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OCR检测与识别技术

相较于传统OCR，场景图片中的文本检测与识别面临着复杂背景干扰、文字的模糊与退化、不可预测的光照、字体的多样性、垂直文本、倾斜文本等众多挑战。 ?...虽然基于连通域和滑动窗口的方法在传统OCR任务能够获得不错的效果，但在更为复杂的场景图像文本检测任务中却完全落后于深度学习方法。...3、部分场景图片文本检测效果图 腾讯数平精准推荐团队自研的OCR技术目前已经广泛服务于公司内部的多个业务。...OCR识别模块属于多分类问题，对识别效果影响大的因素包括：复杂背景、艺术字体、低分辨率、非均匀光照、图像退化、字符形变、多语言混合、文本行复杂版式、检测框字符残缺，等等。...（图2） 在2013年之前，传统算法在OCR领域占主导地位，其标准流程包含文本检测、单字符分割、单字符识别、后处理等步骤，如图3所示。 ?

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腾讯数平精准推荐 | OCR技术之检测篇

相较于传统OCR，场景图片中的文本检测与识别面临着复杂背景干扰、文字的模糊与退化、不可预测的光照、字体的多样性、垂直文本、倾斜文本等众多挑战。...数平精准推荐团队在OCR领域深耕细作多年，自研的基于深度学习方法的文本检测与识别技术多次在ICDAR竞赛数据集上刷新世界纪录，特别是在2017年举办的第14届ICDAR官方竞赛中，斩获了“COCO-TEXT...虽然基于连通域和滑动窗口的方法在传统OCR任务能够获得不错的效果，但在更为复杂的场景图像文本检测任务中却完全落后于深度学习方法。...3、部分场景图片文本检测效果图 腾讯数平精准推荐团队自研的OCR技术目前已经广泛服务于公司内部的多个业务。...在OCR方面，我们已经有了多年积累下的各项技术积累，愿意与任何有OCR技术相关需求的业务同行进行交流合作，持续打造业界一流的数据、算法和系统。

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腾讯数平精准推荐 | OCR技术之检测篇

相较于传统OCR，场景图片中的文本检测与识别面临着复杂背景干扰、文字的模糊与退化、不可预测的光照、字体的多样性、垂直文本、倾斜文本等众多挑战。 ?...数平精准推荐团队在OCR领域深耕细作多年，自研的基于深度学习方法的文本检测与识别技术多次在ICDAR竞赛数据集上刷新世界纪录，特别是在2017年举办的第14届ICDAR官方竞赛中，斩获了“COCO-TEXT...虽然基于连通域和滑动窗口的方法在传统OCR任务能够获得不错的效果，但在更为复杂的场景图像文本检测任务中却完全落后于深度学习方法。...3、部分场景图片文本检测效果图 腾讯数平精准推荐团队自研的OCR技术目前已经广泛服务于公司内部的多个业务。...在OCR方面，我们已经有了多年积累下的各项技术积累，愿意与任何有OCR技术相关需求的业务同行进行交流合作，持续打造业界一流的数据、算法和系统。

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Github：深度学习文本检测识别（OCR）精选资源汇总

今天跟大家推荐一个Github项目，来自NAVER Clova AI Research的hwalsuklee同学汇总了近几年的基于深度学习进行文本检测、识别的论文、代码、数据集、教程资源，非常值得参考。...作者首先统计了深度学习OCR方向的文献： 可见这个方向基于深度学习的技术是大势所趋。...按研究方向，在这些论文中，尤以文本检测的数量最多，占比达48.9%，其次是文本识别21.7%，端到端文本识别占比14.1%。...端到端文本识别 即包含文本检测与识别的全流程的算法。 综合看，来自商汤科技的FOTS和来自华科的Mask TextSpotter都很优秀。...52CV曾经专门解读过这篇论文： 华科白翔老师团队ECCV2018 OCR论文：Mask TextSpotter 下图为端到端文本识别的精度-发表时间散点图，相比之下，近两年的提升并不是很明显。

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03.OCR学习路径之文本检测（中）CTPN算法简介

前言 文字识别的过程，首先是要确定文字的位置，即文本检测。...OCR学习路径之文本检测（上）Faster R-CNN算法简介》服用，效果或许会有一点。蛤蛤蛤，以下进入正题。...image.png 一、 CTPN算法简介 原文中有这样一段话，讲述了通用目标检测为什么不能应用于场景文本检测的： However, it is difficult to apply these general...to scene text detection, which generally requires a higher localization accuracy 因为文本的字体更小，场景更加复杂，对检测框的精确度要求更高...1.1 CTPN网络结构 CTPN的网络结构图如下： image.png 原始CTPN只检测横向排列的文字。CTPN结构与Faster R-CNN基本类似，但是加入了LSTM层。

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OCR学习路径之文本检测（下）EAST算法简介

已经分享的有《03.OCR学习路径之文本检测（中）CTPN算法简介》里已经说过two-stage实现文本检测这个经典算法，上次课也讲了《04.OCR学习路径之文本检测（4）FCN算法简介》，并且还up了...RBOX，检测框的位置（x, y, w, h），4个参数； · text rotation angle：对于检测形状为RBOX，检测框的旋转角度，1个参数； · text quadrangle coordinates...：对于检测形状为QUAD，则输出任意四边形检测框的位置坐标，(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3), (x4, y4)，8个参数。...三、总结 该算法EAST做文本检测的优点： 1. FCN直接预测结果，消除中间过程冗余，减少检测时间 2....在检测曲线文本时，效果不太理想

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OCR大突破：Facebook推出大规模图像文字检测识别系统——Rosetta

接下来 AI科技大本营就为大家解读一下这个 OCR 界的最新神器。...我们的 OCR 系统分为文本检测和文本识别两个阶段：基于 Faster-RCNN 模型，在文本检测阶段我们的系统能够检测出图像内包含文本的区域；采用基于全卷积网络的字符识别模型，在文本识别阶段我们的系统能够处理检测到的位置并识别出文本的内容...下图1展示了 Rosetta 系统的检测识别效果。 图1 使用 Rosetta 系统进行 OCR 文本识别。...首先，基于 Faster-RCNN 模型检测出单词的位置，并采用全卷积模型生成每个单词的转路信息。 方法 我们的 OCR 系统 Rosetta 主要包含两个阶段：检测和识别阶段。...表5 检测和识别组合系统检测到词召回率下降的归一化幅度 结论 本文，我们提出了鲁棒而有效的文本检测和识别模型，并用于构建可扩展的 OCR 系统 Rosetta。

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OCR Tool PRO Mac(OCR光学字符识别)

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。

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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。...[3]所以当面对自然场景的通用OCR，适于多尺度检测的FCN较之Faster R-CNN有着更好的表现。当采用FCN时，输出的掩膜可以作为前景文字的二值图像进行输出。...[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。...但是模型识别结果往往是不太准确的，我们需要对其进行识别结果的矫正和优化，比如我们可以设计一个语法检测器，去检测字符的组合逻辑是否合理。...比如，考虑单词Because，我们设计的识别模型把它识别为8ecause，那么我们就可以用语法检测器去纠正这种拼写错误，并用B代替8并完成识别矫正。这样子，整个OCR流程就走完了。...OCR传统方法在应对复杂图文场景的文字识别显得力不从心，越来越多人把精力都放在研究如何把文字在复杂场景读出来，并且读得准确作为研究课题，用学界术语来说，就是场景文本识别（文字检测+文字识别）。 ?

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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。...[3]所以当面对自然场景的通用OCR，适于多尺度检测的FCN较之Faster R-CNN有着更好的表现。当采用FCN时，输出的掩膜可以作为前景文字的二值图像进行输出。 ?...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。

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OCR学习路径之文本检测（上）Faster R-CNN算法简介

前言 由于目前已经几乎不再使用传统的方法来做OCR，后续我们主要分享基于深度学习的OCR算法。该算法一般需要训练两个模型，一个是文本检测模型，一个是文字识别模型。...我们今天要讲的就是文本检测的算法发展。 文本检测的算法技术是依赖于视觉领域常规物体检测方法(SSD, YOLO, Faster-RCNN等)而产生的，但是直接套用于文字检测任务效果并不理想。...不过，既然讲到近期的主题安排是OCR算法的学习路径，我认为有必要先讲一点通用目标检测的算法，文字也是一种目标嘛，只不过这个目标是比较小的目标，所以相比于通用目标检测有其特殊性。...一、通用目标检测综述 进入深度学习时代以来，物体检测发展主要集中在两个方向：two stage算法如R-CNN系列和one stage经典算法如YOLO、SSD等。...有做过目标检测的同学应该了解过rcnn-> fast rcnn->faster rcnn这样的一个发展过程，我们只讲一个引子，大致了解下目标检测是如何发展而来的。

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OCR技术浅析

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。...预处理阶段中包含了三步： 定位图片中的文字区域，而文字检测主要基于连通域分析的方法，主要思想是利用文字颜色、亮度、边缘信息进行聚类的方式来快速分离文字区域与非文字区域，较为流行的两个算法分别是：最大极值稳定区域...基于深度学习的OCR识别框架 目前，从技术流程上来说，主要分为两步，首先是检测出图像中的文本行，接着进行序列识别。...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。...主要思路是将文本行识别看做一个序列识别问题，不同于一般的目标检测问题，引入RNN来利用上下文的信息。 转自：拍黑米

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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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