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证件OCR拍照扫描识别SDK

证件OCR拍照扫描识别SDK应用背景 随着智能手机的普及,手机不断实现质的飞跃,你家里还能找到那台N年前风靡全国的大哥大和诺基亚吗?相信很多人家里都还有。 在这种背景下,随着苹果用户的普及,基于Android及 iOS平台的证件OCR拍照扫描识别SDK开发包应运而生。 采用文字识别(OCR)技术,自动提取身份证信息(如姓名、证件号码、地址等)以及头像信息。 提供Android开发JAR包。

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ocr手机扫描银行卡的技术

手机扫描银行卡的技术应用背景 为了提高在移动终端上输入银行卡号的速度和准确性,我公司结合银行、保险、金融P2P及第三方支付等行业对自动识别银行卡号的迫切需求,推出手机扫描银行卡的技术SDK,各类APP只需集成手机扫描银行卡的技术 手机扫描银行卡的技术SDK可支持Android、iOS主流移动操作系统,APP集成手机扫描银行卡的技术SDK后,用户采用手机、平板电脑对银行卡进行拍摄识别即可自动识别银行卡号 手机扫描银行卡的技术技术功能特点 1.识别种类多:支持国内各个银行的卡,包括平面字体和凹凸字体; 2.识别速度快:单张手机扫描银行卡的技术速度小于1 秒; 3.银行卡OCR识别技术技术也可以部署在识别服务器上,可支持Linux 32/ 用户可部署到自有服务器上,APP可直接调用手机扫描银行卡的技术服务。 手机扫描银行卡的技术技术主要应用领域 1.金融保险:移动展业、移动查勘录入银行卡号; 2.银行:直销银行、手机银行绑卡; 3.移动支付:绑定银行卡支付; 4.金融P2P:绑定银行卡充值;

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    实战:使用 OpenCV 和 PyTesseract 对文档进行OCR

    随着世界各地的组织都希望将其运营数字化,将物理文档转换为数字格式是非常常见的。这通常通过光学字符识别 (OCR) 完成,其中文本图像(扫描的物理文档)通过几种成熟的文本识别算法之一转换为机器文本。 当在干净的背景下处理打印文本时,文档 OCR 的性能最佳,具有一致的段落和字体大小。 在实践中,这种情况远非常态。 在本文中,我们将探索一种使用 Python 为 OCR 定义文档图像区域的简单方法。我们将使用信息分散在整个文档空间的文档示例——护照。以下样本护照放置在白色背景中,模拟复印的护照副本。 ? 我们的第一个任务是从这个伪扫描页面中提取实际的护照文件区域。我们将通过检测护照的边缘并将其从图像中裁剪出来来实现这一点。 在处理具有不同图像质量的真实文档时,尝试不同的预处理技术以找到最适合你们的文档类型的方法非常重要。

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    【RAC】替换OCR磁盘组的步骤(视频+文档

    今天小麦苗给大家分享的是替换OCR磁盘组的步骤。 【RAC】替换OCR磁盘组的步骤(视频+文档) ? OCR卷组调整步骤 2.1. 添加新存储 2.2. 多路径绑定配置 2.3. ASMLib配置 2.4. 备份OCR 2.5. 新建OCR卷组 2.6. 替换VOTE 2.7. 替换OCR 2.8. 迁移ASM SPFILE 2.9. 确认老OCR磁盘组是否还有其他文件 2.10. 删除老OCR卷组 2.11. 删除磁盘 1. createdisk OCRNEW2 /dev/mapper/newocr2 # /usr/sbin/oracleasm createdisk OCRNEW3 /dev/mapper/newocr3 节点2: 扫描新加的 替换OCR 在grid或root用户下执行: Node1: ocrconfig -add +newocr ocrconfig -delete +ocr more /etc/oracle/ocr.loc

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    安全扫描工具​Nmap引擎理解文档

    作者 yiran4827 本文档介绍了Nmap的系统结构及扫描流程,最后重点介绍了Nmap的NSE扫描脚本。 端口扫描:用于扫描主机上端口状态。 main()函数负责处理三种类型的脚本扫描:预扫描(SCRIPT_PRE_SCAN)、脚本扫描(SCRIPT_SCAN)、后扫描(SCRIPT_POST_SCAN)。 预扫描即在Nmap调用的最前面(没有进行主机发现、端口扫描等操作)执行的脚本扫描,通常该类扫描用于准备基本的信息,例如到第三服务器查询相关的DNS信息。 而脚本扫描,是使用NSE脚本来扫描目标主机,这是最核心的扫描方式。后扫描,是整个扫描结束后,做一些善后处理的脚本,比如优化整理某些扫描。 在main()函数中核心操作由run函数负责。

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    Android OCR文字识别 实时扫描手机号(极速扫描单行文本方案)

    更新: AI时代已经到了,各位小伙伴如果还有类似的需求,现在已经有很成熟的免费OCR库了,不用再挖古董文章了,钻研精神要保持,但也不用处处自己造轮子了哦 要做实时OCR扫描的可以参考 Google ML ,获取面单上的手机号,最后决定用tesseract这个开源OCR库,移植到Android平台是tess-two Android平台tess-two地址:https://github.com/tesseract-ocr 比如我扫描手机号的功能,面单上都是黑体字,手机号只有纯数字, 就这么点识别范围去检索一个30M的字库,显然多了很多无用功 解决办法就是: 训练自己的字库,如果你需要毫秒级的扫描速度,那你的需求涉及的扫描内容 我之前尝试过百度ocr,方案是给用户一个按钮,用户点击之后,取相机最近的一帧照片上传给百度,然后跳过其他帧,等待用户下一次点击解析按钮。 第一:手机号完整的在矩形区域内,不会有超出矩形区域的部分,也就是说手机号部分不会有贴边的像素 第二:如果要扫描手机号,肯定会将手机号至少填充扫描框的50%高度(这个比例自己掌握,看你的扫描距离,我后来减到了

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    PDF转Word 用谷歌文档进行在线OCR识别

    博主最近被人问到了这个问题, 也做了一番研究, 最终找到两个靠谱的方法, 分享一下 第一种: 简单快捷的土办法, 用手机QQ扫一扫 手机QQ功能也越来越多, 虽然大多数功能没啥用, 但也提供了一些好东西, 比如: 免费的OCR google文档https://www.google.com/intl/zh-CN/docs/about/ ? 然后用google在线文档打开 ? 查看识别效果 ? ? 小结: pdf转word属于办公室必备技能,如果文档的数量不大, 可以打开QQ直接扫一扫, 如果文档的数量很大, 建议直接上传到google硬盘,然后用google在线文档打开, 省时省力, 还有一个小技巧 在线文档很强大, 除pdf外, 普通图片上传到google文档,也可以用google在线文档打开, 打开后的文字识别效果也超级棒, 文档内会同时展示原图和从原图内识别出的文字, 感兴趣的可以自己试一试~

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    使用深度学习阅读和分类扫描文档

    理想情况下,我们的数据集将包含各种易读性和时间段的扫描文档,以及每个文档所属的高级主题。我找不到具有这些精确规格的数据集,所以我开始构建自己的数据集。 我们可以使用 SpellChecker 模块减少其中的一些错误,以下脚本接受输入和输出文件夹,读取输入文件夹中的所有扫描文档,使用我们的 OCR 脚本读取它们,运行拼写检查并纠正拼写错误的单词,最后将原始 这将为我们提供基础架构,以根据文档内容将 OCR 中识别的文本拆分为单独的文件夹,我们将使用该主题模型被称为LDA。 为了运行这个模型,我们需要对我们的数据进行更多的预处理和组织,因此为了防止我们的脚本变得冗长和拥挤,我们将假设已经使用上述工作流程读取了扫描文档并将其转换为 txt 文件. 该脚本将读取输入文件夹中所有扫描文档图像,将它们写入txt 文件,构建LDA 模型以查找文档中的高级主题,并根据文档主题将输出的txt 文件归类到文件夹中。

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    用 ABAP 调用 OCR 接口实现出租车发票扫描

    百度 AI 提供了一个出租车发票扫描接口: https://ai.baidu.com/ai-doc/OCR/Zk3h7xxnn 支持识别全国各大城市出租车票的 16 个关键字段,包括发票号码、代码、车号 url:https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/taxi_receipt? access_token=[这里传入 Access Token] 按照接口文档的说明,content-type 设置为 application/x-www-form-urlencoded: 在 body url = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/taxi_receipt'. ls_token = '这里需要填写你实际获取的 Access Token'

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    【Python精彩案例】随拍文档转PDF扫描

    在需要扫描文件时,附近没有打印店怎么办?今天分享如何使用Python实现文档转pdf扫描。 老规矩,在进入正文之前,咱们先看看最终效果: [图片转扫描pdf] 1 文档矫正 如下图所示,手持相机拍摄出来的图片一般都是不标准的矩形。 可以根据实际的文档宽高设置投影变换后的尺寸,这里设置为宽度为515, 高度为663。

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    OCR更强大的PPT图片一键转文档重建技术

    目前越来越多的资源信息是以图像形式存储,然而很多用户在获取图像后需要对图片进行编辑或者电子文档形式进行存储。最主流的做法是直接进行 OCR 提取,但这种方法无法满足用户对排版的需求。 小程序在搭建中,其中添加里更多子功能,比如 OCR文档自动选框,去摩尔纹,图片扭曲恢复等。欢迎大家通过 QQ 小程序体验。 ? 2.2.3 文本旋转 OCR 也是我们重建的一个重要模块,除了能够提取图片中的文字信息,还有一个作用是可以通过文本检测框获取到图片中文本的旋转角度。 但是目前 OCR 对于角度的预测在-45---45 角度之间比较准确,对于 90 度,180 度的旋转图片,预判角度不太准确。 再通过 OCR 预测角度讲图片旋转到 0 度。效果如下图: ? 图14 综合分类模型和OCR 模型旋转图片 左图为原图,中图为判断需要旋转 180 度,右图为通过 OCR 预测角度旋转后图片。

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    tesseract-ocr识别英文和中文图片文字以及扫描图片实例讲解

    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.sourceforge.net/project/tesseract-ocr-alt/tesseract-ocr-setup-3.02.02 .exe Windows cmd命令行使用Tesseract-OCR引擎识别手机号码和图片中的文字: 1、下载安装Tesseract-OCR引擎(3.0版本+才支持中文识别) tesseract-ocr-setup 2、使用Tessract-OCR引擎识别验证码 打开DOS界面,输入tesseract: ? 如果出现如上输出,表示安装正常。

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    tesseract-ocr识别英文和中文图片文字以及扫描图片实例讲解

    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.sourceforge.net/project/tesseract-ocr-alt/tesseract-ocr-setup-3.02.02 .exe Windows cmd命令行使用Tesseract-OCR引擎识别手机号码和图片中的文字: 1、下载安装Tesseract-OCR引擎(3.0版本+才支持中文识别) tesseract-ocr-setup 2、使用Tessract-OCR引擎识别验证码 打开DOS界面,输入tesseract: ? 如果出现如上输出,表示安装正常。

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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 .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。

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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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