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【深度学习】OCR文本识别

OCR文字识别定义 OCR(optical character recognition)文字识别是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程;即...,对文本资料进行扫描,然后对图像文件进行分析处理,获取文字及版面信息的过程。...对于上述挑战,传统的OCR解决方案存在着以下不足: 通过版面分析(连通域分析)和行切分(投影分析)来生成文本行,要求版面结构有较强的规则性且前背景可分性强(例如黑白文档图像、车牌),无法处理前背景复杂的随意文字...因此在该框架下,文本识别的准确率主要受限于字符切分。...基于上述试验,与传统OCR相比,我们在多种场景的文字识别上都有较大幅度的性能提升,如图19所示: 与传统OCR相比,基于深度学习的OCR识别率方面有了大幅上升。

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基于Tesseract组件OCR识别

背景以及介绍 欲研究C#端如何进行图像的基本OCR识别,找到一款开源的OCR识别组件。该组件当前已经已经升级到了4.0版本。...所以目前的项目结构如下: Demo实验 环境准备 文本识别数据包准备 因为图像识别本身需要文本识别数据进行匹配,所以我们需要下载对应Tesseract官方的文本数据包: https://tesseract-ocr.github.io.../tessdoc/Data-Files 注意,针对不同版本的Tesseract-OCR(3.X和4.X底层的实现方式不同,所以文本识别数据包是不同的),我们需要找到对应的不同的文本训练数据包,官网为了更好的兼容性....Text = page.GetText(); } } 最终效果 英文识别效果 先是3.X版本识别: 可以看到文本中还有很多识别的错误的,特别是把英文字符C识别为了括号(。...这样一来,虽然该组件还比不上市面上大多数的商业OCR识别,但是我们可以使用训练数据,来训练适用于我们特定业务的文字识别(比如XX码的提取之类)

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TextMan Mac(OCR文本识别)激活版

试试这款苹果OCR文本识别工具TextMan,只需截取屏幕截图即可识别网站、PDF、图像等内容,然后在剪贴板中找到所有已识别文本即可粘贴到任何地方。...TextMan Mac图片功能介绍选择屏幕区域通过绘制一个矩形来选择屏幕上的任何文本以启动 OCR 检测*。将它用于网站、PDF 和图像。...扫描文本可以是英文、法文、意大利文、德文、西班牙文、葡萄牙文和中文(简体和繁体)粘贴到任何地方在剪贴板中查找所有检测到的文本,准备将其粘贴到每个文本字段中。...不要重复自己您扫描的文本将收集在工作流列表中,并且可以恢复到剪贴板。再也不会因网站、PDF、图像或系统用户界面上的不可选择文本而烦恼。...只需以与截取屏幕截图相同的方式选择屏幕区域,然后在剪贴板中找到所有已识别文本即可粘贴到任何地方。

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OCR文本识别TextMan for Mac激活版

OCR文本识别工具TextMan Mac版只需截取屏幕截图即可识别网站、PDF、图像等内容,然后在剪贴板中找到所有已识别文本即可粘贴到任何地方。...id=MjU2NjEmXyYyNy4xODYuMTI0LjQ%3D功能介绍选择屏幕区域通过绘制一个矩形来选择屏幕上的任何文本以启动 OCR 检测*。将它用于网站、PDF 和图像。...扫描文本可以是英文、法文、意大利文、德文、西班牙文、葡萄牙文和中文(简体和繁体)粘贴到任何地方在剪贴板中查找所有检测到的文本,准备将其粘贴到每个文本字段中。...不要重复自己您扫描的文本将收集在工作流列表中,并且可以恢复到剪贴板。再也不会因网站、PDF、图像或系统用户界面上的不可选择文本而烦恼。...只需以与截取屏幕截图相同的方式选择屏幕区域,然后在剪贴板中找到所有已识别文本即可粘贴到任何地方。

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OCR学习路径之CRNN文本识别

前言 在了解了如何检测到文本之后,我们需要识别出检测文本内的文字信息。在文本识别完成之后,整个OCR光学字符识别的过程才算基本完成。那么,本次课程主要讲述识别文本的算法。...一.算法简介 检测出的文本片段一般是一行文字,具有sequence-like属性,因此此类文本识别归属为image-based sequence recognition的问题。...这就与常规的物体识别不同,它有一系列的标签,识别出的结果是序列化的字符,而不是单个标签,类序列对象的另一个特点是其长度不统一,标签也是长度变化的。...CRNN借助了语音识别中解决不定长语音序列的思路。...当然,语音识别也早就做好了,文字识别在这里所做的一切都是为了吧图像特征与语音特征近似化,其他的工作都交给语音识别算法了。 二.CTC 详细的CTC推导过程网上已经有很多,说一下我的理解就是。

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Github:深度学习文本检测识别OCR)精选资源汇总

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%。...文本识别汇总 文本识别的精度是在四个数据集上比较的,如下图。...下面是来自两个数据集的散点图,同样识别技术也几乎以45度角直线式发展。 端到端文本识别 即包含文本检测与识别的全流程的算法。...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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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。...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。...您可以将此文本导出为文本文件或 pdf 文件。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)。...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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MORAN文本识别算法开源,刷新多个OCR数据集state-of-the-art

近日华南理工大学金连文老师组在文本识别领域又出牛文,提出一种基于像素级不规则文本纠正的识别新算法MORAN(Multi-Object Rectified Attention Network),刷新了多个...OCR数据集的最高精度,并将其开源了!...MORAN文本识别算法由矫正子网络MORN和识别子网络ASRN组成,在MORN中设计了一种新颖的像素级弱监督学习机制用于不规则文本的形状纠正,大大降低了不规则文本识别难度。...在常用的IIIT 5K、IC03、IC13、SVT、SVT-Perspective、CUTE80、IC15等7个OCR数据集上,取得了state-of-the-art的识别性能。...文本识别的难题——形状不规则 虽然目前文字识别的应用广泛,但自然场景文字识别仍然面临诸多挑战,其中影响识别率的重要因素就是文本形状的不规则。

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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。 ?...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。 ?...PhotoOCR是谷歌公司提出的一套完整OCR识别系统,包含文字区域检测、文本行归并、过分割、基于Beam Search的分割区域的组合、基于HOG特征和全连接神经网络的单字符分类、基于ngram方法的识别结果校正...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。

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