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ocr文字0805-条码查询

https:cloud.tencent.comdocumentproduct86645513本接口支持条形码备案查询,返回条形码查询结果的相关,包括产品名称、产品英文名称、品牌名称、规格型号、宽度 、高度、深度、关键字、产品描述、厂家名称、厂家地址、企业社会用代码13个字段。 你可以拿一张条码图片来测试一下

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OCR技术在爱奇艺的应用实践及演进

最后就是基于 OCR提取技术,传统的 OCR 技术只解决了从图像中提取文字的需求,但是类似票据等场景,除了文字外,也需要文字之间的关系,判断文字属于预打印的内容,文字属于填写的内容 ,因为影视剧的视频较多,需要视频里面的文字,提供给业务做应用。 为此,我们上线了智台词分析功,该功OCR 为基础,可以实时提取影视剧、综艺等节目中的台词。智台词分析用于提取影视剧视频中的台词。 同时,会利用 NLP 算法处理出来的台词,将用户可感兴趣的提取出来作为标签数据,这标签数据可以和其他视频构成视频的原始数据,然后提供给搜索或者推荐业务使用。 二是结合 NLP 技术优化整个 OCR 算法的性。图像中的大部分文字都有很强的语义,如何结合 NLP 优化 OCR 算法对易错样本的效果。三是 OCR 算法移植到手机端。

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    破解梵蒂冈秘密档案,这个AI认中世纪手写拉丁文

    由于记录了超过12个世纪的,收藏梵蒂冈秘密档案的书架排成一排大概有53英里长,可以说量巨大了。?△这样的书架摆53英里(图源百度百科)这档案里记录了不少八卦。 拼图分割法:让OCR连体字用OCR文字并不是什么新鲜技术,英文等字母文字的时候,OCR技术把有一定间距的符号为一个个的字母,再依据其形状判断是个字母,然后把字母转录为ASCII码,所以文档就变成了方便搜索查阅的电子版 之后,就要让系统判断对错:出的字母,是真正的字母,是虚线的误判。这个工作交给高中生做都可以。 于是,In Codice Ratio项目组找了一高中生,根据高中生们对手写体的判断,教给系统字母是对的,字母认错了。比如字母g。 22个中世纪拉丁文字母都学会之后,这个系统就成为了一个手写体中世纪拉丁文的AI。clear or dear?现在的AI版OCR终于像人类一样连体字了。

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    王磊:AI 时代物流行业的 OCR 应用

    OCR 是人工智里面非常重要的基础力之一。腾讯云人工智产品总监王磊,结合物流场景解读了OCR技术。“OCR文本够优化物流行业流程,解放人力降低成本。” Attention机制的加入,可以在所有特征块的基础上,得到每一个特征块在全局中的权重。 简单的理解,当决定当前字是几个形似字中的一个时,该字所处的上下文位置和语义相关性是更具有决定意义的,甚至会比图像本身更重要。可以有效提升整行的准确率。 现在腾讯云OCR够做到7×24小时提供服务,每张运单5秒钟可以完成;准确率达到91%,并且整个流程不需要人工深度参与,极大的降低用户隐私泄露的风险。 AI 时代物流行业的 OCR 应用.pdfAI 时代物流行业的 OCR 应用.zip 相关推荐腾讯云王琰:腾讯云AI Cloud的技术、应用布局和趋势手写快递单、听懂人话的小微...腾讯云公布了大动作

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    冀永楠:OCR的应用锦集及背后技术

    今天主要讲的就是这种复杂性,这种服务在日常生活或者工程中遇到不同情况所产生如何处理这复杂性的力。这里分享两个做过的例子。身份证相对来讲很格式化、比较简单东西,可以明确知晓在里找到怎样的文字。 考虑到这种关系就要对整体的模型和率进行提升。同时不同语言里面的联系也有不同,这也为语言的研究也提供了一定的。 名片是介于格式化和非格式化通用之间的一种。因为名片它所包含的是一定的,总会包含姓名包含工作地点,包括电话号码这。其所采用的字体各方面也比较恒定,所以说是格式化的。 对纠错库多丰富一场景,以使系统够适用更多不同的场景。Q&AQ:OCR比如说高考的过程中,跟快递的扫描单有什么区吗?高考卷这OCR的扫描您那边做过吗? 可用一个网络效果会更好,所以我基本建议开发思路是这么一个开发思路。Q:我刚才看到您做泰康项目的时候有很多先验的,我想问一下先验的对应于模型当中是加在部分的?

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    腾讯云大学大咖分享 | 解密OCR文字技术

    那么直播中有值得关注的内容呢?学习君和你一起来回顾一下! OCR通俗来说就是让计算机看图字的技术,比如在生活中,使用手机可以对身份证进行拍照,并通过一种技术将身份证照片上的文字自动转换成文本,这种技术就是OCR其中一种应用场景。 在平台层方面,这次直播课主要讲的时图片OCR,像身份证、手写体等功,开发者都可以通过API接口和SDK的形式去使用。 A:OCR是把图片里的文字直接转换成文字,是文本化;而人脸包括人脸比对、人脸核身,比如刷门禁就属于人脸比对。 Q:OCR现在在场景下用得最多? A:OCR在很多领域都有应用,像身份证,还有通用场景。通用场景的应用非常广泛,例如微的审核、运单类、超市小票等。对超市的小票进行,就可以知道卖了多少商品,每个商品的价格。

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    OCR通用印刷体pdf吗

    我测试了一下通用印刷体,用图片可以成功,但是用PDF文件就报1102错误,不知道是什么原因,个大神解答下{code:-1102,message:SDK_IMAGE_DECODE_FAILED,

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    Serverless Framework + OCR 快速搭建通用文字应用

    在日常的工作生活中,文字与我们相关,比如身份证、随手拍扫描、纸质文档电子化等,无不显示着文字技术的重要性。 为此,腾讯云通用文字产品 General OCR 应运而生,基于行业前沿的深度学习技术,支持将图片上的文字内容智为可编辑的文本,大幅提升处理效率。 为什么要用 Serverlesss Framework 来搭建,我们看看 Serverlesss Framework 有优势: 0 配置,弹性扩缩容:Serverless Framework 基于云上 实战前请确认: Node.js 版本需不低于 8.6,建议使用 Node.js 10.0 及以上版本 开通腾讯云通用文字 OCR 服务 快速搭建一个基于腾讯云 OCR 的文字应用,具体步骤如下: website 链接,即可看到生成的网站,点击上传图片,项目即可通过 OCR SDK 完成文字

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    OCR算法评估

    评估OCR算法率的指标通常有这几种:one全对准确率:每张图片版面上有多个文本时候,每个文本都对的张数占总的张数的比例;标签全对准确率:每张图片版面上有多个文本时候,文本对的个数占总的文本个数的比例 主要反应文本行定位的指标,是ocr算法的重要指标;two第一种是字符准确率,单字率,就是按单字算,一百个字里错5个字,率95%。 那么率只有25=40%。而且票据字段越多,容易出错的概率越高,整张率这个要求就越严苛。实测过程中也会有一约定,说整张里错一两个字可以忽略的,这种再另说。 同样是100字错5个,用字符、字段、整张准确率来测算的结果是完全不同的,所以对比不同OCR算法时候一定要看清描述的是单字率、整行率还是整张率。 一样的率99%,整张率可比单字率的含金量要大得多。参考OCR算法率怎么评估?

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    OCR技术系列一】光学字符技术介绍

    其实我们自己也感受到,OCR技术确实也在改变着我们的生活:比如一个手机APP就帮忙扫描名片、身份证,并出里面的;汽车进入停车场、收费站都不需要人工登记了,都是用车牌技术;我们看书时看到不懂的题 如何除错或利用辅助提高正确率,是OCR最重要的课题,ICR(Intelligent Character Recognition)的名词也因此而产生。 ,使图片只前景与背景,可以简单的定义前景为黑色,背景为白色,这就是二值化图了。 ,就是后处理 例如,对于钞票来说,做OCR之前首先要知道钞票的面值面向,以及一例如版本号之类的方法(引用自【OCR技术系列之一】字符技术总览) 现在我们只想单纯地想对字符进行,那方法会有呢?

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    人工智已经深入到生活的每个角落

    下面小编带大家来了解下我们日常生活中最常见的一人工智! 人工智+疫情期出入证 应用产品:腾讯云卡证OCR 实现原理:卡证文字,自动并录入各字段,降低用户输入成本,有效提升用户体验。 落地项目:疫情期间,各大社区通过使用卡证OCR,让用户在家通过上传证件--完成在线办理通行证,极大的缓解了办理通行证的压力,提升了用户在疫情期间出行体验。 ? 人工智+金融 使用产品:腾讯云卡证OCR 实现原理:计算机将图片上的文字内容,智为结构化的文本,可应用于用户注册、银行开户、交通出行、政务办事等多种场景,大幅提升处理效率。 人工智+文旅 应用产品:腾讯云录音文件 实现原理:就是让机器通过和理解人类口述的语言,把语音号转变为相应的文本或命令的技术。 人工智不仅限于机器人,它已经深入到我们生活的每个角落,只要你用心观察总会发现它的踪迹。 在你的日常生活中,你还见到过常见的人工智

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    OCR 文字学习路径

    OCR的概念光学字符(英语:Optical Character Recognition,OCROCR 是实时高效的定位与图片中的所有文字,返回文字框位置与文字内容。 支持多场景、任意版面下整张图文字的,以及中英文、字母、数字的。----小的不才,此段来自Wikipedia通俗讲就是指对文本资料和图像文件进行分析处理,获取文字及版面的过程。 第一步是特征设计和提取,特征设计是一件很烦人的事情,做过模式相关项目的童鞋也深有体会,我们现在的目标是字符,所以我们要为字符设计它独有的特征,来为后面的特征分类做好准备。字符有特征呢? 常规物体边框BBox的四元组描述方式量不充足。3) 自然场景中某物体局部图像与字母形状相似,如果不参考图像全局将有误报。4) 有艺术字体使用了弯曲的文本行,而手写字体变化模式也很多。 其实这两大方法主要区在于最后的输出层(翻译层),即怎么将网络学习到的序列特征转化为最终的结果。

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    大伽「趣」说AI:腾讯云在多个场景中的AI落地实践

    叶聪介绍,计算机视觉使机器可以部分代替人力理解图片中的。计算机视觉还包含一分支,主要包括物体、对象检测、语义分割、运动和跟踪、三维重建、视觉问答、动作等等,同时新的分支还在不断出现。 比如,在施工现场普遍存在人员变更的情况,人员变更以前需要业主或者项目部自行变更,现在有了AI技术,变更的可自动出来。 image.png 同时,它还需要具备五个特点:一是具备人员人脸基本的采集和录入功;二是够基于人员人脸的自动、采集、比较;三是支持人员与人员身份证的核验;四是支持考勤地点的设置及异常考勤位置的判断 ;五是支持关键岗位的异常考勤预警以及关键岗位缺勤进行预警,支持对履约人员变更进行在线管理。 主要有四个功:一是人脸考勤机,主要作用是前端数据采集,包括人员登记,人脸考勤以及数据上传;二是用到移动端的APP,主要用于人脸考勤、人证核身;三是履约考勤管理云平台,主要是针对考勤管理、审批管理

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    OCR技术简介

    SIGAI特约作者铁柱 研究方向:计算机视觉与机器学习导言光学字符(Optical Character Recognition, OCR)是指对文本资料的图像文件进行分析处理,获取文字及版面的过程 亦即将图像中的文字进行,并以文本的形式返回。OCR的应用场景根据场景,可大致将OCR分为特定场景的专用OCR多种场景的通用OCR。 文字检测主要解决的问题是里有文字,文字的范围有多大。文本是在文本检测的基础上,对文本内容进行,将图像中的文本转化为文本。文字主要解决的问题是每个文字是什么。 以上的传统方法通过每个单字符以实现全文的,这一过程导致了上下文的丢失,对于单个字符有较高的正确率,其条目正确率也难以保证。 Attention OCR的网络结构端到端的OCR与检测-的多阶段OCR不同,深度学习使端到端的OCR成为可,将文本的检测和统一到同一个工作流中。

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    OCR技术简介

    光学字符(Optical Character Recognition, OCR)是指对文本资料的图像文件进行分析处理,获取文字及版面的过程。亦即将图像中的文字进行,并以文本的形式返回。 OCR的应用场景根据场景,可大致将OCR分为特定场景的专用OCR多种场景的通用OCR。比如现今方兴未艾的证件和车牌就是专用OCR的典型实例。 文字检测主要解决的问题是里有文字,文字的范围有多大。文本是在文本检测的基础上,对文本内容进行,将图像中的文本转化为文本。文字主要解决的问题是每个文字是什么。 以上的传统方法通过每个单字符以实现全文的,这一过程导致了上下文的丢失,对于单个字符有较高的正确率,其条目正确率也难以保证。 端到端的OCR与检测-的多阶段OCR不同,深度学习使端到端的OCR成为可,将文本的检测和统一到同一个工作流中。

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    直接复制图片中文字,功远超普通OCR软件,MIT学生开发了一款强大Chrome插件

    虽然市场上有很多OCR软件可以图片中的文字,但还是有种种局限性,比如无法文字排版,需要转成其他文件后才处理,无法直接操作。最近,一位来自MIT的学生Kevin Kwok解决了以上这问题。 不是OCR,是文本检测光学字符OCR)已经不是什么新鲜事了,虽然Naptha实现的功看起来像OCR,但实际上它主要功实际上是文本检测。 OCR需要知道图片中的语言才正确文本,Naptha使用的是一种称为“ 笔划宽度变换”的算法,该算法由微软研究院于2008年提出,它就像人一样,即使不知道是何种语言,也猜到文字就在那里。? 结合其他算法,如连通分量分析(不同的字母)、otsu阈值(确定字间距)、不相交的集合森林(文本行),Naptha可以非常快速地建立文本区域、单词和字母的模型,图中存在特定字母。 通过一基本的布局分析和文本度量,Naptha还可以找出文本的对齐参数、字体大小和字体粗细。有了这,它可以在同一个地方以类似的字体重新打印文本,或者将文本改成同字体的其他文字。

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    采用手机拍照银行卡,实现移动支付快速绑定银行卡

    受支付宝银行卡的启发,腾讯随后在微、QQ中添加银行卡,通过技术上的创新提升用户支付的体验,均得到用户的肯定。 手机拍照银行卡与普通意义上的OCR技术有着较大的不同,由于各大银行发行的银行卡的背景有很大差异,导致OCR时对于图像的处理要求就比较高,另外,对于打印字体或者凸起字体的也是OCR研究的难点, 手机拍照银行卡银行卡之后,可以将后的内容分组归类,存入软件系统中。相对于传统手工输入,手机拍照银行卡技术具备精确度更高,速度快并且抗干扰性强等等。 目前手机拍照银行卡支持Android和IOS系统。下面,我们来看看手机拍照银行卡和特点。      APP可以直接调用Android银行卡SDK开发包。      还有,自动回填,将卡号结果自动回填到APP的输入框内。      最后,速度快,速度小于1秒。

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    走进AI时代的文档技术 之表格图像

    近年来,在深度学习的加持下,OCR (Optical Character Recognition,光学字符)的可用性不断提升,大量用户借助OCR软件,从图片中自动提取文本。 1.2 业界方案 表格图像有较高的商业价值,一般都在付费的专业OCR软件中才体验到:比如ABByy fine reader。这软件所用的技术,并没有完全公开。 遍阅近几年比较有实操价值的论文,可分为以下三种思路: 1)利用OCR检测文本,从文本框的空间排布推导出有行、有列、单元格需合并,由此生成电子表格; 2)运用图像形态学变换、纹理提取、边缘检测等手段 3) 对校正后的图调用OCR其中的文本内容,以及每个字符的坐标。 4) 根据第2)步得到的框线,计算出有行,列,其中单元格跨行列合并了。 5) 将单元格位置,与字符坐标进行匹配,决定每个字符在个单元格中。最后计算每个单元格的字号大小,对齐方式等格式。 ? 下面对每个步骤进行详细剖析。

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    tesseract-ocr 实现图片

    4、增加中文语言库 安装目录下的tessdata目录存放的是语言包,如果想增加中文,可以将中文的语言库放到此目录下,下载链接在下面地址:http:pan.baidu.coms1hqnGq4c ,可以看到,率并不是十分令人满意。而且这边使用的例子都是十分正规的字体。如果遇到验证码那种不规则的字体,率也会大打折扣的。 当然可以参考网上的相关资料进行对Tesseract字符进行样本训练,通过使用训练后的语言库会提高精度。这里就不做演示了。 而tess4j下也封装了图片处理的工具类,基本都包含这,例子中也给出了部分样例。 Bty,话说使用原生态调用,跟tess4j得到的结果还是有所差的。 如果对图像感兴趣的同学可以学习下opencv等

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    从phpinfo中获取敏感

    phpinfo()想必的最熟悉的了,在搭建环境之后都会随后写一个 phpinfo()来测试环境是否正常,很多人测试完毕忘记删除就开始部署环境了,这就造成了一敏感的泄漏。 那么我们从 phpinfo()中获得敏感呢?php 版本这种就不用说了,来看一下泄漏了比较敏感的。  一、绝对路径(_SERVER)这个是最常用,也是最有效的一个办法,找到 phpinfo()页面可以直接找到网站的绝对路径,对于写 shell 和搜集是必不可少的。  可用来远程文件包含、disable_functions 用来查看禁用函数,绕过执行、查看是否开启 open_basedir,用 p 牛的绕过 open_basedir 的方法有可读一没权限的目录等等 此外还获取一环境,比如 Environment 中的 path、log 等

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      腾讯安全天御-视频内容安全(VM)能自动识别视频,从OCR 文本、图片、音频三种维度,识别视频中的涉黄、敏感等违规内容,支持自定义配置黑白词库、图片,识别自定义违规内容。用户可通过标签、置信度等划分识别结果,并对不同的识别结果做后续处理,从而降低人工成本,提高识别效率。

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