有时候网上看到一张图片，比如电影截图，里面有台词，想把台词复制出来，这时候你可能会照着图片中的文字，手动打出来，但如果文字太多或者一篇文章，这样你会崩溃的，这时候你就需要ocr了。
大家有没有使用过OCR文字识别软件？而OCR文字识别软件究竟是干什么的呢？今天小编就在这里和大家一起探讨一下OCR文字识别软件的功能与有关银行卡的具体操作。
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。
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）！
自学Python3第5天，今天突发奇想，想用Python识别图片里的文字。没想到Python实现图片文字识别这么简单，只需要一行代码就能搞定
如果会安卓开发的话, 可以把百度开源的paddle做成插件, 提供给autojs使用; 我不会安卓开发, 所以我选择了nodejs, 把ocr功能单独做一个app, 提供给脚本使用.
由于最近在接触一些OCR的工作，所以本期《晓说AI》和大家分享一下我的一些总结，先从基本的概念讲起。如有错误，还请指正，谢你3千遍。如有疑问，欢迎留言，我会第一时间答复。
黑科技？还是黑代码？ 我感觉这个看在你用啥，对不对？反正我用来（* * * * ） 你懂得
一.官方文档 https://pypi.org/project/muggle-ocr/ 二模块安装 pip install muggle-ocr # 因模块过新，阿里/清华等第三方源可能尚未更新镜像，因此手动指定使用境外源，为了提高依赖的安装速度，可预先自行安装依赖：tensorflow/numpy/opencv-python/pillow/pyyaml 三.使用代码 # 导入包 import muggle_ocr # 初始化；model_type 包含了 ModelType.OCR/ModelType.
Android 的 UI 测试中，经常要点击某个控件，google 给出了 uiautomator 工具可以方便的查看控件信息，但是写测试用例的时候，仍然经常遇到控件无法获取或者不方便获取的情况，比如：
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`。
Tess4J是对Tesseract OCR API.的Java JNA 封装。使java能够通过调用Tess4J的API来使用Tesseract OCR。支持的格式：TIFF,JPEG,GIF,PNG,BMP,JPEG,and PDF
dddocr是一个基于深度学习的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）库，用于识别图片中的文字。它可以识别各种类型的文字，包括印刷体、手写体、表格、条形码等。dddocr库使用了深度卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等先进的模型，具有较高的准确性和稳定性。
传统的讲座通常伴随着一组 pdf 幻灯片。一般来说，想要对此类讲座做笔记，需要从 pdf 复制、粘贴很多内容。
如今的OCR的用途是越来越丰富了，那么大家究竟会不会使用它呢？这点可能大家不是那么确信，那就跟随小编一起来看看你的操作是否与小编的一样吗？
光学字符识别 (OCR) 是从图像或任何文档（如 PDF）中以电子方式提取文本并以多种方式重复使用的过程，例如全文搜索、发票处理、文档验证等。这种用例将是有害的当这些提取的文本/结果在应用程序中的某处使用或在未经验证的情况下被反映时，这一点很明显。
Tesserocr是python的一个OCR识别库，但其实是对tesseract做的一层python API封装，所以它的核心是tesseract。因此，在安装tesserocr之前，我们需要先安装tesseract。
腾讯云GPU服务购买地址：https://cloud.tencent.com/product/gpu ，选择安装系统时推荐安装市场镜像里的公共镜像，里面有已经安装好的 CUDA 驱动， 推荐选择 ”CentOS 7.6 NVIDIA GPU基础镜像（预装驱动和CUDA 10.2）“ 这个镜像，因为安装使用 PaddlePaddle 需要 显卡驱动 10.1 及以上。另外服务器需要一个完整的显卡，不能是共享的显卡，因为系统会识别不到。
因项目需要，调研了一下目前市面上一些开源的OCR工具，支持本地部署，非调用API，主要有PaddleOCR/CnOCR/chinese_lite OCR/EasyOCR/Tesseract/chineseocr/mmocr这几款产品。 本文主要尝试了EasyOCR/CnOCR/Tesseract/PaddleOCR这四款产品。
OCR，即Optical Character Recognition，光学字符识别，是指通过扫描字符，然后通过其形状将其翻译成电子文本的过程，对应图形验证码来说，它们都是一些不规则的字符，这些字符是由字符稍加扭曲变换得到的内容，我们可以使用OCR技术来讲其转化为电子文本，然后将结果提取交给服务器，便可以达到自动识别验证码的过程
注：不知道为啥我装python 3.5的时候蛋疼的选择了管理员安装，所以运行命令提示符的话也需要管理员权限。怎么操作就不说了。
之前一篇介绍了Tesseract-OCR安装与测试，已经对中文字符的识别支持。大家反馈比较多，所以决定在写一篇，主要是介绍用它做项目时候需要注意的问题与一些比较重要的函数使用。主要介绍一下Tesseract-OCR中如何实现结构化的文档分析以及相关区域的定位识别。
腾讯云官网的SecretId 和 SecretKey是属于您的重要财产。在使用OCR业务时需要利用SecretId 和 SecretKey去进行认证签名计算，但是如果将SecretId 和 SecretKey写死在SDK的代码当中存在极大的泄露风险。因此，我们在支持使用固定密钥的同时，提供了一种使用临时密钥的方式。SDK可以使用临时密钥进行认证签名计算，去请求OCR识别接口。兑换的临时密钥具有时效性，可以大大降低SecretId 和 SecretKey泄露的风险。
tesseract 是一个google支持的开源ocr项目，其项目地址：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract，目前最新的源码可以在这里下载。
OCR，即Optical Character Recognition，光学字符识别，是指通过扫描字符，然后通过其形状将其翻译成电子文本的过程，对应图形验证码来说，它们都是一些不规则的字符，这些字符是由字符稍加扭曲变换得到的内容，我们可以使用OCR技术来讲其转化为电子文本，然后将结果提取交给服务器，便可以达到自动识别验证码的过程。
AI技术已经家喻户晓。不论是移动终端设备，还是企业系统平台，都开始集成AI能力，现阶段看，AI融合到各个行业的潜力非常巨大，能够在众多场景中发挥作用，比如云计算。在今天数字化转型的浪潮中，企业上云成为了新常态，云上大量的数据、丰富的应用通过AI技术，能够解决很多问题，因此云与AI的融合也是新常态。
每块盘都格式化一下，命令如：dd if=/dev/zero of=/dev/asm bs=102400 count=10000
阻碍我们爬虫的。有时候正是在登录或者请求一些数据时候的图形验证码。因此这里我们讲解一种能将图片翻译成文字的技术。将图片翻译成文字一般被成为光学文字识别（Optical Character Recognition），简写为OCR。实现OCR的库不是很多，特别是开源的。因为这块存在一定的技术壁垒（需要大量的数据、算法、机器学习、深度学习知识等），并且如果做好了具有很高的商业价值。因此开源的比较少。这里介绍一个比较优秀的图像识别开源库：Tesseract。
https://pan.baidu.com/s/1kNngtcRUXH9J1CEeE2MaVw?pwd=oj5g 提取码：oj5g ##################################
1.Python安装 官网下载较慢, 可到淘宝镜像源 https://registry.npmmirror.com/binary.html?path=python/安装3.8或3.9, windows
光学字符识别（OCR）技术已经得到了广泛应用。比如发票上用来识别关键字样，搜题 App 用来识别书本上的试题。
在 Java 中，图片文字识别可以通过 Tesseract-OCR 的 API 完成。Tesseract-OCR 是一个开源的 OCR（Optical character recognition，光学字符识别）引擎，用于识别各种类型的图片中的文本。此外，我们还需要 Leptonica 库的支持，这是一个用于图像处理和分析的开源库。
but,Tesseract是老外开发的，默认不支持中文，需要我们加个中文语言包 将文件chi_sim.traineddata （密码：nd6p） 放到安装目录：Tesseract-OCR\tessdata文件夹内，再整张图
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。pytesseract 默认支持 tiff、bmp 图片格式，使用 PIL 库之后，能够支持 jpeg、gif、png 等其他图片格式；
1、muggle_ocr是一款轻量级的ocr识别库，对于python来说是识别率较高的图片验证码模块。
由于现在做互联网业务，很多时候需要核身用户的真实身份信息，避免注册用户被冒用或者出现用户发违规信息但是找不到人的情况。在腾讯云这里提供了一个标准人脸核身的服务，但是这个服务最贵要1元一次，那怕买最大的预付包，也要0.66元一次。除了这个还有什么更廉价的方式可以对用户进行身份核验吗？这里就给你指3条路给你选择。
能提取图片中的文字的技术，将图片翻译成文字的技术一般被称为光学文字识别（Optical Character Recognition) 简写为OCR。而tesseract是一个OCR库，由谷歌赞助，是一个比较优秀的图像识别开源库。它具有很高的识别度，也具有很高的灵活性，可以通过训练识别任何字体。 tesseract库的官方文档
辰哥今天来分享一篇办公干货文章：用Python批量识别发票并录入到Excel表格。对于财务专业等学生或者公司财务人员来说，将报账发票等汇总到excel简直就是一个折磨。
ocrs 是一个 Rust 库和 CLI 工具，用于从图像中提取文本，也称为 OCR（光学字符识别）。 ocrs 目标是创建一个现代 OCR 引擎：
OCR(Optical character recognition) —— 光学文字识别，是图像处理的一个重要分支，中文的识别具有一定挑战性，特别是手写体和草书的识别，是重要和热门的科学研究方向
1 图像采集：就直接通过HTTP抓HTML，然后分析出图片的url，然后下载保存就可以了
github官网：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
tesserocr 是 Python 的一个 OCR 识别库 ，但其实是对 tesseract 做的一 层 Python API 封装，所以它的核心是 tesseract。 因此，在安装 tesserocr 之前，我们需要先安装tesseract。
本文参考http://blog.sina.com.cn/s/blog_4aa166780101cji7.html实现，在这里感谢该文章的作者。 OCR(Optical Character Recognition):光学字符识别,是指对图片文件中的文字进行分析识别，获取的过程。 Tesseract：开源的OCR识别引擎，初期Tesseract引擎由HP实验室研发，后来贡献给了开源软件业，后经由Google进行改进，消除bug，优化，重新发布。当前版本为3.02 项目下载地址为：http://jaist.dl.
tesseract-ocr-w64-setup-v5.3.0.20221214.exe 选择安装目录,下一步,下一步默认安装
http://www.zmonster.me/2015/04/17/tesseract-install-usage.html
够明显的了吧？话说当初我想调得更淡一点，直到肉眼看不出来，不过想了想还是让大家都能发现，这样参与的人才积极。
这是Python改变生活系列的第四篇，在上文中讲了一个需求的解决办法，即用python识别条形码来获取快递单号。
先来说一下前面发布的文章【Oracle 通过 SQL 语句查看数据库服务器 IP 地址】看着阅读量还不错，故有了这篇更文。
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