

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    OCR】大批量生成文字训练集

    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。

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    OCR在爱奇艺的应用实践及演进

    另外,由于同时训练分割和识别算法,算法性能也得到了大幅提升,我们可以从以下几个方面来看 OCR 的发展:首先是文字检测部分,借鉴物体检测的发展,文字检测也从检测单行、较规则的文字发展到了检测任意方向文本 最后就是基于 OCR 的信息提取,传统的 OCR 只解决了从图像中提取文字的需求,但是类似票据识别等场景,除了识别文字外,也需要识别文字之间的关系,判断哪些文字属于预打印的内容,哪些文字属于填写的内容 InfoQ:您方便聊聊目前 OCR 在工业界的主流应用有哪些?层面还存在哪些瓶颈? 现在的 OCR 主要是根据具体任务设计的专用算法,对不同语种或者不同类型的文字识别效果差异很大,所以提升 OCR 的通用能力以及泛化能力是一个需要探索的问题。 InfoQ:接下来,爱奇艺还将做哪些事情提高 OCR 的整体效果?

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    腾讯数平精准推荐 | OCR之识别篇

    移动互联网的爆炸式增长以及深度学习的普及,分别从业务需求与支撑两方面,进一步推动OCR领域发展。OCR可深入服务于广告推荐系统的图像内容提取、广告素材审核、广告图像创意、用户理解,等等。 ”和“医学文献图像”等极具挑战任务的4项冠军,再次证明了Tencent-DPPR团队在OCR领域的研发能力。 业内主流OCR,通常分为文字检测与文字识别2个模块:通过检测算法定位到文本行,后通过识别算法阅读出文本行内容。本文将介绍Tencent-DPPR团队的文字识别算法。 二 腾讯DPPR团队场景文字识别本章重点介绍腾讯数平精准推荐团队(Tencent-DPPR)的深度OCR算法。 OCR在广告图像以及其他形式图像的研究与落地,仍存在巨大潜力尚待挖掘,本团队也会继续精耕细作。

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    OCR系列一】光学字符识别介绍

    注:此篇内容主要是综合整理了光学字符识别 和OCR系列之一】字符识别总览,详情见文末参考文献什么是 OCROCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)。 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开始挣钱了。 识别方法(引用自【OCR系列之一】字符识别总览) 现在我们只想单纯地想对字符进行识别,那方法会有哪些呢? 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焕发第二春。 参考: 光学字符识别,百度百科 【OCR系列之一】字符识别总览

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    干货 | 证件全文本OCR,了解一下

    作者简介周源,携程平台研发中心高级研发经理,从事软件开发10余年。2012年加入携程,先后参与支付、营销、客服、用户中心的设计和研发。 本文从计算机视觉的前世今生,到证件全文本OCR的实践,带你了解人工智能、计算机视觉、深度学习、卷积神经网络等。无论是计算机视觉的入门者还是从业者,希望都可以有所收获。 2、携程证件OCR项目 2.1 项目目标根据携程的实际使用场景,使用OCR识别身份证、护照、火车票、签证等证件的中文英文及数字文本信息。 而无引导的情况,则完全使用基于Attention的整行识别做范文本处理。 4.5 文本识别文本识别部分我们使用灰度投影在切割无关信息(比如少数民族的拼音、外籍护照的发音注释等)、二值化归一化下采样池化等做比较识别。并且引入了HOG、LBP、Haar等特征的权重机制。

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    干货 | OCR在携程业务中的应用

    以携程业务为例,在供应商资质鉴定,商家产品上传,产品展示等多个环节都涉及到计算机视觉的应用,其中包括文字识别(Optical Character Recognition,OCR)场景文字识别(SceneText OCR在携程业务中主要起到两方面作用。 二、OCR OCR由两方面组成,分别为文字的检测和文字内容的识别,如图1所示。 图1 图像中的文字检测和识别过程三、OCR在携程业务中的方案 我们的方案也是由两部分组成的,首先是对图片中的文字进行检测,然后对检测出的文字内容进行识别。 对于非受控场景,由于存在大量的艺字体,以及文本的形变和文字大小的多样化等原因,该任务并不适合采用上述方法进行处理,我们选择使用TextSnake方法。

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    宜信OCR探索与实践​|直播速记

    宜信OCR探索与实践|完整视频回放 分享实录 一、OCR概述 1.1 OCR演进 传统图像,冈萨雷斯的图像处理。 1.2 OCR商业服务 身份证卡证类相对容易些,但是要做到复杂场景的,也不是那么容易。 发票、业务单据相对复杂,除了识别,更重要的是版面分析。 2.2 识别过程中需要解决的问题 三、OCR算法详解 3.1 算法概述——分享原则 大家一定要自己弄细节,读代码、甚至自己动手撸,自己训练,调参,排错,才能有真正的体会和理解,只讲我认为每个算法里面不太好理解 表中从下往上的检测算法排序按照效果:越来越好 从anchorbased(也就是右边所示的最下面的那张图),现在逐渐转向pixel-based(像素级别)(右边所示的中间的那张图),主要是语义分割的效果实在是太好了 容器方式 没有开启Batching,自己控制batch 宿主机只需要显卡驱动•容器内包含CUDA、cuDNN,免去版本适配 服务容器: 自己定义了Web容器基础镜像 自动构建容器、动态编排 本文作者:宜信学院

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    腾讯数平精准推荐 | OCR之检测篇

    数平精准推荐团队在OCR领域深耕细作多年,自研的基于深度学习方法的文本检测与识别多次在ICDAR竞赛数据集上刷新世界纪录,特别是在2017年举办的第14届ICDAR官方竞赛中,斩获了“COCO-TEXT ”、“医学文献图像”等挑战任务中的4项冠军,获得了业内广泛好评,同时也再次证明了团队在OCR领域的研发能力。 3、部分场景图片文本检测效果图腾讯数平精准推荐团队自研的OCR目前已经广泛服务于公司内部的多个业务。在各类场景中,例如广告素材、游戏图片、敏感广告等,都有良好的效果,部分文本检测效果如图8所示。 、手Q看点、话题圈、天御、社交广告等业务,尤其在广告推荐的场景中,通过OCR对广告的素材创意进一步的识别和理解,大幅提升了用户点击率预估的效果。 在OCR方面,我们已经有了多年积累下的各项积累,愿意与任何有OCR相关需求的业务同行进行交流合作,持续打造业界一流的数据、算法和系统。

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    腾讯数平精准推荐 | OCR之检测篇

    数平精准推荐团队在OCR领域深耕细作多年,自研的基于深度学习方法的文本检测与识别多次在ICDAR竞赛数据集上刷新世界纪录,特别是在2017年举办的第14届ICDAR官方竞赛中,斩获了“COCO-TEXT ”、“医学文献图像”等挑战任务中的4项冠军,获得了业内广泛好评,同时也再次证明了团队在OCR领域的研发能力。 3、部分场景图片文本检测效果图腾讯数平精准推荐团队自研的OCR目前已经广泛服务于公司内部的多个业务。 ,尤其在广告推荐的场景中,通过OCR对广告的素材创意进一步的识别和理解,大幅提升了用户点击率预估的效果。 在OCR方面,我们已经有了多年积累下的各项积累,愿意与任何有OCR相关需求的业务同行进行交流合作,持续打造业界一流的数据、算法和系统。

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    OCR】大批量构造中文文字训练集

    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。

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    产品资讯|腾讯优图OCR,让文字识别更精准!

    OCR (Optical Character Recognition光学字符识别),是从图像中检测并识别文字的一种方法,通过扫描等光学输入方式将各种书籍、文档、证照或各种票据等印刷体文字转化为图像信息 腾讯优图OCR基于业界领先的深度学习和千万级别的数据,支持多场景、任意版面的整图文字识别 ,具备英文和数字、多语种(包括日文、韩文、西班牙文、法文、德文、葡萄牙文等)、以及超过9000个常用汉字的简繁体识别能力 以下小视频带你深入了解腾讯优图OCR。 视频内容     优图OCR已经在腾讯内外的多个产品或业务上得到了广泛应用和落地。 优图OCR通过长期积累和对应用场景的深入研究,形成了一整套独创性体系,多次在国际权威的文本检测和识别比赛上排名第一,并有效解决了手写体无规则、字迹潦草、模糊等难点,识别效果达到国内首家企业级应用水准 腾讯优图OCR仍在不断探索和提升,在未来,识别结果将更精准、全面、高效。Tencent YouTu Lab image.png

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    彭碧发:腾讯云文字识别OCR构建和应用

    2019年9月7日,云+社区(腾讯云官方开发者社区)主办的沙龙——AI原理与实践,在上海成功举行。 现场的5位腾讯云专家,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领域背后架构设计理念与实践方法。 以下内容整理自腾讯云高级工程师彭碧发,给大家带来“腾讯云文字识别 OCR 构建和应用”的分享内容。幻灯片2.JPG我的演讲题目是“OCR应用和构建”,大概会发30分钟左右的时间。 主要讲解的是OCR上云过程中碰到的问题以及产品介绍。 先进行一下自我介绍,我叫彭碧发,是腾讯云大数据及AI人工智能中心的高级工程师,研究生是在华中科大学图像所毕业的,在腾讯云先后参与了图像分析、OCR,目前主要负责OCR上云。

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    Python使用OCR识别图片中的文字(入门篇)

    首先下载并安装tesseract-ocr软件,然后使用pip install pytesseract和pip install pillow安装扩展库。接下来准备一个图片,里面写点文字,例如:?

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    产品资讯|明星产品- 腾讯优图OCR,让文字识别更精准

    OCR (Optical Character Recognition光学字符识别),是从图像中检测并识别文字的一种方法,通过扫描等光学输入方式将各种书籍、文档、证照或各种票据等印刷体文字转化为图像信息 腾讯优图OCR基于业界领先的深度学习和千万级别的数据,支持多场景、任意版面的整图文字识别 ,具备英文和数字、多语种(包括日文、韩文、西班牙文、法文、德文、葡萄牙文等)、以及超过9000个常用汉字的简繁体识别能力 以下小视频带你深入了解腾讯优图OCR。视频内容 图OCR已经在腾讯内外的多个产品或业务上得到了广泛应用和落地。 优图OCR通过长期积累和对应用场景的深入研究,形成了一整套独创性体系,多次在国际权威的文本检测和识别比赛上排名第一,并有效解决了手写体无规则、字迹潦草、模糊等难点,识别效果达到国内首家企业级应用水准 腾讯优图OCR仍在不断探索和提升,在未来,识别结果将更精准、全面、高效。 Tencent YouTu Lab---- image.png

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      自定义模板OCR基于业界领先的深度学习技术和图像处理技术,提供针对任意固定版式的卡证票据的结构化识别能力,产品可由用户建立键值对应关系自主定制模板,提升信息数据的提取和录入效率。

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