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如何基于Python代码实现高精度免费OCR工具

Windows版安装可以直接访问下载链接.Mac下可以使用Homebrew进行安装,brew install tesseract Textshot Textshot是一款截图识别OCR工具,因此, 它主要涉及2个环境,截图 OCR识别 Textshot首先通过截图获取需要进行识别的图像,然后对这副图像进行OCR识别,输出识别结果。 pyscreenshot或者pillow中的ImageGrab函数,它的调用方式如下,shot = ImageGrab.grab(bbox=(x1, y1, x2, y2)) 也就是说,我们只需要把鼠框选的起点和终点传给 ,这时候可以调用下面语句进行截图,获取需要OCR识别的本图像,shot = ImageGrab.grab(bbox=(x1, y1, x2, y2)) OCR识别 通过ImageGrab.grab 回顾一下Textshot的项目,我们会发现截图范围内的图像、OCR识别只需要2行代码,大多数都是在围绕获取窗口起点和终点在开发。

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当uiautomator遇到xpath和ocr,畅快

发现腾讯优图的 ocr 可以返回所在的区域后,灵光一闪感觉可以用在 uiautoamtor 上,加上一直想要一个可以通过 xpath 获取元素的想法,因此 adbui 诞生了。 找到节点后,根据节点的 bounds 属性里面的值,获取元素的 x, y, width, height 值,根据这些值构造一个 UI 对象,UI 对象里面可以放置 click 等想要的方法。? BY OCR 的实现 首先体验一下牛逼的腾讯优图 OCR,http:open.youtu.qq.com#char-general image.png 可以看到优图的 OCR,不仅仅可以识别出,还给出了在图片中的信息 ,拿到信息使用 adb 命令点击,就是我们想要的结果。 然后将 jpg 格式的数据交给 ocr 类,将数据通过 POST 请求优图服务,获取上图类似的 json 结果。在结果中检索需要的,然后获取相关的位置信息。

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    复现腾讯表格识别解析| 鹅厂技术

    3) 对校正后的图调用OCR,识别其中的本内容,以及每个符的。4) 根据第2)步得到的框线,计算出有哪些行,哪些列,其中哪些单元格跨行列合并了。 横线校正至水平,也即线上所有点的y一致;竖线校正至竖直,也即线上所有点的x一致。最后将求得的投影变换应用到原图中,将图片也校正。3 OCR将校正后的图片送去OCR,可得到图中每个符的。 注意我司几个OCR平台返回的结果都是一串本框,这个本框不一定与表格单元格能一一对应,有可能一个本框里包含多个单元格,也可能一个单元格里检测出多个本框。 每个本框中有若干符,附带的对判断其所属单元格就十分重要了。下图是我司某个OCR平台所返回的识别结果。?4 识别表格结构接下来需要识别表格的结构,以跟OCR结果进行匹配。 5 匹配内容,确定号和对齐方式2.4定义的表格还有4)5)6)没有识别。经过以上步骤,我们已经得到每个单元格的和每个符的

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    OpenCV Python + Tesseract-OCR轻松实现中识别

    第一行是版本信息,第二行是支持的语言信息,默认只支持英。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:? =0,)返回所有识别的Box框,每一行为一个BOX信息输出每行的前五个值分别是,识别的符、BOX框的左上角与右下角识别def image_to_string( image, lang=None nice=0, output_type=Output.STRING, timeout=0,)输入的图像通道顺序是RGB,OpenCV默认为BGR,返回的是识别结果必输入的参数是image,其它可选英与数识别 Tesseract-OCR默认支持英与数识别,有输入图像如下:? 中识别默认情况下Tesseract-OCR不支持中识别,需要下载中识别的模型件,然后放置到安装路径的tessdata目录下: C:Program FilesTesseract-OCRtessdata

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    走进AI时代的档识别技术 之表格图像识别

    3) 对校正后的图调用OCR,识别其中的本内容,以及每个符的。 4) 根据第2)步得到的框线,计算出有哪些行,哪些列,其中哪些单元格跨行列合并了。 2.3 OCR 将校正后的图片送去OCR,可得到图中每个符的。 每个本框中有若干符,附带的对判断其所属单元格就十分重要了。下图是我司某个OCR平台所返回的识别结果。 ? 2.4 识别表格结构 接下来需要识别表格的结构,以跟OCR结果进行匹配。 2.5  匹配内容,确定号和对齐方式 2.4定义的表格还有4)5)6)没有识别。经过以上步骤,我们已经得到每个单元格的和每个符的。 接下来就只需进行对号入座就可得到每个单元格中的本,也即解决了6)。号可由OCR本高度确定,但是由于返回的高度总有一些不一样,实际表格中常常不会有太多号,经常是同一列的单元格用一样的号。

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    Pc微信转账记录Ocr识别备注 金额

    参数 图片, 节集, , png、gif、jpg图片,尺寸不宜过大.局部变量 XML对象, 对象.局部变量 源代码, 节集 .如果真 (XML对象.创建 (“Microsoft.XMLHTTP”, (“responseText”, ))).版本 2.支持库 spec .子程序 转账识别, , , 转账识别转账识别转账识别.局部变量 区域截图_金额, 节集.局部变量 返回本_金额, 本型.局部变量 返回位置_金额, 精易_.局部变量 确认收钱_位置, 精易_.局部变量 聊天框_, 精易_ 返回位置_金额 = 阿信.找图_从句柄 (, #转账识, , )处理事件 ()程序_延时 2.图片 = 区域截图_金额返回本_金额 = 百度云OCR识别图片 (区域截图_金额)程序_延时 (500) 点击转账鼠_单击 (handwork, 返回位置_金额.横, 返回位置_金额.纵, 1 = 阿信.找图_从句柄 (, #聊天框, , ) 程序_延时 (500) 调试输出 (“聊天框”, 聊天框_.横) 鼠_单击 (handwork, 聊天框_.横, 聊天框_.纵 + 20

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    Selenium&Pytesseract模拟登录+验证码识别

    ,来判断大概可能是 哪个母Pytesseract--验证码识别1 简介Python-tesseract是一款用于光学符识别(OCR)的python工具,即从图片中识别出其中嵌入的。 作为脚本使用它将打印出识别出的而非写入到件。 识别库pip3 install pytesseracttesseract-ocr安装,识别引擎windows:https:digi.bib.uni-mannheim.detesseract下载tesseract-ocr-setup img_code.location right = img_code.location + img_code.size bottom = img_code.location + img_code.size print(验证码 ::, left, top, right, bottom) # 利用python的PIL图片处理库,利用,切出验证码的图 im = Image.open(login.png) im = im.crop

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    使用Tensorflow实现口算检查器(1):模型选择

    OCR是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用符识别方法将形状翻译成计算机的过程;即,针对印刷体符,采用光学的方式将纸质档中的转换成为黑白点阵的图像OCR技术在印刷、打印行业应用广泛,可以快速的将纸质资料转换为电子资料。OCR能识别符,当然识别数也不在话下,而且OCR技术已经得到多年的发展,非常成熟。 看起来似乎问题可以很快得到解决,将识别出的本进行分割,然后转化为算式进行运算就可以求值。但这种方案的最大问题在于,我们没有得到算式的。这样如果检查出错误后,无法明确识错误的位置,无法满足需求。 识别数和运算符号使用训练出的模型,进行数和运算符号识别,识别结果包括类别以及在图像中的。 有了识别出的数和运算符号以及其,我们就可以进行一系列的判断,确定运算式及其位置,这部分的逻辑也有一定的复杂度,但是相比之前的目检测,还是简单不少。

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    OCR技术浅析

    笔者针对业务中的身份证照片识别需求分别尝试了传统OCR识别框架及基于深度学习的OCR识别框架。下面就以身份证识别为例分别简要介绍两种识别框架。 因此,处理该问题的思路为:先定位目物体(证件),矫正后提取进行识别,最后进行语义纠错,如下图:目物体定位并矫正。 基于现有的先验信息,定位最后的方法为采用模板关键点特征匹配的方法,并利用模板上特征点及目图像特征点之间的关系进行透视变换,以定位目物体,如下图所示。 接着,基于四角的,进行旋转、仿射、尺寸的变换,并提取出目物体的俯视图。?因位置相对固定,接着便分割出区域,二值化后,行列分割出单个符。 可见,基于深度学习的OCR识别框架相比于传统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。本行检测,其又可分为水平行检测算法与倾斜行检测算法。

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    双十一无套路,paddlepaddle一键识别到手价

    不用怕,paddlepaddle开源模型库教你一键识别到手价前面写过一篇飞桨的ocr识别 《PaddleHub一键OCR识别(超轻量8.1M模型,火爆)——本地实现》前两天把这个算法扩展了下,应用于淘宝商品的到手价识别识别效果展示部分图片及结果如下图所示 代码&逻辑 基本逻辑: 如上图所示,需要先配置到手价案,调用飞桨ocr识别出对应,以正则筛选符合要求的目本(也可不做正则匹配,主要为了降低计算距离的复杂度),计算各本到目案之间的距离 (images=) def handle_data(txt_data): pass def order_text_box_position(txt_data): 本对位置排序,从左上到右下,并选取左下和右下的纯数 |带¥符号的|以【起】结尾的 一般 带¥符号的|以【起】结尾的 可以确认为目值,不过最好加一个距离验证 顺序为:左上 右上、右下、左下,图片左上角为起始原点 值为 # 预选列,剔除其他干扰本 else: # 获取参考位置 reference_position = get_reference_position(txt_data) # 计算距离求最小距离 # 注意:小数点结尾,被分割了,找下一个距离最近的本拼接

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    教程 | Adrian小哥教程:如何使用Tesseract和OpenCV执行OCR本识别

    使用该模型能够检测和定位图像中本的边界框。那么下一步就是使用 OpenCV 和 Tesseract 处理每一个包含本的图像区域,识别这些本并进行 OCR 处理。 首先,我们使用 OpenCV 的 EAST 本检测器来检测图像中的本。EAST 本检测器将提供本 ROI 的边界框。 我们使用原始和新的维度计算比率,用于稍后在脚本中扩展边界框(第 89 和 90 行)。然后调整图像大小,此处忽略长宽比(第 93 行)。接下来,我们将使用 EAST 本检测器:? 第 159 行基于边界框的 y 按自上而下的顺序对结果进行了排序。对结果进行循环,我们:将 OCR 处理过的本打印到终端(第 164-166 行)。 现在我们添加填充,从而扩展 ROI 的边界框,准确识别本:??

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    OCR是RPA机器人的眼睛

    OCR ( Optical Character Recognition ) 光学符识别,是指电子设备(扫描仪、数码相机等)将手写或印刷的符转换为计算机可识别的数符代码技术。 它可将纸质材料转化为数化的电子信息。RPA20190811001 (1).jpg早期的OCR,由于精度不够高、设置难、需要预先统一可读资料的格式,可用范围十分有限。 随着OCR技术的不断发展,出现了与AI相结合的AI-OCR技术,弥补了原先的不足,提高了通用性。 RPA2019081004.jpg借助AI-OCR这双慧眼,RPA可利用AI的自主学习,实现包括手写在内的高精度符识别,使信息数据化,并由RPA自动进行提取和输入工作,提高处理纸质档的业务效率 以下,列举几个RPA与AI-OCR相结合,实现处理纸质档业务流程效率化的案例。

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    B站UP主自制OCR翻译器,自动截屏翻幕,还是论阅读神器 | 亲测好用

    这个翻译器是基于OCR技术制作的,也就是说,你只需在界面上截图,即使是游戏、动画新番的幕,也能截屏翻译。而且,随着画面的改变,还可以直接自动翻译。?还有生肉漫画。? 目前,这个软件可在GitHub上免费下载,链接已附末。使用方法这个OCR翻译利用了百度AI的识别,通过识别图片上的外进翻译。下载之后,是这样的。? 其中最上面的OCR API是必须要注册的,点击注册OCR这个按钮,就会弹出OCR的注册教程。按照注册教程操作就好,填上了key和secret之后记得要保存设置哦!下面的API码也建议注册。 它的基本操作:通过截图获取需要翻译的屏幕区域通过截图(可自动),并发送至百度AI的识别接口;获取识别好的后发送给百度、腾讯、彩云等翻译接口;结果反馈至GUI界面。 以一篇机器学习论《Review of Text Style Transfer Based on Deep Learning》PDF版为例。?我们来试试题。首先,截取题范围。?

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    PaddleOCR新发版v2.2:开源版面分析与轻量化表格识别

    核心功能点如下:支持对图片形式的档进行版面分析,可以划分题、表格、图片以及列表5类区域(与Layout-Parser联合使用)支持题、图片以及列表区域提取为段(与PP-OCR联合使用 整体流程可以分为上下两部分,其中上半部分(黑色支路)是普通的OCR过程,通过(1)本检测模块对表格图片进行单行检测,获得,然后通过(2)本识别模块识别模型得到结果。 结合黑色支路本检测获得的单行本框4点,共同输入(4)Cell聚合模块,再通过(5)Cell本聚合模块,将属于同一单元格的本拼接在一起。 它通过计算由本检测算法获得的本框(红色框)与表格结构预测模块得到的Cell(蓝色框)之间的IOU和顶点距离来进行单行到多行的聚合。 (5)Cell本聚合模块,根据已有的红色本框顺序,按照从上到下从左到右顺序利用(4)Cell聚合模块的结果将(2)本识别结果和进行拼接,这样对于多行本的单元格内容即可拼接成一个符串。

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    爬虫还担心验证码问题吗?这你给你解决方案!

    这里使用了 pytesseract 来进行验证码识别,它是基于 Google 的 Tesseract-OCR ,所以在使用之前需要先安装 Tesseract-OCR。使用 PIL 来进行图像处理。 pillow 的缘由:由于PIL仅支持到Python 2.7,加上年久失修,于是一群志愿者在PIL的基础上创建了兼容的版本,名叫Pillow,支持最新Python 3.x,又加入了许多新特性。 然后将图像二值化 # 二值化,采用阈值分割法,threshold为分割点 threshold = 140 table = ): # x for y in range(img.size): # y 结果有点令人痛心,不过我们也算是为我们的目踏进了一小步。你以为这篇章就这样完了吗?嗯,是的,这篇章就这样完了。 参考档:Verification-code-crack后台回复:【验证码源码】获取源码

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    RPA之眼:AI-OCR,Fax-OCR概述

    丨马磊OCR是一种与RPA机器人协作的一项重要技术,相当于机器人的眼睛。OCR是英“Optical Character RecognitionReader”的简称,光学符识别。 从名我们不难看出,OCR就是读取手写和印刷,并把读取的信息转换成可以在电脑的Excel,World等软件上使用的信息处理技术。 当前的信息化社会,大量的件被电子化,纸质的件越来越少。 OCR的注意点OCR技术确实可以自动实现数据的本化,也是一项非常有效的效率改善的技术手段,但是现在的阶段OCR并非无所不能。1、无法对应多份件。 一般来说,OCR 需要读取本内容以及件内容的模板,并定义好抽出的对象数据的位置。但是,由于客户的件模板并不统一,件模板和数据位置也不尽相同,这种情况应对起来就比较困难了。 所以对于一些既有模板以外的件要格外注意。2、数据抽出后,必须进行人工确认。虽然AI-OCR可以通过机器学习技术去识别手写,但是很多不清楚,或者写法不鲜明的还是很难做到完美识别。

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    尝试绕过验证码

    按照一般的做法,是先截取页面的图,然后通过位置,来定位验证码的位置,然后截取验证码。效果如下? 我首先想到的是,通过mitmproxy拿到图片的url来获取图片,进而来识别图片的,发现那url,每次请求都会变化。于是只能用截图的方式了。 top = captcha.location # 区块截图左上角在网页中的yright = left + captcha.size # 区块截图右下角在网页中的xbottom = top + captcha.size # 区块截图右下角在网页中的y picture = Image.open(rlogin.png)picture = picture.crop((left, top, right, bottom)) 对比度增强sharp_img = sharpness.enhance(2.0)sharp_img.save(rcaptcha.png)code = test()print(code) 图片有了,怎样识别

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    【Python】轻松识别,这款Python OCR库支持超过80种语言

    OCR是什么?有一款软件叫扫描全能王,想必一些小伙伴听过,这是一个OCR集成软件,可以将图像内容扫描成。所以说,OCR作用是对本资料的图像件进行分析识别处理,获取及版面信息。 OCR的全称叫作“Optical Character Recognition”,即光学符识别。这算是生活里最常见、最有用的AI应用技术之一。? 细心观察便可发现,身边到处都是OCR的身影,档扫描、车牌识别、证件识别、银行卡识别、票据识别等等。OCR本质是图像识别,其包含两大关键技术:本检测和识别。 先将图像中的特征的提取并检测目区域,之后对目区域的的符进行分割和分类。?关于EasyOCRPython中有一个不错的OCR库-EasyOCR,在GitHub已有9700star。 可以看到路上的三个路名以及拼音都识别出来了!识别的结果包含在元组里,元组由三部分组成:边框本、识别概率。

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