随着人工智能的热度上升,图像识别这一细分领域也渐渐被人们所关注。在很多公司的业务中,有很多需要对图片进行识别的需求。为了帮助业务实现对这些图片、文档的识别和结构化,业界进行了一系列的实践和探索,最终确定了一些可行的方法。实践过程中,可能遇到过一系列问题和难点。本次直播分享,我们将结合目前的业务需求,说说爱奇艺在探索中遇到的痛点和难点以及识别技术中的一些细节。
在当今数字化时代,文字识别技术(OCR)已成为我们日常生活和工作中的重要工具。 OCR可以将图像或纸质文件中的文字转化为可编辑和可搜索的数字格式,为我们提供了便捷和高效的方式来处理大量的文本信息。
前几天,小编的一个朋友跟小编吐槽, 说起最近国内一些银行科技内部在用的比较流行的几种高科技技术,其中OCR一定是逃不过去的, 但凡哪家银行想做数字化转型,从行长到老总肯定第一句就说要做OCR,但到底什么是OCR,能做什么,可能说出的人并不知道,只是知道这个名字说出来就代表着智能项目。 OCR,全称optical character recognition,意思是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程;即,对文本资料进行扫描,然后对图像文件进行分析
本期将介绍并演示C++ OpenCV使用PaddleOCR做文字识别的步骤与效果。
光学字符识别OCR技术(Optical Character Recognition)是指从图像中自动提取文字信息的技术。这项技术横跨了人工智能里的两大领域:CV(计算机视觉)和NLP(自然语言处理),综合使用了这两大领域中的很多技术成果。
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。
在 Java 中,图片文字识别可以通过 Tesseract-OCR 的 API 完成。Tesseract-OCR 是一个开源的 OCR(Optical character recognition,光学字符识别)引擎,用于识别各种类型的图片中的文本。此外,我们还需要 Leptonica 库的支持,这是一个用于图像处理和分析的开源库。
OCR(光学字符识别)是是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理,获取文字及版面信息的过程。目前,这项技术在拍照搜题、拍照翻译等应用中得到广泛使用。
光学字符识别(OCR)是目前应用最为广泛的视觉AI技术之一。随着OCR技术在产业应用的快速发展,现实场景对OCR提出新的需求:从感知走向认知——OCR不但需要认识文字,也要进一步理解文字。因此,结构化逐渐成为OCR产业应用的核心技术之一,旨在快速且准确地分析卡证、票据、档案图像等富视觉数据中的结构化文字信息,并对关键数据进行提取。OCR结构化技术通常要解决两个高频应用任务类型:
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。很多流行的开源项目,其背后或多或少都会出现 OCR 的身影。
图像版PDF文件里面都是图片,要先通过OCR技术识别出文本,然后才能进行进一步处理编辑。下面是3个免费的PDF文件OCR识别软件工具:
OCR技术有着丰富的应用场景,包括已经在日常生活中广泛应用的面向垂类的结构化文本识别,如车牌识别、银行卡信息识别、身份证信息识别、火车票信息识别等等,此外,通用OCR技术也有广泛的应用,如在视频场景中,经常使用OCR技术进行字幕自动翻译、内容安全监控等等,或者与视觉特征相结合,完成视频理解、视频搜索等任务。
有时候网上看到一张图片,比如电影截图,里面有台词,想把台词复制出来,这时候你可能会照着图片中的文字,手动打出来,但如果文字太多或者一篇文章,这样你会崩溃的,这时候你就需要ocr了。
n全新发布数据合成工具Style-Text:可以批量合成大量与目标场景类似的图像,在多个场景验证,效果均提升15%以上。
OCR方向的工程师,之前一定听说过PaddleOCR这个项目,其主要推荐的PP-OCR算法更是被国内外企业开发者广泛应用,短短半年时间,累计Star数量已超过15k,频频登上Github Trending和Paperswithcode 日榜月榜第一,在《Github 2020数字洞察报告》中被评为中国Github Top20活跃项目,称它为 OCR方向目前最火的repo绝对不为过。
腾讯云文字识别OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是一种将图像或手写文字转换成文本的技术。腾讯云文字识别OCR是腾讯云AI能力之一,可以将印刷体、手写体、数字、符号等多种形式的文字图像转换成可编辑文字内容,同时提供多种编程语言SDK、API等接口方式,为各行业提供高效、准确的文字识别服务。
之前为给位朋友分享过:GitHub开源:17M超轻量级中文OCR模型、支持NCNN推理,该项目仅仅支持中文OCR识别,本篇博文将分享支持100多种语言的OCR文字识别项目:Tesseract OCR。
在现代信息处理和管理的时代,光学字符识别(OCR)技术成为了一个非常重要的工具。OCR技术能够将图像中的文本内容转换为可编辑的文本,广泛应用于文档管理、数据录入、票据处理等领域。Surya-OCR是一个强大的OCR库,提供了简便的API和高效的字符识别能力,适用于各种场景下的文本提取需求。
直接上源码,这是一个收费的且不开源的库,测试效果也不太理想 亲测效果: 对于相同字体。非倾斜的,比如http://dz.bjjtgl.gov.cn/service/checkCode.do,识别率还是挺高的; 对于斜体或者其他变异的,如下代码识别率就很低了,可能需要调整识别引擎的参数了,大家自己查找测试下。 这个测试版本的,会有弹出对话框 框框~~ package com.example; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File;
最近有读者问我平时是怎么记录视频笔记的,因为陌溪之前一直沉迷于B站视频学习,在很多热门的视频下都留下我写的视频学习笔记,也成功帮助小伙伴们节省了很多时间,这次陌溪把压箱底的记笔记操作分享给大家。
机器之心发布 机器之心编辑部 PaddleOCR 可称得上 OCR 方向目前最火的 repo。 OCR 方向的工程师,之前一定听说过 PaddleOCR 这个项目,累计 Star 数量已超过 20000+,频频登上 GitHub Trending 和 Paperswithcode 日榜月榜第一,在 Medium 与 Papers with Code 联合评选的《Top Trending Libraries of 2021》,从百万量级项目中脱颖而出,荣登 Top10!在《2021 中国开源年度报告》中被评
文章目录 《这是我见过最强的OCR开源算法模型了》 前言 一、来吧,展示! 二、OCR简介 (一)什么是OCR (二)应用举例 (三)OCR难点 三、PaddleOCR介绍 (一)总结介绍 (二)相关地址总结 四、PaddleOCR的使用 (一)PaddleOCR项目介绍 (二)测试自己的数据 五、多维度对比分析 (一)教程的完备性对比 (二)易用性对比 (三)运行速度对比 (四)精度对比 (五)多角度对比 (六)其他分析 六、总结 《这是我见过最强的OCR开源算法模型了》 前言 最近参加“中国软件杯”的一
OCR 方向的工程师,一定需要知道这个 OCR 开源项目:PaddleOCR。短短几个月,累计 Star 数量已超过 7.2K,频频登上 Github Trending 日榜月榜,称它为 OCR 方向目前最火的 repo 绝对不为过。
PP-OCR是PaddleOCR自研的实用的超轻量OCR系统。在实现前沿算法的基础上,考虑精度与速度的平衡,进行模型瘦身和深度优化,使其尽可能满足产业落地需求。该系统包含文本检测和文本识别两个阶段,其中文本检测算法选用DB,文本识别算法选用CRNN,并在检测和识别模块之间添加文本方向分类器,以应对不同方向的文本识别。当前模块为PP-OCRv3,在PP-OCRv2的基础上,针对检测模型和识别模型,进行了共计9个方面的升级,进一步提升了模型效果。
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。cnocr目前内置的文字检测和分行模块无法处理复杂的文字排版定位。如果要用于场景文字图片的识别,需要结合其他的场景文字检测引擎使用。
导 读 OCR方向的工程师,之前一定听说过PaddleOCR这个项目, 累计Star数量已超过20000+, 频频登上GitHub Trending和Paperswithcode 日榜月榜第一, 在Medium与Papers with Code 联合评选的《Top Trending Libraries of 2021》,从百万量级项目中脱颖而出,荣登Top10! 在《2021中国开源年度报告》中被评为活跃度Top5! 称它为 OCR方向目前最火的repo绝对不为过。 PaddleOCR影响力 PP-OC
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。
1、muggle_ocr是一款轻量级的ocr识别库,对于python来说是识别率较高的图片验证码模块。
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
近年来,随着人工智能技术的快速发展,OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)技术得到了广泛的应用和重视。OCR技术用于将印刷或手写的文本转化为可编辑的数据,极大地提高了数据处理的效率和精确度。腾讯云的文字识别服务提供了强大而可靠的OCR功能,为开发者和AI爱好者提供了便捷的文字识别解决方案。
本文介绍了OCR(光学字符识别)技术的基本概念、发展历程、主要应用领域,以及基于深度学习的OCR识别框架。与传统OCR相比,基于深度学习的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。
因项目需要,调研了一下目前市面上一些开源的OCR工具,支持本地部署,非调用API,主要有PaddleOCR/CnOCR/chinese_lite OCR/EasyOCR/Tesseract/chineseocr/mmocr这几款产品。 本文主要尝试了EasyOCR/CnOCR/Tesseract/PaddleOCR这四款产品。
图像文字作为信息传递的重要载体,图像文字识别对于高效化办公,场景理解等有着重要的意义。
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。
经过多年累计后,该项目 GitHub Star 数量已超过 20000+,并频频登上 GitHub Trending 和 Paperswithcode 日榜月榜第一。
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:
导语 | 2021年1月, 微信发布了微信8.0, 这次更新支持图片文字提取的功能。用户在聊天界面和朋友圈中长按图片就可以提取图片中文字,然后一键转发、复制或收藏。图片文字提取功能基于微信自研OCR技术,本文将介绍微信OCR能力是如何落地文字提取业务的。文章作者:伍敏慧,腾讯WXG研发工程师。 一、背景 微信8.0上线了图片提取文字的功能,用户在聊天界面和朋友圈中如果想提取图像中的文字,不用再辛苦打字了,只要简单几个步骤,就可以拿到图片中的文字内容,超级方便实用。 图1 微信客户端提取图片中的
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
GPT-SoVits 是一款强大的支持少量语音转换、文本到语音的音色克隆模型。支持中文、英文、日文的语音推理。
从古至今,文字经历了数代变革,最终发展成为现在的简体字。近来以来,随着科技的发展,人类变得越来越“懒”,从抛弃纸笔投入电脑的怀抱,再到现在从键盘到语音的转移。虽然不管如何发展,文字依然是人们不可丢弃的东西,但是出于让生活更便利的目的,它也在随着科技而发生变化,比如担当着人工智能基础之一的文字识别技术(OCR)。 OCR是指光学设备(扫描仪、数码相机等)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,其本质就是利用光学设备去捕获图像并识别文字,将人眼的能力延
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
OCR是一项科技革新,通过自动化大幅减少人工录入的过程,帮助用户从图像或扫描文档中提取文字,并将这些文字转换为计算机可读格式。这一功能在许多需要进一步处理数据的场景中,如身份验证、费用管理、自动报销、业务办理等都显得尤为实用。现如今,OCR解决方案会结合AI(人工智能)和ML(机器学习)技术,以自动化处理过程并提升数据提取的准确性。本文将介绍该技术的前世今生,一览该技术的阶段性发展:传统OCR技术统治的过去,深度学习OCR技术闪光的现在,预训练OCR大模型呼之欲出的未来!
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
一般直接运行可能会出错,因为需要下载eng.traineddata语言包,可以识别数字和字母,注意一下下载地址和保存路径,国内的网很容易下载失败,所以导致运行出错。
平时,我们参加一个会议,拍下了关键图片,想搜索相关的文献,却要一个一个字母输入搜索;看一个视频,觉得里面的台词很好,想记录下来,看视频一个一个字母码出来?;网上搜索一些文档,不能下载,却想引用这些资料里面的文字,却碰到复制权限的限制(不给复制),那怎么办?;看一篇文献,有一些单词看不懂,也要一个一个码出来搜索,翻译?
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。
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