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。
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
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。
Dev Club 是一个交流移动开发技术，结交朋友，扩展人脉的社群，成员都是经过审核的移动开发工程师。每周都会举行嘉宾分享，话题讨论等活动。 本期，我们邀请了 腾讯 TEG 技术工程师“文亚飞”，为大家分享《深度学习在OCR中的应用》。 下面是分享实录整理： ---- 大家好，我是文亚飞，来自腾讯TEG，目前负责图像识别相关的工作。OCR（光学字符识别）旨在从图片中检测和识别文字信息，本次分享将介绍我们在OCR技术研发过程中的一些方法和经验总结。 一，OCR背景及基本框架介绍 OCR技术从上世纪60年代就开
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
随着图片时代的飞速发展，大量的文字内容为了优化排版和表现效果，都采用了图片的形式发布和存储，这为内容的传播和安全性带来了很大的便利，需要做重复性劳动。
导语：如果说算法和数据是跑车的发动机和汽油，那么系统则是变速箱，稳定而灵活的变速箱，是图像识别服务向前推进的基础。算法、数据、系统三位一体，随着算法的快速发展和数据的日益积累，系统也在高效而稳定地升级。 一、背景介绍 前面的系列文章分别介绍了算法和数据，如果说算法和数据是跑车的发动机和汽油，那么系统则是变速箱，稳定而灵活的变速箱，是图像识别服务向前推进的基础。算法、数据、系统三位一体，组合成完整的OCR在线服务。伴随着算法的升级和业务的持续接入，系统也经历了从单机版升级到分布式版本；从为了每个算法定制系统
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
在本文中，你将学习如何在深度学习的帮助下制作自己自定义的 OCR 来读取图像中的文字内容。我将通过 PAN-Card 图像的示例，带你学习如何进行文本检测和文本识别。但首先，让我们熟悉一下光学字符识别的过程。
我们的第一个任务是从图像/文档中检测所需的文本。通常，根据需要，你不想阅读整个文档，而只想阅读一条信息，如信用卡号、Aadhaar/PAN 卡号、姓名、账单金额和日期等。检测所需文本是一项艰巨的任务，但由于深度学习，我们将能够有选择地从图像中读取文本。
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。
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？
1、对于搜狗的接口调用的还是http://ocr.shouji.sogou.com/v2/ocr/json，这个接口识别效果很好，但是对于图片的尺寸有规定。 本人对截取图片进行了尺寸上的优化，保证较小的文字也能识别。具体大家自行测试。 2、腾讯ocr接口，也比较准确，但是速度比较慢。 3、百度ocr接口，精确度还可以，但是标点符号识别不准确，速度一般。 4、有道ocr接口，速度很快平均0.3-0.4秒就可识别出来。但是接口受ip请求的限制。（仅供参考） 软件使用： 1、默认快捷键F4，可以自行修改，在托盘图标右键设置里可以修改。 2、截图之后松开左键即可。 3、截图时按住Ctrl，强制性拆分文字。 说明：如果有问题请及时反馈 链接：https://pan.baidu.com/s/1P2xb9kBwX1gj8j2_APivZw 更新公告：
文字是传递信息的高效途径，利用OCR技术提取文本信息是各行业向数字智能化转型的第一步。与此同时，针对OCR提取的海量文本信息，利用NLP技术进一步加工提取、分析理解后才能最大化发挥文本信息的价值。NLP技术可以提升OCR准确率，并从文本中抽取关键信息、构建知识图谱，搭建检索、推荐、问答系统等。
也许这几年我们熟悉了文字图像识别，熟悉了全文翻译，甚至是智能写作，但是技术的发展总有一天要落实到应用，我们日常的办公是否已经被人工智能改变？
8 月 6 日，网易有道发布了一款全新的智能学习硬件：网易有道词典笔 2.0。该词典笔只要扫一扫就能自动识别生词、句子，并提供对应的释义、翻译与读音。重要的是，所有这些功能都可以在离线的情况下完成，包括 NMT 实现的整句翻译。当然，这支笔背后的技术不止这些，ASR（语音识别）和 NLU（自然语言理解）等技术也帮助其实现了在线的语音助手问答功能。
OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）目前是文字识别的统称，已不限于文档或书本文字识别，更包括识别自然场景下的文字，又可以称为STR（Scene Text Recognition）。
视觉信息提取（VIE）近年来受到了越来越多的关注。现有的方法通常首先将光学字符识别（OCR）结果组织成纯文本，然后利用标记级实体注释作为监督来训练序列标记模型。但是，它花费大量的注释成本，可能导致标签混淆，OCR错误也会显著影响最终性能。在本文中，作者提出了一个统一的弱监督学习框架，称为TCPN（标签、复制或预测网络），它引入了1)一种有效的编码器，可以同时对二维OCR结果中的语义和布局信息进行建模；2)仅利用关键信息序列作为监督的弱监督训练策略；和3)一个灵活和可转换的解码器，其中包含两种推理模式：一种（复制或预测模式）是通过复制输入或预测一个标记来输出不同类别的关键信息序列，另一种（标记模式）是直接标记输入序列。本方法在几个公共基准上显示了最新的性能，充分证明了其有效性。
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。
近年来，移动互联、大数据等新技术飞速发展，倒逼传统行业向智能化、移动化的方向转型。随着运营集约化、数字化的逐渐铺开，尤其是以OCR识别、数据挖掘等为代表的人工智能技术逐渐深入业务场景，为用户带来持续的经济效益和品牌效应。图书情报领域作为提升公共服务的一个窗口，面临着新技术带来的冲击，必须加强管理创新，积极打造智能化的图书情报服务平台，满足读者的个性化需求。无论是高校图书馆还是公共图书馆，都需加强人工智能基础能力的建设，并与图书馆内部的信息化系统打通，优化图书馆传统的服务模式，提升读者的借阅体验。
这里的PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch')中的lang可以是很多种语言，比如`ch`, `en`, `fr`, `german`, `korean`, `japan`。
摘要：在日常生活工作中，我们难免会遇到一些问题，比如自己辛辛苦苦写完的资料，好不容易打印出来却发现源文件丢了;收集了一些名片，却要一个一个地录入信息，很麻烦；快递公司的业务越来越好，但每天需要花费很多时间登记录入运单，效率非常的低。
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。
随着人工智能技术的逐渐成熟，计算机视觉、语音、自然语言处理等技术在金融行业的应用从广度和深度上都在加速，这不仅降低了金融机构的运营和风险成本，而且有助于提升客户的满意度，比如：利用OCR技术快速处理海量表格做信息结构化抽取和存储，大幅提升从业人员工作效率；利用NLP技术实现智能问答解决方案，帮助用户即使没有复杂的金融背景知识也能快速找到自己需要的信息。
在日常生活中，我们经常会需要将图片里的文字信息提取出来使用，通过人工方式采集的录入方式十分机械且效率低下。其实可以通过OCR技术，将印刷体、手写体的图片进行扫描即可将文字识别并录入系统中。市面上也存在较多OCR识别应用，但不一定能够适用于我们。
因为不同地方人们的使用习惯不同，国内可能截图更多的是使用QQ，微信等即时聊天工具提供的截图功能。所以我们竟然可能会遇到这样的场景：按了截图快捷键却发现并没有任何反应，尝试了多次才意识到 —— 没有开聊天软件。
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。
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
OCR（optical character recognition）文字识别是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，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处理，获取文字及版面信息的过程。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。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。
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。
经过不断的技术优化和沉淀，百度大脑 AI 开放平台已经成为企业智能化升级道路上重要的技术支撑，通过百度智能云赋能各行各业实现产业智能化。本月EasyDL OCR 自训练平台全面开放，内置百度领先的 OCR 预训练模型，可快捷完成数据标注并批量生成虚拟数据，大幅扩充训练集，低成本零门槛定制专属的高精度 OCR 模型。
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
本期将介绍并演示C++ OpenCV使用PaddleOCR做文字识别的步骤与效果。
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。
作者：熊唯，黄飞，戈扬，腾讯 PCG 应用研究员 本文介绍了 QQ 研发中心自研的 PPT 重建技术，目前腾讯文档在进行接入工作。当前主流办公产品比如 office，wps，腾讯文档会采用 AI 技术对图片进行排版恢复还原为 doc 形式的文档。通常针对以文字偏多，格式简单的图像效果比较好。如果内容丰富，图片并茂的内容图像在转为 doc 文档时，由于图像比例，文档排版插入，对丰富背景还原度差等问题导致很多 ppt 形式的图片无法很好还原为电子文档。 目前越来越多的资源信息是以图像形式存储，然而很多
本期将介绍并演示PaddleOCR+Python+OpenCV实现车牌识别、身份证信息识别和车票信息识别的步骤与效果。
今天大姚给大家分享一款由WPF开源的、免费的（MIT License）、即开即用、即用即走的翻译、OCR工具：STranslate。
前言 近年来，深度学习在语音、图像、自然语言处理等领域取得非常突出的成果，成了最引人注目的技术热点之一。美团点评这两年在深度学习方面也进行了一些探索，其中在自然语言处理领域，我们将深度学习技术应用于文本分析、语义匹配、搜索引擎的排序模型等；在计算机视觉领域，我们将其应用于文字识别、目标检测、图像分类、图像质量排序等。下面我们就以语义匹配、图像质量排序及文字识别这三个应用场景为例，来详细介绍美团点评在深度学习技术及应用方面的经验和方法论。 基于深度学习的语义匹配 语义匹配技术，在信息检索、搜索引擎中有着重要的
2015年我出版了个人第一本关于图像处理方面的书籍《Java图像处理-编程技巧与应用实践》，这本书主要是从理论与编码上面详细阐述了图像处理基础算法以及它们在编码实现上的技巧。一转眼已经三年过去了，在这三年的时光里我无时无刻都在关注图像处理与计算机视觉技术发展与未来，同时渐渐萌发了再写一本图像处理相关技术书籍的念头，因为《Java图像处理-编程技巧与应用实践》一书主要不是针对工程应用场景，读者在学完之后很难直接上手开始做项目，所以把第二本书定位为工程实战书籍类型，可以帮助大家解决工程与项目实际技术问题。OpenCV是英特尔开源出来的计算机视觉框架，有着十分强大的图像与视频分析处理算法库。借助OpenCV框架，Android程序员可以在不关心底层数学原理的情况下，解决人脸检测、OCR识别、AR应用开发，图像与视频分析处理，文本处理等Androd开发者经常遇到问题，考虑这些真实需求，本着从易到难的原则，列出了提纲，得到机械工业出版社 杨绣国编辑 肯定与大力支持，于是才有《OpenCV Android开发实战》一书的写作与出版。
论文下载：http://xxx.itp.ac.cn/pdf/1909.11065.pdf
2018年3月27日腾讯云云+社区联合腾讯云智能图像团队共同在客户群举办了腾讯云OCR文字识别——智能图像分享活动，活动举办期间用户耐心听分享嘉宾的介绍，并提出了相关的问题，智能图像团队的科学家和工程师也耐心解答可用户的疑问。以下就是活动分享的全部内容。
版面分析是将文档图像进行文档对象识别并判断各区域所属类别，如配图、表格、公式、分栏等，并对不同类型的区域进行切分、识别。后面的工作是实现包括组卷、以题搜题、文档电子化存储、结构化解析等功能。
本文介绍了OCR异构加速在腾讯云上的应用和优化，通过多FPGA芯片协同的异构加速架构和通用加速器引擎，实现了高性能、低成本的OCR识别。同时，平台支持业务模型的快速部署和迭代，为云端OCR服务提供了一种高效的解决方案。
现阶段，越来越多的金融机构将业务转到线上，推出了“零接触”金融服务以提升业务流程效率。在此过程中，智能文字识别技术对提升复杂版式文档录入效率起到了重要作用。
2023年12月28-31日，由中国图象图形学学会主办的第十九届CSIG青年科学家会议在中国广州隆重召开，会议吸引了学术界和企业界专家与青年学者，会议面向国际学术前沿与国家战略需求，聚焦最新前沿技术和热点领域，共同探讨图象图形学领域的前沿问题，分享最新的研究成果和创新观点，在垂直领域大模型专场，合合信息智能技术平台事业部副总经理、高级工程师丁凯博士为我们带来了《文档图像大模型的思考与探索》主题报告。
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
首先鸣谢 @samayala22（加拿大）、@manjrekarom （印度）等社区同学为本文提及的技术点做出的卓越贡献 ！期待更多社区伙伴加入算法优化工作中来，同时也希望这两位小伙伴早日学会中文，读懂我们的致谢~
在日常的工作生活中，文字识别与我们息息相关，比如身份证识别、随手拍扫描、纸质文档电子化等，无不显示着文字识别技术的重要性。为此，腾讯云通用文字识别产品 General OCR 应运而生，基于行业前沿的深度学习技术，支持将图片上的文字内容智能识别为可编辑的文本，大幅提升信息处理效率。而 Serverless Framework 与 OCR 的结合，则为用户提供了方便快捷、成本更低的通用文字识别应用部署方案。 为什么要用 Serverlesss Framework 来搭建，我们看看 Serverlesss F
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