近期受新冠疫情影响的地区，部分已经开始逐步复学啦！神兽即将归笼，然而却又愁哭了家长和老师们。 以深圳为例，返校前3天学生及同住人都需要提交健康码、行程卡、核酸检测记录截图，不仅家长们要每天和截图斗智斗勇，拼图上报、打包提交……各种要求挑战家长的动手能力；老师更要逐个家庭检查截图，还要手动统计上报“异”情，动辄好几十分钟就过去，这日子过得都要怀疑人生了。 现在，腾讯云、腾讯技术公益联合腾讯问卷推出疫情健康申报服务，在腾讯云微搭低代码能力的支持下，通过腾讯云AI的OCR文字识别技术，快速识别健康码、行程码、核
OCR是英文“Optical Character Recognition/Reader”的简称，光学字符识别。从名字我们不难看出，OCR就是读取手写和印刷文字，并把读取的信息转换成可以在电脑的Excel，World等软件上使用的文字信息处理技术。
OCR ( Optical Character Recognition ) 光学字符识别，是指电子设备（扫描仪、数码相机等）将手写或印刷的字符转换为计算机可识别的数字字符代码技术。它可将纸质材料转化为数字化的电子信息。
近期受新冠疫情影响的地区，部分已经开始逐步复学。巩固防疫成果，健康申报是重中之重。想要把孩子顺利送到学校，健康码、行程卡、核酸检测记录样样得齐全。 以深圳为例，返校前3天学生及同住人都需要提交健康码、行程卡、核酸检测记录截图，于是家长们每天截图、填写、申报，老师们也要盯着微信群收集、统计、汇总，不能漏、不能错、不能迟。 现在，腾讯云、腾讯技术公益联合腾讯问卷推出疫情健康申报服务，在腾讯云微搭低代码能力的支持下，基于腾讯云AI和优图实验室提供的OCR文字识别技术，快速识别健康码、行程码、核酸检测等关键信息，帮
编程马拉松（Hackathon）是将热爱软硬件开发的人聚集起来所举办的一项比赛，本次活动由腾讯云AI联合云+社区发起，希望让广大开发者体验到腾讯云AI的魅力。比赛过程中，参赛者可以尽情发挥自己的创意及想法，在短时间内用自己所熟悉的代码及环境，调用腾讯云API识别接口，并输出腾讯云AI 接入体验反馈，赢取丰厚奖品。
本周有同学在社群咨询，什么时候能支持健康码、行程码的自动智能识别？腾讯云场景连接器，宠粉第一名，马上安排！马上上线！这不～健康码/行程码的自动识别他来啦！他来啦！
OCR，即光学字符识别，是在信息时代提升信息交互效率必不可少的技术。它可以帮助计算机从冗杂的图像资料中提取出所需的文字信息，极大地促进了办公和工业的自动化。
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
人身财产安全、社区防疫管理、高空抛物治理、垃圾堆积治理、电动车消防管理、关爱帮扶特殊人群··· ···这些一直是社区治理的重要工作。 腾讯云未来社区依托腾讯云AI技术，通过智能硬件设施的全面部署，融合人工智能、大数据、物联网、区块链等先进技术，致力于实现社区空间内的全域感知，全时响应，充分运用AI智能科技，为基层治理添砖加瓦，为居民生活保驾护航，助力打造平安和谐智慧化社区。 社区档案 社区档案对社区中要素进行管理，以“人”为核心，通过AI、结构化基础数据、IoT，将社区内的“空间、事件、物、车”与“人”进行
复工返学的过程中，学生/员工每天都需要上报健康码、行程码。通过问卷/小程序提交数据之后，管理员还需要单独对每天提交的图片进行一一检测，确认是否绿码/是否去过高风险地区等，费时费力。面对这种情况，AI究竟能够怎样帮助审核员高效快捷完成审核工作呢？
人脸、车辆、人体属性、卡证、交通标识等经典图像识别能力，在我们当前数字化工作及生活中发挥着极其重要的作用。业内也不乏顶尖公司提供的可直接调用的API、SDK，但这些往往面临着定制化场景泛化效果不好、价格昂贵、黑盒可控性低、技术壁垒难以形成多诸多痛点。 而今天小编要给大家推荐的是一个完全开源免费的、覆盖人、车、OCR等9大经典识别场景、在CPU上可3毫秒实现急速识别、一行代码就可实现迭代训练的项目！ 图1 PaddleClas图像分类应用示意图 话不多说，赶紧送上传送门，识货的小伙伴赶紧尝试一下吧！ htt
人脸、车辆、人体属性、卡证、交通标识等经典图像识别能力，在我们当前数字化工作及生活中发挥着极其重要的作用。业内也不乏顶尖公司提供的可直接调用的API、SDK，但这些往往面临着定制化场景泛化效果不好、价格昂贵、黑盒可控性低、技术壁垒难以形成多诸多痛点。 而今天小编要给大家推荐的是一个完全开源免费的、覆盖人、车、OCR等9大经典识别场景、在CPU上可3毫秒实现急速识别、一行代码就可实现迭代训练的项目！ 图1 PaddleClas图像分类应用示意图 话不多说，赶紧送上传送门，识货的小伙伴赶紧尝试一下吧！ ht
人脸、车辆、人体属性、卡证、交通标识等经典图像识别能力，在我们当前数字化工作及生活中发挥着极其重要的作用。业内也不乏顶尖公司提供的可直接调用的 API、SDK，但这些往往面临着定制化场景泛化效果不好、价格昂贵、黑盒可控性低、技术壁垒难以形成多诸多痛点。 而今天小编要给大家推荐的是一个完全开源免费的、覆盖人、车、OCR 等 9 大经典识别场景、在 CPU 上可 3 毫秒实现急速识别、一行代码就可实现迭代训练的项目！ 图1 PaddleClas 图像分类应用示意图 话不多说，赶紧送上传送门，识货的小伙伴赶紧尝
OCR就好比Windows的一个注册表，存储了所有与集群，RAC数据库相关的配置信息。而且是公用的配置，也就是说多个节点共享相同的配置信息。因此该配置应当存储于共享磁盘。本文主要基于Oracle 10g RAC描述了集群的OCR以及OCR产生的健忘问题。
Oracle集群使用两种类型的文件来管理集群资源和节点：OCR（Oracle Cluster Registry，Oracle集群注册表）和VF（Voting File，表决磁盘文件）。这两种文件必须存放在共享存储上。其中，OCR相当于集群的控制文件，用于解决健忘问题，VF用于解决脑裂问题。在Oracle 11.2中引入一个新的文件，称作OLR（Oracle Local Registry，Oracle本地注册表），它只允许存放在本地。
使用该命令来修复一个节点的OCR配置信息，可能的原因为在该节点离线时，OCR信息发生变化
OCR相当于Windows的注册表。对于Windows而言，所有的软件信息，用户，配置，安全等等统统都放到注册表里边。而集群呢，同样如此，所有和集群相关的资源，配置，节点，RAC数据库统统都放在这个仓库里。如果OCR被破坏则导致集群服务启动异常，需要修复OCR。因此OCR的管理与维护对于整个集群而言，是相当重要的。本文主要描述了Oracle 10g RAC下的OCR的管理与维护。
基于文字识别与文本翻译技术，满足用户翻译图片文字的需求。只需要通过调用图片翻译API，传入图片，指定源语言与目标语言，通过POST请求方式，就可以识别图片中的文字并进行翻译。
在日常的工作中，例如自动化测试开展时，经常涉及到一些验证码识别、文本识别、图像识别的场景，市面上虽也有很多识别工具，但质量、准确性参差不齐。
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。
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。
oracle 11g 以后 ocr 能够放到 asm 磁盘上，而ASM的启动依赖于ocr和votedisk，所以在丢失ocr或votedisk 会导致cluter无法正常启动
上节介绍运行集群环境所需的进程，这节总体上说Oracle集群的安装，升级以及克隆等
Oracle Clusterware把整个集群的配置信息放在共享存储上，这些信息包括了集群节点的列表、集群数据库实例到节点的映射以及CRS应用程序资源信息。也即是存放在ocr 磁盘(或者ocfs文件)上。因此对于这个配置文件的重要性是不言而喻的。任意使得ocr配置发生变化的操作在操作之间或之后都建议立即备份ocr。本文主要基于Oracle 10g RAC环境描述OCR的备份与恢复。 OCR 相关参考: Oracle RAC OCR 与健忘症 Oracle RAC OCR 的管理与维护 一、OCR的备份与恢复概念 与Oracle数据库备份恢复相似，OCR的备份也有物理备份或逻辑备份的概念，因此有两种备份方式，两种恢复方式。 物理备份与恢复： 缺省情况下，Oracle 每4个小时对其做一次备份，并且保留最后的3个副本，以及前一天，前一周的最后一个备份副本。 用户不能自定义备份频率以及备份文件的副本数。 对于OCR的备份备份由是由Master Node CRSD进程完成，因此备份的默认位置是$CRS_HOME/crs/cdata/<cluster_name>目录下。 备份的文件会自动更名，以反应备份时间顺序，最近一次的备份叫作backup00.ocr。 由于是在Master Node的节点之上进行备份，因此备份文件仅存在于Master Node节点。 对于Master Node的节点crash之后则由剩余节点接管。 备份目录可以通过ocrconfig -backuploc <directory_name> 命令修改。 OCR磁盘最多只能有两个，一个Primary OCR 和一个Mirror OCR。两者互为镜像以避免单点故障。 对于物理备份恢复，不能简单的使用操作系统级别的复制命令(使用ocr文件时)来完成，该操作将导致ocr不可用。 逻辑备份与恢复： 使用ocrconfig -export 方式产生的备份，统称之为逻辑备份。 对于重大的ocr配置发生变化前后，如添加删除节点，修改集群资源，创建数据库等，都建议使用逻辑备份。 对于由于错误配置而导致的ocr被损坏的情形下，我们可以使用ocrconfig -import方式进行恢复。 对于这种逻辑方式也可以还原丢失或损坏的ocr磁盘(文件)。 备份建议: 将oracle的自动备份产生的文件复制到共享或其它可用存储设备上。 每天至少导出一次ocr配置信息。 二、备份OCR
http://blog.itpub.net/26736162/viewspace-2141215/
本文作者系肖遥（花名），原甲骨文技术支持工程师 ，专注于Oracle RAC领域。个人主页:
在RAC中有两种Masters，一种是Clusterware层面的，另一种是Block层面的Masters。
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。
在当今人工智能技术已经渗透到各个领域。其中，OCR（Optical Character Recognition）技术将图像中的文字转化为可编辑的文本，为众多行业带来了极大的便利。PaddleOCR是一款由百度研发的OCR开源工具，具有极高的准确率和易用性。
小编昨天为大家分享了Windows系统下的一款功能强大且免费的 OCR 开源工具 Umi-OCR。
与Oracle数据库的备份恢复相似，OCR的备份也有物理备份和逻辑备份，因此有两种备份方式和两种恢复方式。物理备份是自动进行的，逻辑备份需要手动进行。
Asprise是一个优秀的OCR软件，下面是Asprise_Python的官网网页
实验环境准备： RHEL 6.5 + Oracle 11.2.0.4 RAC (2nodes)
首先我们需要安装PIL和pytesseract库。 PIL：（Python Imaging Library）是Python平台上的图像处理标准库，功能非常强大。 pytesseract：图像识别库。
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
现在许多企业会在网络投放营销，一般都会需要客户填写个人信息，如姓名、手机号等。有些企业会使用问卷星来收集这些信息。企业在获取到这些信息后，往往需要先前往问卷星后台，人工将客户信息复制至CRM系统中，再安排工作人员电话确认沟通。
今天分享的主要是OCR的部分。分享腾讯云在OCR上做的一些工作，以及腾讯云目前在云上面开放的OCR的一些服务。OCR简单来说就是让机器能看懂写的文字。我们手写的文字比较复杂，什么样子的都有。印刷的文字稍微简单一点，但也同样具有复杂性。今天主要讲的就是这种复杂性，这种服务在日常生活或者工程中遇到不同情况所产生如何处理这些复杂性的能力。
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。
在接口自动化工作中，经常需要处理文字识别的任务，而OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）库能够帮助我们将图像中的文字提取出来。Python中有几个常用的OCR库，包括pyocr、pytesseract和python- tesseract、EasyOCR。本文将对它们进行比较，并提供一些示例代码来演示它们在实际接口自动化工作中的应用。
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。
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。
a、鹅厂近期发布了自己的人工智能 api，包括身份证ocr、名片ocr、文本分析等一堆API，因为前期项目用到图形OCR，遂实现试用了一下，发现准确率还不错，放出来给大家共享一下。
在本篇博文中，我们深入探讨了六种主流的Java OCR（光学字符识别）技术解决方案，旨在为Java开发者提供全面的技术对比和实用指南。从开源神器Tesseract到云服务巨头Google Vision API，再到专业的OCR库如ABBYY，每种解决方案都将通过依赖引入、代码实例、GitHub上的数据集链接、应用场景对比以及优缺点分析进行详细介绍。无论是对于OCR新手还是经验丰富的开发大佬，本文都力求提供一份准确、易读、内容丰富的技术分享，确保每位读者都能找到满足其项目需求的最佳OCR解决方案。
在Python爬虫中，或者使用POST提交的过程中，往往需要提交验证码来验证，除了人工打码，付费的api接口（打码接口），深度学习识别验证码，当然还有适合新人使用的OCR验证码识别库，简单的验证码是可以完全实现自动打码的，比如下面本渣渣分享的通用验证码自动识别库：ddddocr（带带弟弟OCR）！
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