最近工作中涉及到一部分文档和纸质文档的校验工作,就想把纸质文件拍下来,用文字来互相校验。想到之前调用有道智云接口做了文档翻译。看了下OCR文字识别的API接口,有道提供了多种OCR识别的不同接口,有手写体、印刷体、表格、整题识别、购物小票识别、身份证、名片等。干脆这次就继续用有道智云接口做个小demo,把这些功能都试了试,当练手,也当为以后的可能用到的功能做准备了。
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~
今天心血来潮做了个识别图片文字的demo,现在文字识别技术已经比较成熟了,而且还有可以调用的公共接口。
今天和大家介绍一个超轻量级的中文 OCR 项目,目前这个项目已在 GitHub 上标星 6.7k。
上篇文章我们介绍了如何快速在安卓上跑通OCR应用,本文以Android Studio 自带的C++ Native模板项目为例,详细讲解如何将OCR模型代码集成到您自己的项目中。
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`。
Asprise是一个优秀的OCR软件,下面是Asprise_Python的官网网页
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。
MMOCR github主页:GitHub - open-mmlab/mmocr: OpenMMLab Text Detection, Recognition and Understanding Toolbox
本篇就来看看如何把PaddleOCR的源码重新编译成动态库,供OpenCV的Demo调用。
前面文章《Android SurfaceVeiw划矩形截屏存放到RecyclerView中》已经通过手指划矩形把图片存入到RecyclerView中了,以前也加入过TeseractOCR的识别,因为截取的图像不理解 ,所以识别的效果也不好,所以这次利用截图方式再做一个简单的图像预处理来看看识别效果。
腾讯云开源应用中心,基于腾讯云产品能力,适配热门开源应用。完全开源,全栈云生,一键使用。 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。 接下来,我们将基于开源应用uni-app和腾讯云开源应用插件中心适配的腾讯云文字识别(OCR)插件,快速的开发一款文字识别应用。 预备环境 本次开发基于uni-app框架,
EasyOCR是一款用python语言编写的OCR第三方库,同时支持GPU和CPU,还提供了可直接运行的命令行工具,目前已经支持超过70种语言,当然,中文也是支持的,项目地址是: https://github.com/JaidedAI/EasyOCR
前两年自主可控平台的理念甚嚣尘上,后来又出现了安可联盟,现在终于定论了信创概念,众多工具软件、应用软件、数据库软件以及各类接口类程序都在慢慢接入国产化的操作系统,助力国内的IT环境的搭建与运维,现在终于有了比较好用的、可以在国产化操作系统平台下使用的OCR文档文字识别技术开发包了~
验证码分析:图片上有折线,验证码有数字,有英文字母大小写,分类的时候需要更多的样本,验证码的字母是彩色的,图片上有雪花等噪点,因此识别改验证码难度较大。
腾讯云 API 全新升级 3.0 ,该版本进行了性能优化且全地域部署、支持就近和按地域接入、访问时延下降显著,接口描述更加详细、错误码描述更加全面、SDK增加接口级注释,让您更加方便快捷的使用腾讯云产品。人脸识别、文字识别,语音识别等众多产品均已接入云API 3.0。
End-to-End Text Recognition with Convolutional Neural Networks
SQPhoto 是一个 Windows 桌面应用的组件,支持 .NET6 和 .NET Framework 4.6 + 。基于 PictureBox 的图片展示工具,增加了拖动和缩放功能,便于在某些场景下的图片展示,比如我前面开发的 Snipping_OCR[2] 工具就使用了这个组件。
项目地址:https://github.com/xiaofengShi/CHINESE-OCR
OCR 的全称是 Optical Character Recognition,即光学字符识别,通俗点讲就是文字识别。在办公领域,最常用的就是识别图片上的文字,比如识别图片中的发票信息、合同信息、Excel 或者 Word 截图,比如说你对着喜欢的几页书拍了照,想把里面的文字抠出来怎么办?
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。
OCR文字,车牌,验证码识别 专知荟萃 入门学习 论文及代码 文字识别 文字检测 验证码破解 手写体识别 车牌识别 实战项目 视频 入门学习 端到端的OCR:基于CNN的实现 blog: [http://blog.xlvector.net/2016-05/mxnet-ocr-cnn/] 如何用卷积神经网络CNN识别手写数字集? blog: [http://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5671136.html] OCR文字识别用的是什么算法? [https://www.zh
PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库,助力开发者训练出更好的模型,并应用落地。
https://github.com/TencentCloud/tencentcloud-sdk-php
LZ-Says:最近好哥儿们因公来廊坊,在家里可谓夜夜笙歌,喝酒喝的俩眼发懵,最近状态欠佳,导致学习计划一直在滞留,今天通过简短的小例子,重新拾起学习之路,滚蛋吧,懒瘤君~
本期将介绍并演示C++ OpenCV使用PaddleOCR做文字识别的步骤与效果。
欲研究C#端如何进行图像的基本OCR识别,找到一款开源的OCR识别组件。该组件当前已经已经升级到了4.0版本。和传统的版本(3.x)比,4.0时代最突出的变化就是基于LSTM神经网络。Tesseract本身是由C++进行编写,但为了同时适配不同的语言进行调用,开放调用API并产生了诸如Java、C#、Python等主流语言在内的封装版本。本次主要研究C#封装版。
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。
Refer from http://hellosure.github.io/ocr/2014/10/11/tesseract-ocr/
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。
tess4j 实现文字识别Demo,下面为内容实现源码,内容仅为一个demo,demo下载地址:tess4jDemo
快捷支付涉及到方方面面,同时安全问题既是用户所关心的,也是制作者不容忽视的重要部分。 比如涉及到支付和金钱的app,商户端app等等,都需要进行实名认证,实名认证可以通过银行卡认证和身份证认证。 通常办法是通过上传照片,并且手动输入基本信息进行认证,这种方法不仅操作复杂,而且容易出错。 网上很多资源,识别率低,速度慢,用户体验很差。今天我就和大家介绍一下我使用的方法,可以快速、高效的识别中国身份证信息。
最近因为对文本情感分析有一些需要,所以去学习使用了一下百度的NLP处理模块,特此记录一下,来和大家一起分享。
OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是一种将印刷体或手写文字转换为可编辑文本的技术。它通过将图像中的字符转换为计算机可以理解的文本形式,实现了从纸质文档到数字化数据的转换。
最近看到一个非常赞的OCR相关资源,收集从2015.10.9到现在的一些OCR文献,github项目和博客资源等
注意 OpenGauss 与 Ubuntu 桌面端的系统都是已经安装过 CANN 的,只有 minimal 是需要安装的。
Tess4J是对Tesseract OCR API的Java JNA 封装。tesseract是跨平台的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)引擎,让开发者非常容易的集成OCR能力到他们自己的应用。通过强大的API从图片中识别和提取文本内容。Tess4J支持主流的图片格式,如TIFF,JPEG,GIF,PNG,BMP,and PDF。 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。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,ICR(Intelligent Character Recognition)的名词也因此而产生。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。
在上一篇工作 Vary 中,我们第一次提出了CLIP视觉词表在密集感知能力上的不足,并给出了一种简单有效的扩充词表方案。Vary发布后得到了不少朋友的关注(目前已1.2k+ star),但也有不少人因为资源受限运行不了。
2、在任意地方创建一个文件夹tessdata,将下载的chi_sim.traineddata 和 eng.traineddata语言包存放在该目录下,也可以直接存放到自己项目的resources/tessdata目录下。
很早之前曾经做过一个图片识别的项目,当时有一项功能是整题识别,即传入数学题的截图,可通过ocr技术识别出图片内容,但当时只限于识别文字,并未作更深一步的处理,现在想来实用性并不强,毕竟大家更需要的是解题思路,而不是让AI读出题干(题干的文字,我都认识,连起来我就不知道怎么下手去做了 = = ),最近刚好有时间,于是尝试来为有娃的朋友做一个搜题神器。
4 月 1 日,Infinity宣布端到端 RAG 解决方案 RAGFlow 开源,仅一天收获上千颗星,到底有何魅力? 我们来安装体验并从代码层面来分析看看。
基于图像分类,在VGG16模型的基础上,训练0、90、180、270度检测的分类模型. 详细代码参考angle/predict.py文件,训练图片8000张,准确率88.23%
很早之前曾经做过一个图片识别的项目,当时有一项功能是整题识别,即传入数学题的截图,可通过ocr技术识别出图片内容,但当时只限于识别文字,并未作更深一步的处理
功能实现来自poocr这个开源的第三方库,使用 教程之前已经在我的同名小破站账号给大家分享过了~👇
前几天给大家推送过如何快速在安卓上跑通OCR应用、如何将AI模型集成到安卓应用中,本章将对部署过程中的关键代码进行解读。
「百度飞桨(PaddlePaddle)」 是百度推出的开源深度学习平台。作为国内领先的深度学习框架之一,飞桨提供了丰富的工具和资源,帮助开发者和研究者轻松地构建、训练和部署各种深度学习模型。他有非常全面的深度学习库,提供了广泛的深度学习库和工具,涵盖了图像处理、自然语言处理、推荐系统等多个领域。开发者可以轻松地使用这些工具构建复杂的深度学习模型。并且它支持灵活的模型定义和训练,使其适用于各种深度学习任务。
来自巴西阿雷格里港大学的学者发表于ECCV2018的论文《License Plate Detection and Recognition in Unconstrained Scenarios》,给出了一整套完整的车牌识别系统设计,着眼于解决在非限定场景有挑战的车牌识别应用,其性能优于目前主流的商业系统,代码已经开源,非常值得参考。 作者信息:
最近在技术交流群里聊到一个关于图像文字识别的需求,在工作、生活中常常会用到,比如票据、漫画、扫描件、照片的文本提取。
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