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Python自动化办公-编写一个OCR识别程序

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? 还是自己动手,丰衣足食,今天来分享一下如何 Python 写一个 OCR 识别程序。授人以渔,本文的思路适用于编写任意一个日常小工具。 浏览器打开 https://github.com,搜索OCR,选择编程语言 Python,可以看到如下结果: 通常情况下,我会选择 star 数量最多的,因为我相信程序员都是在真诚的点赞。 # need to run only once to download and load model into memory result = ocr.ocr(img_path, cls=True

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OCR material

: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.com/pannous/caffe-ocr Digit Recognition via CNN: digital meter numbers detection ? 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

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    OCR识别

    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 2.百度OCR ---- 通过以下步骤创建OCR应用,作者当时在这一步花了很长时间 ? ? 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 营业执照OCR接口- https://cloud.baidu.com/doc/OCR/OCR-API.html#.E8.90.A5.E4.B8.9A.E6.89.A7.E7.85.A7.E8.AF.86

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    OCR技术简介

    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。 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。 因此我们仍需要从传统方法中汲取经验,使其与深度学习有机结合进一步提升OCR的性能表现。

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    OCR技术综述

    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? 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。 OCR流程 现在就来整理一下常见的OCR流程,为了方便描述,那就举文档中的字符识别为例子来展开说明吧。 针对传统OCR解决方案的不足,学界业界纷纷拥抱基于深度学习的OCR。 这些年深度学习的出现,让OCR技术焕发第二春。

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    OCR技术简介

    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。 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。 在传统OCR技术中,图像预处理通常是针对图像的成像问题进行修正。 [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。

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    OCR技术浅析

    以深度学习兴起的时间为分割点,直至近五年之前,业界最为广泛使用的仍然是传统的OCR识别技术框架,而随着深度学习的崛起,基于这一技术的OCR识别框架以另外一种新的思路迅速突破了原有的技术瓶颈(如文字定位、 笔者针对业务中的身份证照片文字识别需求分别尝试了传统OCR识别框架及基于深度学习的OCR识别框架。下面就以身份证文字识别为例分别简要介绍两种识别框架。 传统OCR技术框架 如上图所示,传统OCR技术框架主要分为五个步骤: 首先文本定位,接着进行倾斜文本矫正,之后分割出单字后,并对单字识别,最后基于统计模型(如隐马尔科夫链,HMM)进行语义纠错。 在给定O序列情况下,通过维特比算法,找出最优序列S: 传统OCR冗长的处理流程以及大量人工规则的存在,使得每步的错误不断累积,而使得最终识别结果难以满足实际需求。接下来讨论基于深度学习的OCR。 可见,基于深度学习的OCR识别框架相比于传统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。 文本行检测,其又可分为水平行文字检测算法与倾斜文字行检测算法。

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    OCR 转 XSS

    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。 我将tesseract用于 OCR 以及一个简单的烧瓶服务器,该服务器接受图像作为输入,它解析并将提取的内容反射回管理员或其他用户。你可以在这里找到代码。 开始点击 python ocr.py 现在访问本地服务器 127.0.0.1:5000 上传以上文件 现在访问 /admin/ocr/files 你会看到警报 image.png 同样,创建带有标签或盲 image.png 回复: image.png 修复: 如果您使用 OCR 服务,不仅要使用文件名,还要在将图像或 pdf 中提取的文本存储到数据库之前对其进行清理。 如果是,则可能在某个地方正在使用它,并且如果没有检查输出文本是如何反映的,那么它可能会导致 XSS,尤其是使用 OCR 服务的应用程序。

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    RPA之眼:AI-OCR,Fax-OCR概述

    文丨马磊 OCR是一种与RPA机器人协作的一项重要技术,相当于机器人的眼睛。 OCR是英文“Optical Character Recognition/Reader”的简称,光学字符识别。 这就为RPA技术与OCR技术的协同合作提供了契机。 而RPA + OCR的情况下,只需实现扫描好纸质文件,OCR会自动读取扫描文件,将图片信息读取并写入Excel等文档中,然后RPA机器人运行,进行业务处理。 近年来, OCR引起了广泛关注,但目前的OCR软件存在精度不高和无法应对非固定文件模板等课题。未来通过在OCR中引入AI的深度机器学习等技术以后,相信一定会解决这个课题。 Fax-OCR是什么? OCR的注意点 OCR技术确实可以自动实现数据的文本化,也是一项非常有效的效率改善的技术手段,但是现在的阶段OCR并非无所不能。 1、无法对应多份文件。

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    Tesseract-OCR helloworld

    Ubuntu installation sudo apt install tesseract-ocr pip install pytesseract # Jetson Nano # sudo vim ~ bashrc # export OPENBLAS_CORETYPE=ARMV8 Python test import cv2 import pytesseract import numpy as np def ocr_tesseract kernel, iterations=1) return pytesseract.image_to_string(img) if __name__ == '__main__': print(ocr_tesseract installation https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki Github official page https://github.com/tesseract-ocr /tesseract/ Google cloud https://cloud.google.com/vision/docs/ocr 中文识别 https://bbs.huaweicloud.com/blogs

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    ocr文字识别0804

    今天我翻开ocr识别的demo发现,更新上线了智能卡证分类了。这意味着将为你的开发带来了极大的便利。 image.png 那我们来看一下这个接口给我们带来的能力是什么呢?

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    Tesseract ocr文字识别

    https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/77776697 前面很早做了图片的文字识别主要用到了开源框架Tesseract,当然做OCR new Tesseract(); // JNA Interface Mapping String fontPath = "E:/char_recongition/Tesseract-OCR / JNA Interface Mapping try { String fontPath = "E:/char_recongition/Tesseract-OCR

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    OCR文字识别技术

    OCR技术的出现,解决了上述的难题。文字作为承载人类千年文明的符号,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。 OCR,作为一种自动解读这种图像符号的技术,毫无疑问将是下阶段大数据发展的大方向。 从身份证识别、银行卡识别、车牌识别到名片识别、文档识别等各种形式的识别OCR都能轻松搞定。现在你只要用手机对准这些进行拍照扫描,OCR技术瞬间就能将图片中的文字转变为可编辑的文本信息。 在这信息高速发展的时代,信息电子化已经成为了时代的必然趋势,而OCR技术作为文字电子化过程中最重要的环节,它改变了传统纸质介质资料输入的概念。 全球数据信息量呈指数式爆炸增长之势,随处可见大数据的影响,顺应移动互联网大潮,OCR技术无论是面向行业用户还是面向普通用户都呈现出移动化的趋势。

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    开源OCR引擎Tesseract

    知名的开源OCR引擎Tesseract 3.0版本日前发布,可以在项目网站下载:http://code.google.com/p/tesseract-ocr, 新版本支持中文,中文语言包定义http:/ /code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/detail? Tesseract是Ray Smith于1985到1995年间在惠普布里斯托实验室开发的一个OCR引擎,曾经在1995 UNLV精确度测试中名列前茅。但1996年后基本停止了开发。 大致就是通过给定的包含已知字符的tiff文件生成相应的box文件,经过手工更正后,训练tesseract-OCR的识别能力。也可以用一些训练工具完成这个过程。 OCR开源程序tesseract

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    Tesseract Ocr文字识别

    Tesseract的OCR引擎最先由HP实验室于1985年开始研发,至1995年时已经成为OCR业内最准确的三款识别引擎之一。 install pytesseract 二、安装tesseract orc 下载地址:https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki 点击“tesseract-ocr-w64 本人安装目录:C:\Users\Administrator\AppData\Local\Tesseract-OCR 使用命令,查看版本号和支持语言: cd C:\Users\Administrator \AppData\Local\Tesseract-OCR tesseract -v tesseract --list-langs  #查看Tesseract-OCR支持语言 三、配置tesseract text-img.png" text = pytesseract.image_to_string(Image.open(path), lang='chi_sim') print(text) 作为非常优秀的Ocr

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    Tesseract Ocr文字识别

    Tesseract的OCR引擎最先由HP实验室于1985年开始研发,至1995年时已经成为OCR业内最准确的三款识别引擎之一。 install pytesseract 二、安装tesseract orc 下载地址:https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki 点击“tesseract-ocr-w64 本人安装目录:C:\Users\Administrator\AppData\Local\Tesseract-OCR 使用命令,查看版本号和支持语言: cd C:\Users\Administrator \AppData\Local\Tesseract-OCR tesseract -v tesseract --list-langs  #查看Tesseract-OCR支持语言 三、配置tesseract text-img.png" text = pytesseract.image_to_string(Image.open(path), lang='chi_sim') print(text) 作为非常优秀的Ocr

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    OCR_Recognition』CRNN

    文本检测方面,在我的 OCR_detection 专栏相关文章中已介绍过了多种基于深度学习的方法(有的还没完成,待整理后都会放入该专栏),可针对各种场景实现对文字的检测,详请见专栏中的相关文章。 在以前的 OCR 任务中,识别过程分为两步:单字切割 和 分类任务。我们一般都会将一连串文字的文本文件先利用 投影法 切割出单个字体,再送入 CNN 里进行文字分类。 现今基于深度学习的端到端 OCR 技术有两大主流技术:CRNN OCR 和 attention OCR。 这两大主流技术在其特征学习阶段都采用了 CNN+RNN 的网络结构,CRNN OCR 在对齐时采取的方式是 CTC 算法,而 attention OCR 采取的方式则是 attention 机制。 端到端 OCR 识别的难点在于怎么处理不定长序列对齐的问题!

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    Python 图片识别 OCR

    文章目录 Python 图片识别 OCR #1 需求 #2 环境 #3 安装 #3.1 macOS #3.2 Linux(CentOS) #4 使用 #4.1 python安装pytesseract库 #4.2 Python代码 #5 在线案例 Python 图片识别 OCR #1 需求 识别图片中的信息,如二维码 #2 环境 macOS / Linux Python3.7.6 #3 安装 #3.1 下载语言包 地址 : https://github.com/tesseract-ocr/tessdata 我这里安装的是中文语言包 中文语言包 : https://github.com/tesseract-ocr 安装 tesseract-ocr wget https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/archive/3.04.zip unzip 3.04.zip cd tesseract /configure make && make install sudo ldconfig 我这里安装的是中文语言包 中文语言包 : https://github.com/tesseract-ocr/

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