下面分享一款电脑端的 OCR 文字识别软件——「PaddleOCR」，可以帮助我们解决这一问题。 PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力使用者训练出更好的模型，并应用落地。 特性 丰富易用的OCR相关工具组件 半自动数据标注工具PPOCRLabel：支持快速高效的数据标注 数据合成工具Style-Text：批量合成大量与目标场景类似的图像 支持用户自定义训练，提供丰富的预测推理部署方案 通用中英文OCR数据集 ICDAR2019-LSVT ICDAR2017-RCTW-17 中文街景文字识别 中文文档文字识别 ICDAR2019-ArT PP-OCR Pipeline PP-OCR是一个实用的超轻量 3.5M的超轻量中英文OCR和2.8M的英文数字OCR。
OCR是什么？ 全称叫做optical character recognition，是对图像领域的文字进行识别。 最朴素的需求，比如有个纸质材料，需要把他做一个word电子版 如果小哥哥傻傻的一个个字去敲，也是能做出电子版材料，但效率堪忧，取决于文件长度。 并且还有可能涉及到错别字的问题。 最佳思路是，能不能直接把纸上的字复制下来呢？ OCR的常见领域 除了低端的比如抄作业，比如抄代码，用处比较广的，是进行档案数字化处理。 作为普通人，也经常遇到需要OCR的地方 比如图片、PDF里面需要摘录文字下来，就得用到它了 免费软件哪里找 市面上有很多同类产品，不选择的原因有很多， 比如：收费、病毒、广告、庞大等等 但选择的原因通常就一个 ：好用 经过选择，我们找到一款优秀的绿色软件 免费、无广告、识别率高 来自GitHub，对图片、截图、剪切都有支持 并还具有翻译和朗读功能 需要的朋友可以看评论区，自己也来体验一下 体验效果 下载软件，
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OCR是什么？全称叫做optical character recognition，是对图像领域的文字进行识别。 最朴素的需求，比如有个纸质材料，需要把他做一个word电子版如果小哥哥傻傻的一个个字去敲，也是能做出电子版材料，但效率堪忧，取决于文件长度。并且还有可能涉及到错别字的问题。 最佳思路是，能不能直接把纸上的字复制下来呢？OCR的常见领域除了低端的比如抄作业，比如抄代码，用处比较广的，是进行档案数字化处理。 作为普通人，也经常遇到需要OCR的地方比如图片、PDF里面需要摘录文字下来，就得用到它了免费软件哪里找市面上有很多同类产品，不选择的原因有很多，比如：收费、病毒、广告、庞大等等但选择的原因通常就一个：好用经过选择 ，我们找到一款优秀的绿色软件免费、无广告、识别率高来自GitHub，对图片、截图、剪切都有支持并还具有翻译和朗读功能需要的朋友可以在评论区留言 获取，自己也来体验一下体验效果下载软件，10M不到，绿色版
因此，Textshot虽然工程不大，却是一个非常完备、值得学习的项目。 本文就来剖析这个项目的源代码，教你一步一步实现自用且永久免费的截图&OCR工具！ 而真正在OCR核心做的较好、值得大书特书的，那么一定非tesseract莫属 tesseract早在1985就已经开始由HP实验室开始研发，而在1995年更是被评为最为准确的3款OCR工具之一。 此后，tesseract被开源，经过Google对其不断的进行优化和升级，它目前已经成为OCR方面一款标杆性的工具。很多开源或者付费的OCR工具，都是直接调用tesseract或者对其进行稍许优化。 而今天介绍的Textshot就是直接调用tesseract后端引擎进行OCR识别。因此，Textshot只是实现了一款截图工具，起到前后端的串联作用，在OCR识别算法方面并没有做任何工作。 =2, lang=(sys.argv[1] if len(sys.argv) 1 else None)) 到这里，就实现了一款准确度高、永久免费的OCR工具。
/download.csdn.net/download/u011018979/19268420 1、功能：扫描银行卡识别信息（ 银行名称、 银行卡号）并截取银行卡图像 2、应用场景：快速填充银行卡号的场景 ，比如商户进件、实名认证 3、原理： 3.1、自定义相机并利用第三方库SDK libexbankcardios.a 、libbexbankcard.a进行识别(识别次数无限，免费) 3.2、添加自定义的扫描界面 （中间有一个镂空窗口和来回移动的扫描线） 4、原理文章：https://kunnan.blog.csdn.net/article/details/117421214 5、如果无法下载Demo，请关注公众号
ABBYYFineReader是一款OCR文字识别软件，它可以对图片、文档等进行扫描识别，并将其转换为可编辑的格式，比如Word、Excel等，操作也是挺方便的。 功能强大的 OCR 文字识别软件 利用了ABBYY基于AI的OCR技术，在现代工作环境中使各种文档的数字化、检索、编辑、保护、共享和协作变得更容易。 即时背景识别 使不可搜索的PDF可以在工作中立即使用 大量的识别语言 包括对文档语言的智能检测和多语言文档支持 文档数字化 使用OCR编辑器进行高级文档数字化和转换 比较不同格式文档 高效比较不同格式的文档 ，包括不可搜索的扫描 OCR行业领先者 使不可搜索的PDF可以在工作中立即使用 更高准确性 表格转换和提取有更高的准确性 优化文档过程 ABBYY在一个工作流中对各种类型的文档进行数字化、检索、编辑、保护 、共享和协作 充分利用PDF文件 ABBYY以新的方式编辑数字和扫描的PDF：整句整段的纠正，甚至调整布局 数字化文档工作流 ABBYY使用基于人工智能的OCR技术，将纸质文档合并到数字工作环境中，以简化日常工作
1.1 原理 1.2 Usage 2.1 获取实时图像进行信息识别 2.2 添加自定义的扫描界面 2.3 设置人脸扫描区域 4.1 `-[UIViewController init] `must be ，就获得了完整的身份证截图。 I 、 OCR 之身份证识别 (正反) 1.1 原理 1、自定义相机并利用第三方库SDK libexidcardios 进行识别 2、添加自定义的扫描界面（中间有一个镂空窗口和来回移动的扫描线） 3 只要身份证号码处于摄像头预览图层中时，即不用完全对准身份证也可以读取到身份证号码，但此时截取到的身份证图像并不完整。 ，就获得了完整的身份证截图。
欢迎访问「学者利器」公众号 天若OCR是支持截图识别文字的Windows工具，准确率超高，速度也非常快，还有复制、搜索、朗读、语法检查、外文翻译等一系列实用功能。 识别论文PDF文档的文字 识别的文字没有任何多余的空行，文字排版也非常美观。更重要的是识别的准确率很高，几乎没有任何识别错误，而且是免费不受限制的。 天若OCR调用了各大网站的OCR接口： 1. 搜狐OCR接口，识别效果很好，但是对于图片的尺寸有规定。 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。 使用时，大家可根据自己的喜好选择不同的接口，并且能将快捷键修改为自己方便的按键。 翻译论文文档OCR识别内容 欢迎访问「学者利器」公众号 天若OCR的翻译功能使用的是谷歌翻译的接口，翻译得到的结果准确可靠。
要问整个公司里和数据打交道最多的职能，非财务莫属了吧。除了每天要处理大量财务数据外，还有发票录入的工作让财务陷入“易燃易爆炸”的工作状态。 发票报销看似简单，但发票的类型有很多种，每种发票需要录入的信息也有差别。再加上公司内通用的各类型报销系统，要求消费明细账单与发票一一对应，录入难、核对难。 ● 内置发票识别插件，个人使用完全免费。 财务人员在人工校对中经常会出现的信息录入错误、效率低下、手工复制耗时耗力等情况，也得到有效解决。这么快速便捷的模板，我们放在了最下方的「阅读原文」，欢迎来体验感受下「无脑」的工作流。 腾讯云HiFlow一直十分注重大家的用户体验，对于大家提出的许多建议我们也在持续调整、改善，力求给每一位用户一个流畅丝滑的产品体验。帮助大家告别重复琐碎的工作，把时间精力放在可以创造价值的事物上。
ABBYY FineReader专业版是一款理想的光学字符识别（OCR），适用于那些要求最高精度和格式保留软件的用户。ABBYY FineReader是一款十分好用的PDF编辑和转换工具。 ABBYY FineReader15作为该系列的最新版本，新版在诸多方面进行了功能增强和优化，包含大量的 PDF 编辑工具、文档比对和更具感知性的 OCR 文档转换功能。 三、日常所需的OCR增强：最新的技术改进提供了更好的表格分析、改进的文档布局保留和出色的字符识别精确度。表格和图标的高级复制、导出到Word时保留文本样式、单行数学公式支持。 主要特点 1、编辑和整理 PDF 2、协同工作与审批PDF 3、保护隐私与签署PDF 4、创建并转换PDF 5、比较不同格式的文档 6、使用OCR对纸质文档及扫描件进行数字化处理 7、自动数字化和文档转换的日常任务 ABBYY FineReader是一款实用的光学文字识别软件。ABBYY FineReader最新版在后台对任意大小的文档进行OCR处理的同时，可以打开、查看并处理这个文档，从而节省大量时间。
captchas with 95% accuracy using deep learning github: https://github.com/arunpatala/captcha.irctc 端到端的OCR ：基于CNN的实现 blog: http://blog.xlvector.net/2016-05/mxnet-ocr-cnn/ I Am Robot: (Deep) Learning to Break github: https://github.com/tmbdev/clstm caffe-ocr: OCR with caffe deep learning framework github: https github(caffe): https://github.com/SHUCV/digit Attention-OCR: Visual Attention based OCR ? github: https://github.com/da03/Attention-OCR umaru: An OCR-system based on torch using the technique
本文链接：https://blog.csdn.net/solaraceboy/article/details/100525225 开源免费图片文字识别 OCR 工具 tesseract v4.1.0 Tesseract（识别引擎），一款由HP实验室开发由Google维护的开源OCR（Optical Character Recognition , 光学字符识别）引擎，与Microsoft Office Document Imaging（MODI）相比，我们可以不断的训练的库，使图像转换文本的能力不断增强；如果团队深度需要，还可以以它为模板，开发出符合自身需求的OCR引擎。 Dockerfile ├── leptonica-1.78.0.tar.gz └── tesseract_langs.tar.gz 2.2 构建命令 docker build -t tesseract-ocr IVAN DU" VERSION="0903.0.01" BUILD_DATE="2019-09-03" \ RESOURCES="https://github.com/tesseract-ocr
最近作者项目中用到了身份证识别跟营业执照的OCR识别，就研究了一下百度云跟腾讯云的OCR产品接口。 1.腾讯云OCR ---- 收费：身份证OCR和营业执照OCR接口，每个接口每个月各有1000次的免费调用 接口说明： 身份证OCR接口 - https://cloud.tencent.com/document 创建完之后就可以拿到appId，API Key，Secret Key，就可以调用百度提供的api了 收费：身份证OCR和营业执照OCR接口，每个接口每天各有500次的免费调用 接口说明： 身份证OCR .E5.88.AB 身份证OCR 只列出后端的代码，前端代码跟腾讯的一样，只不过前后面身份证枚举值不一样，参考接口文档说明。 ，请关注“写代码的猿”订阅号以便第一时间获得最新内容。
否则根据提示检查安装失败原因 Tesseract的环境变量的设置： 配置环境变量Path中加入C:\ProgramFiles (x86)\Tesseract-OCR 新建变量TESSDATA_PREFIX ，填入C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tessdata。 的jre。 ，工具会自动关联到相对应的box文件。 使用总结：使用自己训练的字库仍然准确不不高，该工具是根据明暗程度分辨字迹的。也有可能是我还未摸索到更好的使用方法。分享本篇文章是为了记录我摸索该工具的过程，也希望大家有更好的使用方法也可以评论出来。
亦即将图像中的文字进行识别，并以文本的形式返回。 OCR的应用场景 根据识别场景，可大致将OCR分为识别特定场景的专用OCR和识别多种场景的通用OCR。 比如现今方兴未艾的证件识别和车牌识别就是专用OCR的典型实例。通用OCR可以用于更复杂的场景，也具有更大的应用潜力。但由于通用图片的场景不固定，文字布局多样，因此难度更高。 OCR的技术路线 典型的OCR的技术路线如下图所示 其中影响识别准确率的技术瓶颈是文字检测和文本识别，而这两部分也是OCR技术的重中之重。 [11] 端到端的OCR 与检测-识别的多阶段OCR不同，深度学习使端到端的OCR成为可能，将文本的检测和识别统一到同一个工作流中。 [12] 总结 尽管基于深度学习的OCR表现相较于传统方法更为出色，但是深度学习技术仍需要在OCR领域进行特化，而其中的关键正式传统OCR方法的精髓。
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？ 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。比如汉王OCR，百度OCR，阿里OCR等等，很多企业都有能力都是拿OCR技术开始挣钱了。 太多太多的应用了，OCR的应用在当今时代确实是百花齐放啊。 OCR的分类 如果要给OCR进行分类，我觉得可以分为两类：手写体识别和印刷体识别。 我列了一下可以采取的策略： 使用谷歌开源OCR引擎Tesseract 使用大公司的OCR开放平台（比如百度），使用他们的字符识别API 传统方法做字符的特征提取，输入分类器，得出OCR模型 暴力的字符模板匹配法 在接下来的博客中，我将在工程上一一实现以上说到的几种OCR的识别方法~~ OCR的发展 在一些简单环境下OCR的准确度已经比较高了（比如电子文档），但是在一些复杂环境下的字符识别，在当今还没有人敢说自己能做的很好
如何提取图片中的文字？推荐这款OCR光学字符识别工具OCR Tool PRO，以卓越的准确性和速度从图像和 PDF 中提取文本。 抓取图像 + PDF + 抓取屏幕区域 + 从 iPhone/iPad 捕获图像 + 设置 + OCR + 将文本复制到剪贴板 + 使用文本文件和 PDF 导出！ OCR Tool PRO Mac图片OCR Tool PRO版软件功能OCR 工具允许在选定区域中捕获具有任何文本的屏幕的一部分。它可以立即被识别并复制到剪贴板。 OCR 工具是一种简单、易于使用、超级高效且尊重您的隐私（不会从您的设备中获取数据）。 主要特点抓取屏幕区域以实现超高效的 OCR多次抓取屏幕区域以快速工作从 iPhone/iPad 和扫描仪捕获图像以进行即时 OCR 并将结果复制到剪贴板。
亦即将图像中的文字进行识别，并以文本的形式返回。 OCR的应用场景 根据识别场景，可大致将OCR分为识别特定场景的专用OCR和识别多种场景的通用OCR。 比如现今方兴未艾的证件识别和车牌识别就是专用OCR的典型实例。通用OCR可以用于更复杂的场景，也具有更大的应用潜力。但由于通用图片的场景不固定，文字布局多样，因此难度更高。 OCR的技术路线 典型的OCR的技术路线如下图所示 ? 其中影响识别准确率的技术瓶颈是文字检测和文本识别，而这两部分也是OCR技术的重中之重。 Attention OCR的网络结构[11] 端到端的OCR 与检测-识别的多阶段OCR不同，深度学习使端到端的OCR成为可能，将文本的检测和识别统一到同一个工作流中。 FOTS的总体结构[12] 总结 尽管基于深度学习的OCR表现相较于传统方法更为出色，但是深度学习技术仍需要在OCR领域进行特化，而其中的关键正式传统OCR方法的精髓。
（1）透视变换 （2）gauss_blur （3）norm_blur （4）模糊图像，模拟小图片放大的效果 （5）颜色翻转、滤波等等 具体代码实现如下： （1）透视变换 （具体原理可查看：仿射变换，透视变换 ：二维坐标到二维坐标之间的线性变换，可用于landmark人脸矫正） #! random # http://planning.cs.uiuc.edu/node102.html def get_rotate_matrix(x, y, z): """ 按照 zyx 的顺序旋转 M_z def cliped_rand_norm(mu=0, sigma3=1): """ :param mu: 均值 :param sigma3: 3 倍标准差， 99% 的数据落在 kernel = random.choice(ks) img = cv2.blur(img, (kernel, kernel)) return img （4）模糊图像，模拟小图片放大的效果
路标上的文字最多可以跨越三行。每一个路标都有一个规范的抄本。 室内图像以标牌、门牌、警示牌为主，室外图像以复杂背景下的导板、广告牌为主。图像的分辨率从1296x864到1920x1280不等。由于文本的多样性和图像中背景的复杂性，数据集是具有挑战性的。 文本有不同的语言（中文、英文或两者的混合）、字体、大小、颜色和方向。背景可能包含植被（如树木和灌木丛）和重复的图案（如窗户和砖块），这些图案与文本没有太大的区别。 5、ICDAR 数据集下载链接：https://rrc.cvc.uab.es/ ICDAR作为一个Challenge性质的平台，包含了2011~2019年各类OCR相关的数据集。 ? ? 数据集涵盖不同的脚本和语言（西班牙语、法语、英语），将在每一帧的单词级别提供本地化的基本事实。 ?
文字识别（OCR）基于腾讯优图实验室世界领先的深度学习技术，将图片上的文字内容，智能识别成为可编辑的文本。OCR 支持身份证、名片等卡证类和票据类的印刷体识别，也支持运单等手写体识别，支持提供定制化服务，可以有效地代替人工录入信息。
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