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pytorch ocr 数字识别库_pytorch handbook

在六七月份参加了一个比赛,做的项目是提取图片中的文字信息,首先是接触了一些文本检测算法(如CTPN,East),后研究了文本识别算法(我认为较好的是CRNN)。 代码地址 这次分享的是文本识别算法CRNN,具体的内容我就不涉及了,这篇文章主要是做算法代码的实现(参考原作者),建议大家研读算法一定要看作者发的Paper! 先下载360万中文数据集:Synthetic Chinese String Dataset .rar_免费高速下载|百度网盘-分享无限制 对于数据集我想说明一下,在文字识别领域有比较多的识别场景 ,例如场景文本识别,比较正规的图片信息识别,这些不同的应用场景需要对应不同的数据集训练,这次我自己应用到的场景比较正规的字体识别,所以这个训练集不一定能够用到所有场景,但也确实提供了一个不错数据集资源! (不定长识别是将训练集图片的放缩feed到神经网络中的尺寸应用到测试中,test.py已经标注!) (如果有帮助到你,可以在Github给我个star!)

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OpenCV实现0到9数字识别OCR

使用OpenCV对0到9数字进行识别,实现简单OCR功能,基于CA(轮廓)分析实现特征提取,基于L1距离计算匹配实现数字识别。在排除干扰的基础上,识别精度可以达到98%以上。 整个算法分为两个部分,第一部分是特征提取,提取的特征实现了尺度不变性与轻微光照与变形干扰排除,第二部分基于特征数据进行匹配实现了相似性比较,最终识别0到9十个数字。 第一部分详解: 算法的第一部分主要是实现以下功能,提取42个特征向量,用其中40个向量做匹配识别,另外两个向量做辅助检查。比如0跟1的横纵比有明显差别。特征提取的主要步骤如下: 1. 同样对数字ROI区域实现5x4的网格分割,每个Cell计算前景像素个数,也会借助权重比例进行分割,最终得到归一化之后的20个特征向量。 这样得到的40个特征向量具有放缩不变性与轻微抗干扰变形能力。 识别结果: ? 观察结论 训练数据和识别数据在字体、大小上均有差异,然而根据提取的特征进行匹配,均可识别,充分证明了本识别算法的尺度不变性与局部抗干扰能力。

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    OCR识别

    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

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    tf22: ocr识别——不定长数字识别

    上一篇: 身份证识别——生成身份证号和汉字 代码如下: #! /usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ tf CNN+LSTM+CTC 训练识别不定长数字字符图片 @author: liupeng """ from and steps % REPORT_STEPS == 0: do_report() #save_path = saver.save(session, "ocr.model /usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ tf CNN+LSTM+CTC 训练识别不定长数字字符图片 @author: pengyuanjie steps % REPORT_STEPS == 0: do_report(kk) #save_path = saver.save(session, "ocr.model

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    ocr文字识别0804

    今天我翻开ocr识别的demo发现,更新上线了智能卡证分类了。这意味着将为你的开发带来了极大的便利。 image.png 那我们来看一下这个接口给我们带来的能力是什么呢? DiscernType.N 否 Array of String 可以指定要识别的票证类型,指定后不出现在此列表的票证将不返回类型。不指定时默认返回所有支持类别票证的识别信息。 以下是当前支持的类型:IDCardFront: 身份证正面识别IDCardBack: 身份证背面识别Passport: 护照BusinessCard: 名片识别BankCard: 银行卡识别VehicleLicenseFront : 行驶证主页识别VehicleLicenseBack: 行驶证副页识别DriverLicenseFront: 驾驶证主页识别DriverLicenseBack: 驾驶证副页识别PermitFront: 当图片类型不支持分类识别或者识别出的类型不在请求参数DiscernType指定的范围内时,返回结果中的Type字段将为空字符串,Name字段将返回"其它" RequestId String 唯一请求 ID

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    Tesseract ocr文字识别

    https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/77776697 前面很早做了图片的文字识别主要用到了开源框架Tesseract,当然做OCR 先上个图: 工作中项目组一般使用java因此代码,下面贴出java代码,最简单的图片识别: package com.recognition; import java.awt.*; import new Tesseract(); // JNA Interface Mapping String fontPath = "E:/char_recongition/Tesseract-OCR / JNA Interface Mapping try { String fontPath = "E:/char_recongition/Tesseract-OCR

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    OCR文字识别技术

    信息化时代,录入信息的时代,在这大数据时代,非结构数据如何快速高效地处理图片化、形体化的信源,使之通过识别转化为可编辑的文本信息和特征数据,方便数据库的采集、管理、分析和决策,成为摆在诸多领域面前的共同难题 OCR技术的出现,解决了上述的难题。文字作为承载人类千年文明的符号,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。 OCR,作为一种自动解读这种图像符号的技术,毫无疑问将是下阶段大数据发展的大方向。 从身份证识别、银行卡识别、车牌识别到名片识别、文档识别等各种形式的识别OCR都能轻松搞定。现在你只要用手机对准这些进行拍照扫描,OCR技术瞬间就能将图片中的文字转变为可编辑的文本信息。 在这信息高速发展的时代,信息电子化已经成为了时代的必然趋势,而OCR技术作为文字电子化过程中最重要的环节,它改变了传统纸质介质资料输入的概念。

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    Tesseract Ocr文字识别

    Tesseract的OCR引擎最先由HP实验室于1985年开始研发,至1995年时已经成为OCR业内最准确的三款识别引擎之一。 \AppData\Local\Tesseract-OCR tesseract -v tesseract --list-langs  #查看Tesseract-OCR支持语言 三、配置tesseract /tesseract.exe' 四、代码识别 from PIL import Image import pytesseract path = "img\\text-img.png" text = pytesseract.image_to_string(Image.open(path), lang='chi_sim') print(text) 作为非常优秀的Ocr识别库,tesseract当然可以训练自己的数据模型 ,从而达到为我所用目的,后续文字会介绍如果训练自己的文字识别库。

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    Tesseract Ocr文字识别

    Tesseract的OCR引擎最先由HP实验室于1985年开始研发,至1995年时已经成为OCR业内最准确的三款识别引擎之一。 \AppData\Local\Tesseract-OCR tesseract -v tesseract --list-langs  #查看Tesseract-OCR支持语言 三、配置tesseract /tesseract.exe' 四、代码识别 from PIL import Image import pytesseract path = "img\\text-img.png" text = pytesseract.image_to_string(Image.open(path), lang='chi_sim') print(text) 作为非常优秀的Ocr识别库,tesseract当然可以训练自己的数据模型 ,从而达到为我所用目的,后续文字会介绍如果训练自己的文字识别库。

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    Python 图片识别 OCR

    文章目录 Python 图片识别 OCR #1 需求 #2 环境 #3 安装 #3.1 macOS #3.2 Linux(CentOS) #4 使用 #4.1 python安装pytesseract库 #4.2 Python代码 #5 在线案例 Python 图片识别 OCR #1 需求 识别图片中的信息,如二维码 #2 环境 macOS / Linux Python3.7.6 #3 安装 #3.1 下载语言包 地址 : https://github.com/tesseract-ocr/tessdata 我这里安装的是中文语言包 中文语言包 : https://github.com/tesseract-ocr 安装 tesseract-ocr wget https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/archive/3.04.zip unzip 3.04.zip cd tesseract install pytesseract pip install Pillow #4.2 Python代码 from PIL import Image import pytesseract # 指定图片路径和识别的语言

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    实战 | 计算器数码管OCR数字识别(附源码)

    导读 本文主要介绍一个计算器显示数字识别OCR实例,基于OpenCV和EasyOCR/PaddleOCR。 实例来源 实例来源于51Halcon论坛,对应的Halcon实现这里不做介绍,如下图,最终目的就是识别计算器显示数字内容。 初步思路:先提取显示区域ROI,然后使用EasyOCR或PaddleOCR直接识别。 实现步骤与演示 【1】通过HSV阈值筛选,分离液晶显示区域; 【2】轮廓筛选,精确定位出液晶显示区域; 【3】截取ROI后传给EasyOCR识别 【4】实现完整源码与注意事项 # -*- coding ROI = img[y-20:y+h+20,x-20:x+w+20].copy() ROI原始大小的识别结果: ROI扩大后的识别结果: 2、截取ROI之后也可使用PaddleOCR方法识别识别效果如下

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    OCR Tool PRO Mac(OCR光学字符识别)

    推荐这款OCR光学字符识别工具OCR Tool PRO,以卓越的准确性和速度从图像和 PDF 中提取文本。 OCR Tool PRO Mac图片OCR Tool PRO版软件功能OCR 工具允许在选定区域中捕获具有任何文本的屏幕的一部分。它可以立即被识别并复制到剪贴板。 OCR 工具是一种简单、易于使用、超级高效且尊重您的隐私(不会从您的设备中获取数据)。 主要特点抓取屏幕区域以实现超高效的 OCR多次抓取屏幕区域以快速工作从 iPhone/iPad 和扫描仪捕获图像以进行即时 OCR 并将结果复制到剪贴板。 扫描条形码和二维码左右旋转图像以获得更好的文本识别在输入图像上显示叠加使用快速模式或准确模式进行文本识别使用自动语言校正功能语言支持:英语、法语、意大利语、德语、西班牙语、葡萄牙语、繁体中文和简体中文。

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    OCR汉字识别的测试

    最近一直在做信息提取,其中碰到图片中文字提取的模块,这里面还真的水也很深。当然文字的定位提取是关键一步,但是更重要的还是后面直接输出文字模块。 目前开源的tes...

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    OCR检测与识别技术

    OCR(Optical Character Recognition, 光学字符识别)是指对输入图像进行分析识别处理,获取图像中文字信息的过程,具有广泛的应用场景,例如场景图像文字识别、文档图像识别、卡证识别 对比英文识别,中文OCR具备更强挑战。例如英文数字可建模为62分类问题,若要识别中文10000个汉字,则需建模为10000分类问题。 标注文字的成本远高于标注人脸、物体等数据,高标注成本限制了OCR数据集规模。因此,合成样本方法的出现,有效缓解了深度网络对于OCR真实标注数据的依赖,极大推动了OCR识别领域的深度算法的发展。 基于联结时序分类 与语音识别问题类似,OCR可建模为时序依赖的词汇或者短语识别问题。 一些学者尝试把CTC损失函数借鉴到OCR识别中,CRNN [5]就是其中代表性算法。

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    VIN识别OCR识别软件特点

    VIN码又叫车架号也叫车辆识别代码,是制造厂为了识别而给一辆车指定的一组编号。由于VIN码的数字和英文字母是不断切换,共有十七个数字及字母组成的编码。 现在,通过自主研发的OCR技术,研发出VIN识别OCR识别技术颠覆了手工录入VIN码信息的传统方式,解决了录入中容易出现问题的痛点,VIN识别OCR识别技术是采用视频流识别的形式,只需用手机扫一扫, 车架号VIN识别OCR识别技术是基于移动端(Android、iOS)操作系统开发的快速输入技术,通过手机摄像头可以快速读取汽车VIN码的编号。 VIN识别OCR识别软件特点如下: 1、秒速识别车架号,彻底解决手工输入痛点 2、视频预览识别VIN码 3、适应性强,白天晚上均可准确识别车架号 VIN识别OCR识别技术参数: (1)支持平台:Android2.3 以上、iOS6.0以上; (2)支持二次开发:提供Android开发JAR包,IOS平台.a静态库开发包; (3)识别模式:视频预览模式ocr识别; VIN识别OCR识别使用时需要注意事项: 1、手机有自动对焦功能

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    腾讯云OCR文字识别“测评”

    本文目录 前言 API选择 腾讯云OCR 简介: 请求头: 返回内容 计费方式 调用注意事项 PHP源码分享 使用体验: 前言 前不久有朋友为了方便工作,问我“怎么把图片中的文字提取出来”,我当时就想到手机 这里我选择的是 OCR-通用印刷体识别 腾讯云OCR 简介: 支持http和https协议 ? ? (PHP版本7.2) Github地址:https://github.com/qcgzxw/OCR 在线体验:https://test.freed.ga/OCR 使用体验: 返回值很详细,包括文字出现的 X,Y值,单个文字置信度,文字偏转角度,等等··· 返回值丰富,便于开发 无法识别旋转角度不同的文字。 (例如,有一半的文字是水平的,另一半是有超过45°的偏斜,将无法识别) 文字采用单个识别,未添加联想。 部分小图标会被识别为文字。

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    OCR文字识别软件怎样操作?

    今天小编给大家分享一种OCR文字识别软件可以辅助我们工作的一个操作。 首图带.png 具体操作: 第一步:首先,我们要和其他的使用工具一样,先打开该工具,进入到该工具的页面内。 1.png 第二步:在该工具的页面中,我们可以选择“极速识别”,极速识别的功能是进行单张或是批量的识别图片,从而将图片上的文字转换成文字的形式。 2.png 第三步:在极速识别的页面中,我们可以先进行添加图片,点击“添加文件”就可以进行添加了。如果我们是需要批量的识别图片内容的话,就需要点击的是“添加文件夹”了。 4.png 第五步:识别格式识别完成后,还有识别效果和输出目录需要我们进行修改,一般没有特别的需求的时候,识别效果使用默认效果就可以了。输出目录选择好方便与我们找到识别完成的内容。 5.png 第六步:最后一步点击“一键识别”,这样就结束了。 6.png 以上就是OCR文字识别软件一种功能的具体操作了,大家有兴趣的话,可以试着尝试一下哦!

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      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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