1. 引言 OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，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；即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。 在Windows 10通用应用程序UWP示例中，包含了OCR应用程序，具体请参考（https:/
随着互联网金融的的发展，越来越多的互联网金融公司都推出了自己的金融APP，这些APP都涉及到个人身份证信息的输入认证，如果手动去输入身份证号码和姓名，速度非常慢，且用户体验非常差。为了提高在手机移动终端上输入身份证信息的速度和准确性，
边策 鱼羊 金磊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 日本疫苗，又双叒上热搜了。这一回还和AI有关。 事情是酱婶的，为了防止疫苗保管失误（辉瑞疫苗要求-80℃保存），日本埼玉县现在引入了一种新的冷冻室检测系统： △ 摄像头监测冰箱读数（图片来自NHK） 用摄像头盯着冰箱的读数，再用电脑软件识别出来。 当温度超出设定范围后，就会向管理人员发出邮件警报。 △ 电脑识别保管温度（图片来自NHK） 不用天天盯着看，工作人员这下是开心了，但这摄像头读数字的操作被po上网，欢乐的气氛可就不是
近几年，各种各样的APP正在取代PC端软件成为用户应用方式的首选，而在APP中，用户信息注册是必不可少的环节，尤其是大型公众平台、第三方支付平台、二手车交易平台等，更是有庞大的用户群体来进行信息输入。在这样的大环境中，谁能提供更好的用户体验，谁就会在竞争中抢得先机。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！
如今，各种各样的app正在取代pc端软件成为用户应用方式的首选，而在app中，用户信息注册是必不可少的环节，尤其是大型公众平台、第三方支付平台、二手车交易平台等，更是有庞大的用户群体来进行信息输入。在这样的大环境中，谁能提供更好的用户体验，谁就会在竞争中抢得先机。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。
好吧，我承认有那么一点标题党。不过说起标题党这事儿，咱先来看看支付BAO，最近几天搞得全国人民都不安心工作的“集五福”： 好（shua）好（hou）的“集五福”活动，怎么又叫 AR 了？ 我们来让李老
车牌识别OCR技术作为一种智能化的识别系统，在现代城市的交通管理和安全领域发挥着越来越重要的作用。本文将探讨车牌识别 OCR 接口在智能停车、安防监控以及数据统计方面的实际应用。通过深入研究这些应用场景，我们可以了解这一技术如何提高交通效率、增强安全措施，并为城市规划和交通管理提供有价值的数据。
随着移动互联网的的发展，越来越多的公司都推出了自己的移动APP，这些APP多数都涉及到个人身份证信息的输入认证（即实名认证），如果手动去输入身份证号码和姓名，速度非常慢，且用户体验非常差。为了提高在移动终端上输入身份证信息的速度和准确性，移动端身份证识别技术出现了。只需将移动端身份证识别SDK集成到APP中，即可通过手机摄像头扫描识别身份信息。
最近遇到一个项目需求，需要进行拍照，并且识别图片中的文字，其实该项目也可以改成其他图像识别，比如人脸识别、图像分类等。
VIN码又叫车架号也叫车辆识别代码，是制造厂为了识别而给一辆车指定的一组编号。由于VIN码的数字和英文字母是不断切换，共有十七个数字及字母组成的编码。
因为随着移动互联网的繁荣发展，社会已经迎来了移动应用井喷时代，而出于对业务模式创新，以及用户体验优化的追求，以前很多依赖特定仪器才能实现的技术和操作开始适配到移动端， OCR技术就是这股移动化浪潮中相当受到瞩目的技术之一。
自动驾驶的行业专家一直在争论LiDAR或相机谁更适合SAE 4级和5级驾驶。是否要将LiDAR与相机一起使用，还是仅使用不带LiDAR的摄像头系统。LiDAR的支持者包括Waymo，Cruise，Uber和Velodyne。特斯拉（Tesla）对LiDAR的支持最少，偏向摄像头系统。哪个是最佳解决方案？
目前很多城市为了缓解停车压力，在不影响道路使用的情况下，在道路上划出一部分停车位，来供车主使用。国内路边占道停车主要是使用咪表、手持终端及人工的方式进行管理和收费。对于占道停车管理来说，在移动端集成一个优秀的车牌识别是必要的，能够大大提高工作效率。如果人工记录车牌，一个车牌的记录、上传时间要十秒左右，而车牌识别通过移动端摄像头拍摄并识别车牌信息，完成录入的时间只需2~3秒。如此方便快捷的车牌识别，未来必将成为占道停车管理的必备软件。移动端车牌识别系统是基于Android、iOS平台的车牌识别应用程序，采用手机、平板电脑摄像头拍摄汽车牌照图像，然后通过OCR软件对车牌颜色、车牌号进行识别。
嵌入式系统在现代科技中扮演着重要的角色，广泛应用于医疗设备、汽车、工业控制、智能家居等领域。嵌入式图像处理作为其中的一个关键组成部分，为许多应用提供了视觉感知能力。本文将介绍嵌入式图像处理的算法、应用以及性能优化方法，并提供相关的代码示例。
TencentYoutuyun（腾讯优图云）是腾讯云推出的一款图像识别和处理服务。它提供了各种功能强大的API，可以用于人脸检测、人脸对比、人脸验证、人脸比对、图片标签、身份证OCR等图像相关任务。该服务基于腾讯在人脸识别、图像识别等领域的技术积累，为开发者提供了快速、准确和可靠的图像处理解决方案。 在本篇文章中，我们将介绍如何使用TencentYoutuyun进行简单的图像处理任务。
随着移动端车牌识别技术的日趋完善，渡船公司把移动端车牌识别SDK集成到票务系统中，检票员通过集成了我司车牌识别功能的手持终端，对登船的每一辆车车牌进行扫描识别，自动识别车牌并判断车辆是否正常购买船票，不仅大大的提升了登船效率，也从源头杜绝了逃票、漏票事件的发生。
交通控制示例应用程序模拟高速公路交通控制系统。 其用途是检测超速车辆，并向违规司机发送罚款通知。 这些系统实际上存在于现实生活中，下面是它们的工作原理。 一组摄像头（每个车道上方各一个）被放置在高速公路的起点和终点（假设该路段为 10 公里），没有上匝道或下匝道。 当车辆在摄像头下方经过时，摄像头会拍摄车辆照片。 使用光学字符识别 (OCR) 软件，从照片中提取车辆的车牌号。 系统使用每个车辆的入口和出口时间戳来计算该车辆的平均速度。 如果平均速度高于高速公路的最大速度限制，系统会检索司机信息并自动发送罚款通知。
构建人数统计解决方案既可以是一个有趣的项目，又可以真正找到现实世界的应用程序。
国内的OCR技术其实已经发展很长时间，但移动端的OCR是2013年才开始有的，因为这也需要硬件的支持，2013年随着Android和iOS系统的普及，原先在PC端的OCR软件都逐渐移植到了移动端。下面就移动端银行卡识别技术进行简单介绍。
本接口支持对中国大陆机动车车牌的自动定位和识别，返回地域编号和车牌号码与车牌颜色信息。
目前很多地方都会用到移动端车牌识别这个技术，大家可以留意一下道路停车，汽修服务，移动警务等，通过车牌识别这个技术，实现快速对车辆进行管理与服务。
迅猛发展的移动互联网产业，类似手机支付宝的移动商业应用琳琅满目，网络购物、理财、商旅应用、打车软件等的兴起，让用户的习惯开始慢慢倾斜，移动支付的场景也愈加丰富起来，给人们带来了丰富多彩且方便快捷的数字生活的同时，也让“绑定银行卡”这一行为变得更频繁。
随着移动互联网的兴起，移动设备成为日常生活中不可或缺的成员，越来越多的业务都通过移动设备办理。但目前的方案多是将移动设备获取的证件图像通过网络上传至服务端，在服务端完成识别任务。此方案存在以下缺陷：受网络影响较大，特别是现在手机拍摄图像都比较大的，网络传输比较费时；对客户的隐私保护不够；识别速度不够快，包含了网络传输图像的时间。所以一种基于Android、iOS系统的移动端身份证识别方法，可直接在设备端本地完成识别任务，得到识别结果，无需上传证件图片，有效避免网络传输速度的影响，对用户隐私进行了很好的保护。
受支付宝银行卡识别的启发，腾讯随后在微信、QQ中添加银行卡识别功能，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。为此，更多的行业用户希望在其业务系统中集成手机拍照银行卡识别功能，比如：证券公司为股民开户时需要绑定银行卡账号；保险公司为车险用户赔付时需要登记用户的银行卡账号，在线金融公司为提高客户体验度，也在使用银行卡识别。
7月6日，互联网保险的年度最大的交流盛会——2016(第九届)中国保险IT应用高峰论坛，在天津举行。国内外100多家保险公司信息化主管和IT行业精英齐聚一堂，以“ 新技术助力互联网+保险的创新与规范“为主题，热烈探讨“人工智能、大数据、移动互联网、云计算”等新技术给保险行业未来带来的颠覆和变化。 “互联网+”时代大红利下，保险行业迎来崭新的机遇，逐渐从传统的保护壳中走出来，不断接触新技术、新思维。从退货险、高温险、雾霾险等保险场景和产品创新，到众安在线、安心财险、抗癌公社等新型互联网保险公司的蓬勃发展。保
现在很多需要录入银行卡信息才能办理的业务仍然停留在纯手工录入的方式，流程繁琐又耗时，造成业务办理的等待时间长，流程效率低，顾客抱怨增多，运营成本也在不断增大等问题。与手工输入银行卡号相比，移动端银行卡识别具备精确度高、识别速度快、抗干扰性强等特点，能够识别市面上几乎所有的银行卡(含凸字银行卡和平面银行卡等)，移动端银行卡识别
CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起，旨在通过搭建产学合作平台，连接产业实践问题与学术科研问题，支持海内外优秀青年学者开展与产业结合的前沿科研工作。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金共涵盖机器学习、计算机视觉及模式识别、语音技术、自然语言处理、大数据技术、区块链等6个重点技术领域，涉及31项研究命题。 未来，我们将分三期对研究命题进行详细介绍，欢迎青年学者关注了解，希望大家可以从中找到适合自己的申报命题。 一、机器学习 1.1 面向图数据的深度卷积网络研究 深度神经网络在基于网格数据（如图片
移动端身份证识别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。
有一种观点是，当AI重新定义一切，推动一系列新技术、新产品、新应用在地球上掀起一场新的“物种大爆发”，那么AI本身，反而会隐匿不见。
现在说的机器视觉（Machine Vision）一般指计算机视觉（Computer Vision），简单来说就是研究如何使机器看懂东西。就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更合适人眼观察或传送给仪器检测的图像。
华为P20系列手机，在拍照功能里，和其他相机一样，分了很多场景，什么人像，夜景，大光圈，食品等。这样可以根据不同的场景，选择不同的技术参数，优化算法。
CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起，旨在通过搭建产学合作平台，连接产业实践问题与学术科研问题，支持海内外优秀青年学者开展与产业结合的前沿科研工作。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金共涵盖机器学习、计算机视觉及模式识别、语音技术、自然语言处理、大数据技术、区块链等6个重点技术领域，涉及31项研究命题。 未来，我们将分三期对研究命题进行详细介绍，欢迎青年学者关注了解，希望大家可以从中找到适合自己的申报命题。 一、机器学习 1.1 面向图数据的深度卷积网络研究 深度神经网络在基于网格数
3月的重头戏，一是妇女平权节，一是315打假日。前一个让世界认真聆听女性的声音，后一个则一次性给足了社会百姓全年的吃瓜量，从消费民生到媒体谣言，堪堪组成了个大型扒马甲现场。
VIN码即车架号就是汽车的唯一的身份证，汽车从下线出厂、进4S店销售、行驶证登记造册、保险登记、车辆车检、车辆维修保养、车辆召回、车辆交易等直至车辆报废，这无数有关于汽车的场景中，汽车VIN码的信息录入始终贯穿其中，如同我们一生中无数场景都要用到身份证一样。
其实我对算法不是很在行, 但是项目中有用到某种算法 来实现某种功能, 也得硬着头皮来实现. 这是很早之前的一个项目了, 要计算一个凸包多边形最小外切矩形 . 遇到这种情况肯定是束手无策.. 在翻了一些资料之后. 终于完成了.
互联网时代，表面上看似规则清晰、秩序井然，但实际上，只要是能够承载人性欲望的地方，就永远少不了正邪较量。在商业利益的驱使下，人工智能、区块链等热门技术在正常产业还未成熟应用之时，就被网络黑产充分利用，使其非法牟利的手段和方式不断变形升级，在一些成熟应用领域，已然形成组织化、精加工运作。 有业内人士测算，中国网络黑色产业链的从业人员已经超过150万人，他们专业化程度高，成组织运作。一般而言，网络黑产的上游是利用技术手段窃取用户信息、数据，或者操控用户电脑、手机的黑客，下游则是通过诈骗、洗钱、骗贷、勒索、
Snagit for Mac是一款强大的屏幕捕捉和图像编辑工具，可以帮助Mac用户快速、方便地创建、编辑和共享各种类型的图像、视频和屏幕截图。
最近在工作上需要在微信上开发小程序。作为一个熟练于电脑客户端开发，网页前后台全栈开发，驱动开发，系统底层开发等多年经验的老鸟而言，刚开始接触小程序任务时居然一时有点懵逼，这是任何人面对全新领域时的正常状态，经过一段时间摸索后我很快掌握了小程序开发的基本要领，有关小程序开发的资料很多，但在我看来能够让一个毫无小程序开发经验的人能在短时间内快速上手掌握教程还是不多，因此我想把自己做过的项目展现出来，只要你跟着完成一遍，小程序的开发技巧基本就掌握了，本文能够起到省时省力的效果。
见过蹭吃、蹭喝、蹭车、蹭WiFi的 那你见过高速蹭ETC的吗？ 来，开 眼 界 了！ 据媒体报道 江苏曾有一名男子在一年内两地短程通勤时 “蹭”过ETC191次、逃避缴纳高速过路费5000多元 最终~~~ 被吊销驾驶证、拉入黑名单并判处有期徒刑八个月 跟车逃费成为日常，结果真的很悲剧 这些年，ETC出行得到了大力普及 给广大车主朋友提供了快捷的通关便利 而背后正是得益于车牌识别技术（LPR）的成熟应用 及当下移动金融应用场景线上线下领域的加速拓展 以腾讯云AI汽车相关OCR识别技术为例 基于行业
本文整理自oneCup公司的研讨会 精准农业 美国养牛业价值 750 亿美元，其中包括超过 70 万个牧场、9300 万头肉牛和约 3600 万头小牛出生。但该行业并非没有挑战。2015 年，美国养牛业损失了近 390 万头牛和犊牛。幼犊受到的打击尤其严重，有 7% 的犊牛无法断奶。这对牧场产生了重大影响，耗资约 38.7 亿美元。养牛可能是一项全天候的工作，但牧场主无法负担人力资源来跟踪牛的健康和福利 24x7。 OneCup AI 的 BETSY 将通过使用 AI 帮助牧场主跟踪和监控他们的牲畜，让他
国内快速下载链接：Releases · xushengfeng/eSearch · fastgit
移动互联网、智能手机以及社交网络的发展带来了海量图片信息，根据BI五月份的文章，Instagram每天图片上传量约为6000万张；今年2月份WhatsApp每天的图片发送量为5亿张；国内的微信朋友圈也是以图片分享为驱动。不受地域和语言限制的图片逐渐取代了繁琐而微妙的文字，成为了传词达意的主要媒介。图片成为互联网信息交流主要媒介的原因主要在于两点：
机器之心报道 作者：张倩 任何生命在任何阶段，都有权利活得「安全」、「体面」。而 AI，正在这一愿景中扮演愈发重要的角色。 衰老意味着什么？尚值壮年的我们或许还没有特别深切的体会。但从一个个老年主题的人物特写中，我们不免读到一个词：无助。 这种无助来自于很多方面，既有对于生理机能衰退的恐惧，也有心理无法融入快速发展的社会所带来的悲戚。 独居的老人害怕摔倒后无人发现，每一步都走得小心翼翼；卧床不起的老人每天都需要别人帮忙清理排泄物，生命的尊严无从谈起；视力不断下降的老人不得不放弃使用智能手机，与互联网甚至整
这的确是大势所趋，但比起匆忙加入浪潮，先看看手里有着怎样的牌，才能在这战场上打得更漂亮。
2015年我出版了个人第一本关于图像处理方面的书籍《Java图像处理-编程技巧与应用实践》，这本书主要是从理论与编码上面详细阐述了图像处理基础算法以及它们在编码实现上的技巧。一转眼已经三年过去了，在这三年的时光里我无时无刻都在关注图像处理与计算机视觉技术发展与未来，同时渐渐萌发了再写一本图像处理相关技术书籍的念头，因为《Java图像处理-编程技巧与应用实践》一书主要不是针对工程应用场景，读者在学完之后很难直接上手开始做项目，所以把第二本书定位为工程实战书籍类型，可以帮助大家解决工程与项目实际技术问题。OpenCV是英特尔开源出来的计算机视觉框架，有着十分强大的图像与视频分析处理算法库。借助OpenCV框架，Android程序员可以在不关心底层数学原理的情况下，解决人脸检测、OCR识别、AR应用开发，图像与视频分析处理，文本处理等Androd开发者经常遇到问题，考虑这些真实需求，本着从易到难的原则，列出了提纲，得到机械工业出版社 杨绣国编辑 肯定与大力支持，于是才有《OpenCV Android开发实战》一书的写作与出版。
在当今人工智能技术已经渗透到各个领域。其中，OCR（Optical Character Recognition）技术将图像中的文字转化为可编辑的文本，为众多行业带来了极大的便利。PaddleOCR是一款由百度研发的OCR开源工具，具有极高的准确率和易用性。
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