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ocr文字识别0804

今天我翻开ocr识别的demo发现,更新上线了智能卡证分类了。这意味着将为你的开发带来了极大的便利。 image.png 那我们来看一下这个接口给我们带来的能力是什么呢?...DiscernType.N 否 Array of String 可以指定要识别的票证类型,指定后不出现在此列表的票证将不返回类型。不指定时默认返回所有支持类别票证的识别信息。...以下是当前支持的类型:IDCardFront: 身份证正面识别IDCardBack: 身份证背面识别Passport: 护照BusinessCard: 名片识别BankCard: 银行卡识别VehicleLicenseFront...: 行驶证主页识别VehicleLicenseBack: 行驶证副页识别DriverLicenseFront: 驾驶证主页识别DriverLicenseBack: 驾驶证副页识别PermitFront:...当图片类型不支持分类识别或者识别出的类型不在请求参数DiscernType指定的范围内时,返回结果中的Type字段将为空字符串,Name字段将返回"其它" RequestId String 唯一请求 ID

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OCR文字识别技术

信息化时代,录入信息的时代,在这大数据时代,非结构数据如何快速高效地处理图片化、形体化的信源,使之通过识别转化为可编辑的文本信息和特征数据,方便数据库的采集、管理、分析和决策,成为摆在诸多领域面前的共同难题...OCR,作为一种自动解读这种图像符号的技术,毫无疑问将是下阶段大数据发展的大方向。...从身份证识别、银行卡识别、车牌识别到名片识别、文档识别等各种形式的识别OCR都能轻松搞定。现在你只要用手机对准这些进行拍照扫描,OCR技术瞬间就能将图片中的文字转变为可编辑的文本信息。...在这信息高速发展的时代,信息电子化已经成为了时代的必然趋势,而OCR技术作为文字电子化过程中最重要的环节,它改变了传统纸质介质资料输入的概念。...全球数据信息量呈指数式爆炸增长之势,随处可见大数据的影响,顺应移动互联网大潮,OCR技术无论是面向行业用户还是面向普通用户都呈现出移动化的趋势。

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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。...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。...扫描条形码和二维码左右旋转图像以获得更好的文本识别在输入图像上显示叠加使用快速模式或准确模式进行文本识别使用自动语言校正功能语言支持:英语、法语、意大利语、德语、西班牙语、葡萄牙语、繁体中文和简体中文。

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手写OCR 识别

Datawhale干货 作者:王浩,结行科技算法工程师 参加了“世界人工智能创新大赛”——手写OCR 识别竞赛(任务一),取得了Top1的成绩。...但OCR技术在实际应用中也存在一些问题,在各类凭证字段的识别中,手写体由于其字体差异性大、字数不固定、语义关联性较低、凭证背景干扰等原因,导致OCR识别率准确率不高,需要大量人工校正,对日常的银行录入业务造成了一定的影响...赛题地址:http://ailab.aiwin.org.cn/competitions/65 赛题任务 本次赛题将提供手写体图像切片数据集,数据集从真实业务场景中,经过切片脱敏得到,参赛队伍通过识别技术...即: 输入:手写体图像切片数据集 输出:对应的识别结果 本任务提供开放可下载的训练集及测试集,允许线下建模或线上提供 Notebook 环境及 Terminal 容器环境(脱网)建模,输出识别结果完成赛题...数据规模和内容覆盖 B.数据示例 原始手写体图像共分为三类,分别涉及银行名称、年月日、金额三大类,分别示意如下: 相应图片切片中可能混杂有一定量的干扰信息,分别示例如下: 识别结果 JSON 在训练集中的格式如下

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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。 ?...由于背景的复杂性、光照的多变性以及字体的不可预测性等原因,场景文本检测面临着极大的挑战。...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。...基于联结时序分类 与语音识别问题类似,OCR可建模为时序依赖的词汇或者短语识别问题。...(图6) 5 当前效果 当前腾讯数平精准推荐团队(Tencent-DPPR)的OCR识别算法,能够应对艺术字、模糊、低分辨率、字体变形、字符残缺等多类有挑战场景,在广告场景已经取得良好效果。

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【深度学习】OCR文本识别

字体、字号、色彩、磨损、笔画宽度任意、方向任意。 场景复杂。版面缺失、背景干扰。...通过人工设计边缘方向特征(例如方向梯度直方图)来训练字符识别模型,在字体变化、模糊或背景干扰时,此类单一的特征的泛化能力迅速下降。...对于网络结构,我们可以借鉴手写识别领域相关网络结构,也可采用OCR领域取得出色效果的Maxout网络结构,如图4所示。对于数据合成,需考虑字体、形变、模糊、噪声、背景变化等因素。...序列学习起源于手写识别、语音识别领域,因为这类问题的共同特点是需要对时序数据进行建模。尽管文字行图像是二维的,但如果把从左到右的扫描动作类比为时序,文字行识别从本质上也可归为这类问题。...真实样本以美团业务来源(例如,菜单、身份证、营业执照)为主,合成样本则考虑了字体、形变、模糊、噪声、背景等因素。 基于上述序列学习框架,我们给出了在不同场景下的文字行识别结果,如图18所示。

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