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。 功能详情 ①支持180度、90度自动旋转功能； ②支持复杂背景（如手持身份证）自动裁剪边缘； ③支持自动倾斜校正功能，识别率大大提高； QQ截图20200706162818.png 功能介绍 通过拍照界面 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。
今天给大家带来的是腾讯云的OCR文字识别 使用场景 微信证件OCR广泛适用于政务、医疗、交通、教育、金融等各行各业，涉及到需要用户输入身份信息、银行卡信息、车辆信息场景时，即可通过OCR识快速识别、输入信息 可以参考腾讯云的SDK文档 开发准备 使用 pip Python 2： pip install qcloud_image Python 3： pip3 install qcloud_image 正文 安装OCR client = Client(appid, secret_id, secret_key, bucket) client.use_http() client.set_timeout(30) #身份证识别 /id1zheng.jpg']), 0)) //单个或多个图片 Url,识别身份证反面 print (client.idcard_detect(CIUrls(['http://www.csx.gov.cn /id5_fan.jpg']), 1)) 这里说明下 腾讯云的证件识别，识别不出的时候可能会报错，具体错误信息查看详细文档。 运行结果 [image.png] 好了，最终附上代码:
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我测试了一下通用印刷体识别，用图片可以识别成功，但是用PDF文件就报1102错误，不知道是什么原因，哪个大神解答下{"code":-1102,"message":"SDK_IMAGE_DECODE_FAILED
如果你经常使用某些 OCR API，肯定受够了调用次数限制问题。 那么，今天大叔给大家分享一个开源的 OCR 识别库：Tesseract.js。 简介 Tesseract.js是基于Tesseract的一个纯 Javascript 编程语言的 ocr 识别库，简单实用。 支持包括中英文等100多种语言（包括中文）的图片和视频文字识别，自动文本方向和脚本检测，用于读取段落，单词和字符边界框的简单界面，底层封装了Tesseract OCR引擎来实现。 Tesseract 从4.0版本之后增加了基于 LSTM 神经网络的识别引擎，可以通过训练出自己的词库，让识别的准确率接近100%！ 目前 Github 上收获28.6k+ star 效果展示 图片识别 : 视频实时识别 安装 Tesseract.js可以在浏览器和具有 Node.js 服务器上安装使用。
对于文本图像，同样存在复杂多样的问题，比如证件类图像、手写体图像、表格图像等等，OCR识别有大量的垂类场景，依靠单一的识别模型识别能力可能不足，准确率不够好。 因此我们希望能判断文本图像的类型，根据不同类别选择不同的识别模型。 3. 如何优化通用识别算法，达到效果和效率的平衡？ 通用OCR的识别能力是业务使用的主要能力，我们希望通用OCR识别的效果尽可能好，能涵盖大部分用户的拍摄场景需求，同时落地业务也需要考虑成本。 4. 如何进行版面分析？ 垂类文本识别包括证件识别、表格识别等，可以调用相关的API进行识别，我们也会根据线上用户数据分析用户需求，不断扩展新的垂类文本识别能力。 版面分析 版面分析主要用于分析哪些文本行属于同一段落，合并文本行，哪些区域是表格等 目前有基于深度学习分割的方法和基于规则的方法 基于深度学习的版面分割方法： 数据标注困难 部署：模型大小 + 耗时 泛化性不够
服务器多种证件识别： 说移动端多种证件识别图文智能处理技术之前，先说说服务器端的多种证件识别图文智能处理服务程序。 系统功能参数： 支持180度、90度自动旋转功能； 支持复杂背景（如手持身份证）自动裁剪边缘； 支持自动倾斜校正功能，识别率大大提高； 身份证OCR识别系统功能介绍： 通过拍照界面， 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。 支持Linux、Windows两大主流业务系统。 二、移动端多种证件识别图文智能技术的解决方案 移动端多种证件识别图文智能处理，是利用OCR识别技术，通过手机拍摄身份证图像或者从手机相册中加载证件图像，过滤身份证的背景底纹干扰，自动分析证件各文字进行字符切分 三、移动端多种证件识别图文智能处理的优势 1、在移动端多种证件识别图文智能处理行业中，快证通的字符分割算法源于清华，尤为出色。
图1：手机拍照证件识别 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是指利用电子设备（例如扫描仪或数码相机）采集目标字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程 20世纪90年代，针对扫描图像印刷体文本的识别率已经达到99%以上，搭载了证件识别技术的各种文档扫描仪、名片扫描仪应运而生，一时风靡，可谓OCR应用迎来的第一个高潮。 OCR技术可谓历久而弥新，重新成为研究热点。 证件识别是OCR技术的实践应用阵地之一。身份认证是互联网+的大背景下，连接虚拟和现实的重要一环。 图5：基于模板的最优投影分割算法进行单字切分的结果 单字识别是体现OCR性能的核心技术。V1.0采用了基于统计学习的单字识别方法。 [图片] 图9：支持全角度旋转和较大透视形变的证件识别 形近字识别优化 OCR的一个经典难题就是形近字的识别，这些看起来长得很像的字符经常让识别引擎“傻傻分不清楚”--即使是强悍的深度神经网络也难免挂一漏万
QQ截图20200708163151.png 移动端身份证OCR识别软件产品描述 移动端身份证OCR识别SDK是基于移动平台的身份证识别应用程序，支持Android、iOS移动操作系统。 该产品采用手机、平板电脑摄像头拍摄身份证图像，然后通过OCR软件对身份证信息进行识别提取。 移动端身份证OCR识别优势 1、识别率高，识别速度快：身份证识别率高达99%，识别速度小于1秒； 2、支持多种证件识别：可识别二代身份证、驾驶证、行驶证、护照、港澳台通行证等； 3、扫一扫，识别信息：采用视频识别 移动端身份证OCR识别软件功能介绍 1、通过拍照界面，指导用户拍出合格身份证图像； 2、采用文字识别（OCR）技术，自动提取身份证信息（如姓名、身份证号码、地址等）及头像； 3、识别证件种类包括，身份证 、驾照、护照、港澳台证件、军管证、名片等身份证件，以及行驶证、机动车VIN码等车辆信息； 4、提供Android开发JAR包、ios提供静态库.a文件 移动端身份证OCR识别软件配置要求 5、操作系统：
人工智能+疫情期出入证 应用产品：腾讯云卡证OCR 实现原理：卡证文字识别，自动识别并录入各字段信息，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-识别信息-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。 ? 人工智能+物流 应用产品：腾讯云文字OCR 实现原理：OCR本质是图像识别。包含两大关键技术：文本检测和文字识别。先将图像中的特征的提取并检测目标区域，之后对目标区域的的字符进行分割和分类。 落地项目：2019年全国大力推广ETC的时候，很多银行接入卡证OCR，快速实现对用户证件的验证录入，提升用户办理业务的效率，减少出错率。 在你的日常生活中，你还见到过哪些常见的人工智能？ 更多关于腾讯云AI的产品体验，欢迎大家点此前往 产品资讯、行业动态欢迎关注腾讯云AI公众号！ ?
这就是最早的OCR的应用。这种技术被使用在了一个非常窄的场景里面，只是要求把填在空格里的数字稳定的有效的检索、识别出来。当时的识别概率能达到92%-93%。 现在用这四个特征来描述我们的服务，第一我们要求服务是准确的；另外要求我们的服务是完备的，就是说能识别英文也能识别中文，也能识别字符。我们现在可以识别一部分的少数民族文字。 Attention机制最大的优点在于识别当前的字或词的时候，会考虑到它前后哪些字对这个字有影响。那么在原来没有这个之前一般认为，所有的影响都是一样的。 [7.28冀永楠OCR的应用集锦及背后技术-17.jpg] 驾驶证、行驶证两个证件的识别一般用于租车以及车辆维修等领域的服务。共享汽车、滴滴都会用类似的服务。 OCR在这类证件服务领域最大的难点在于证件的反光。这类证件本身它会有一层膜，拍照的时候可能会有反光。预处理会成为OCR识别重要的模块，这种预处理方式一般都是为这种问题单独开发的，它需要产生什么呢？
SEO最常用的标签有哪些？ 1、h标签：h标签分为（h1-h6） h1能提升相关性/强调作用。 h2理论上和strong标签差不多的效果。 h3-h6的建议不用 2、p标签：p标签是用来定义一个新的段落以结束（每个段落前后都要加） 3、br标签：主要是换行 4、strong标签：能提升相关性/强调作用/加粗 /提升权重。
1、手写体识别效率低 OCR文字识别技术分为印刷体识别和手写体识别，目前印刷体OCR的识别技术已经达到可以实用的程度，即使对印刷质量较差的文字的识别率也达到95%以上。 2、汽车证件反光 汽车证件的识别工作主要针对的是驾驶证、行驶证以及车牌，比如在停车场、收费站的时候不需要进行人工登记，进行OCR识别就可以了。 05.png 这类证件外表会包有一层镀膜，拍照时会有反光现象，这就需要OCR识别具有高动态、标准的归一化过程，需要将识别部分归一成比较一致的图像。 3、卡证、票据磨损严重 发票以及身份证、银行卡、护照等卡证是OCR文字识别最常见的应用场景，问题在于在使用过程中这些证件都会有不同程度的磨损，发票种类多、发票的字体有时也会非常不清楚，同时识别的时候还会产生透视畸变 3、适用性高 依托腾讯优图自研的OCR技术，涵盖了整个证件检测识别框架的所有核心算法，支持横向、竖向拍摄，适应透视畸变、光照不均、部分遮挡的情况，具备非常高的复杂环境可用性。
因此，基于移动终端的OCR识别技术的延伸应用—移动端身份证识别应运而生，解决了APP中用户实名注册过程中的手动录入信息的痛点！ 移动端身份证识别使用成熟的OCR文字识别技术，通过手机或者带有摄像头的终端设备对身份证拍照，并对证件照片做OCR文字识别，提取身份证信息。此技术越来越被广大消费用户认知并使用。 移动端身份证识别可以集成在APP中后，利用移动端摄像头拍摄证件并识别信息、完成信息录入。一般人手动录入身份证信息大约需要1分钟左右，而移动端身份证识别能将此过程提升至只需1~2秒。 识别模式：采用视频预览模式，通过手机摄像头扫描，快速识别； 支持证件种类：二代身份证、行驶证、驾驶证、护照、港澳通行证、台湾通行证、港澳回乡证、台胞证、中国签证等； OCR技术的跨平台使用 ，识别率高，识别速度快，证件识别率高达98%，识别速度小于1秒。
PaddleOCR下的PP-Structure一般用于文档图片的版面分析、表格识别等理解工作, 通俗些说就是自动帮助识别图片哪些部分是图片分组， 哪些是文字， 哪些是表格等, 且提取出里面的文字和图片内容 表格内容识别在不少业务场景，例如表格形态的机打单据，证件都有较好的识别率和应用场景。这里我们着重关注于表格内容识别，图片关键信息提取后续补充。 字段 说明 type 图片区域的类型 bbox 图片区域的在原图的坐标，分别[左上角x，左上角y，右下角x，右下角y] res 图片区域的OCR或表格识别结果。 OCR: 一个包含各个单行文字的检测坐标和识别结果的元组 result里面的结果默认只有html, 不大实用，一般是建议直接解析对应的type=table的excel文件, 虽然可以支持设置return_ocr_result_in_table True ocr 对于版面分析中的非表格区域，是否执行ocr。
那么直播中有哪些值得关注的内容呢？学习君和你一起来回顾一下！ 在平台层方面，这次直播课主要讲的时图片OCR，像身份证识别、手写体识别等功能，开发者都可以通过API接口和SDK的形式去使用。 [y429ibpuis.png] 腾讯云OCR可提供的服务主要分为6个大类，包括通用文字识别、卡证文字识别、票据单据识别、资产证件识别、汽车相关识别和行业文档识别，继续细分共有24种服务；其中通用印刷体识别和身份证识别是最重要的服务 A：OCR是把图片里的文字直接转换成文字，是文本化；而人脸识别包括人脸比对、人脸核身，比如刷门禁就属于人脸比对。 Q：OCR现在在哪些场景下用得最多？ A：OCR在很多领域都有应用，像身份证识别，还有通用场景。通用场景的应用非常广泛，例如微信的审核、运单类、超市小票等。对超市的小票进行识别，就可以知道卖了多少商品，每个商品的价格。
国内知名OCR人工智能解决方案供应商合合信息副总裁陈飒分享了她的观点：“出于构建自己的数据系统等目的，已经有不少保险公司开始做结构化，不过大部分手段都是依赖打字员，人工将保单、证件、票据逐一录入电脑。 OCR人工智能，让机器自动识别、录入数据，快速实现数据结构化的新技术。合合信息专注OCR人工智能超过十年，合作伙伴遍布全球。 在传统的OCR技术前提下，好好学习的OCR人工智能，加入了大数据和深度学习的算法，尤其在智能移动设备，凸显明显的优势：识别率高，速度快。 自动识别输入身份证、驾驶证、行驶证、企业营业执照等三证、企业财务报表等40多种不同类型的证件、文档，识别引擎能够将证件或文档上的信息全部自动识别，将姓名、身份证号、车牌号码、号牌类型、车辆种类等信息分门别类 用移动设备的摄像头拍摄表单票据证件，就可以快速的完成数据结构化，随时随地，不受限制。例如保险公司在车险查甄过程中，工作人员使用移动设备拍摄，当场即刻自动识别录入当事人的身份证、驾驶证、行驶证等信息。
本文从计算机视觉的前世今生，到证件全文本OCR的实践，带你了解人工智能、计算机视觉、深度学习、卷积神经网络等技术。无论是计算机视觉的入门者还是从业者，希望都可以有所收获。 1、什么是OCR 光学字符识别（英语：Optical Character Recognition, OCR），是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。 2、携程证件OCR项目 2.1 项目目标 根据携程的实际使用场景，使用OCR技术识别身份证、护照、火车票、签证等证件的中文英文及数字文本信息。 层级感受野：一个神经细胞看的更远（视野更大）、能处理更负责的任务。 ? 神经网络从输入到输出，中间有多个隐藏的层。 ? 4、证件OCR的架构及实现 4.1 架构图 ? 4.2 应用场景 ? ? ? 4.3 拒识检测 以下图为例，当用户将我们待识别区域（即姓名位置）遮挡时，我们会执行拒识处理。 ?
会上，爱数与第四范式达成合作，联合推出OCR智能内容识别解决方案，赋能非结构化数据，提升企业组织协作效率。 ? 强强联合，助力内容及业务流程自动化 爱数牵手第四范式，联合双方优势，提供效果更好的OCR智能内容识别解决方案。 解决方案可以运用于多种内容识别场景： 应用场景 合同自动录入归档和智能检索 合同统一存储到AnyShare中，通过OCR智能识别服务识别合同中的明细并自动录入合同管理系统中，帮助用户解决海量合同的录入及检索问题 银行运营管理自动化 影像平台采集到的营业执照、财务报表、各类证件等的图片后存储归档到AnyShare，并通过内容识别进行智能分析，评估企业经营情况、个人征信情况等，辅助业务人员开展信贷业务审查。 企业流程自动化 在销售、采购、供应过程中，各类合同可以通过OCR识别合同内容、元数据信息，自动归档到内容管理平台，提升效率。
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。 下面介绍基于传统OCR框架处理身份证文字识别： 身份证识别技术流程与上述框架稍微有所差异。对该问题，已知先验信息：a.证件长宽固定；b.字体及大小一致；c.文本相对于证件位置固定；d.存在固定文字。 因此，处理该问题的思路为：先定位目标物体（证件），矫正后提取文字进行识别，最后进行语义纠错，如下图： 目标物体定位并矫正。 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。
移动端身份证ocr识别可以集成在app中后，利用移动端摄像头拍摄证件并识别信息、完成信息录入。一般人手动录入身份证信息大约需要1分钟左右，而应用移动端身份证识别技术能将此过程提升至只需1~2秒。 OCR技术中的"O"是Optical（光学的），所以一旦字段反光，那这一字段的识别率就会远低于理论值。现在成熟的移动端身份证识别率理论值在98%以上。 移动端身份证识别的识别速度分为两方面，一是图片的扫描或拍照时间，二是核心识别时间。现在的移动端身份证识别的识别模式分为两种：拍照识别和视频流识别。 拍照识别就是用移动端摄像头拍照后识别，而视频流识别则是将摄像头对准证件后，自动截图识别。拍照识别比较传统，对移动端要求低；视频流识别速度快，用户体验好，但对于拍摄手法要求高，熟练后优于拍照识别。 拍照识别拍照时间大约两秒，视频流识别为1秒。核心识别时间是执行图片识别过程的时间，比较好的软件能控制在0.4秒以内。当下是科技的社会，一切可以实现高效率、高精准、低成本的技术都将被广泛推广。
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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