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win10 uwp 使用 OCR 光学

在 UWP 里面可以很方便通过 Windows.Media.Ocr.OcrEngine 图片,其实老周有写过这一篇技术博客,今天有小伙伴在问如何实现,我还以为老周博客过时了,于是重新复制老周代码跑了一次 ,然后就通过了在老周 【Win10 应用开发】OCR 博客还是 UAP 代码,此时 UWP 还没发布,不过在 UWP 发布之后也没有改这部分 API 也就是可以直接复制代码运行欢迎小伙伴新建一个 = null) { var dialog = new Windows.UI.Popups.MessageDialog($内容 {result.Text}); await dialog.ShowAsync (); } } } else { var dialog = new Windows.UI.Popups.MessageDialog(不支持简体中文。) Windows.Media.Ocr.OcrEngine.TryCreateFromLanguage(lang); 创建引擎,然后通过 var result = await engine.RecognizeAsync

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Tesseract Ocr

TesseractOCR引擎最先由HP实验室于1985年开始研发,至1995年时已经成为OCR业内最准确三款引擎之一。 注意:安装时候选中中文包。 tesseract_cmd = tesseract 修改为: tesseract_cmd = C:Program Files (x86)Tesseract-OCRtesseract.exe 四、代码 imgtext-img.png text = pytesseract.image_to_string(Image.open(path), lang=chi_sim)print(text)作为非常优秀Ocr 库,tesseract当然可以训练自己数据模型,从而达到为我所用目,后续文会介绍如果训练自己库。

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    Tesseract Ocr

    TesseractOCR引擎最先由HP实验室于1985年开始研发,至1995年时已经成为OCR业内最准确三款引擎之一。 注意:安装时候选中中文包。 tesseract_cmd = tesseract 修改为: tesseract_cmd = C:Program Files (x86)Tesseract-OCRtesseract.exe 四、代码 imgtext-img.png text = pytesseract.image_to_string(Image.open(path), lang=chi_sim)print(text)作为非常优秀Ocr 库,tesseract当然可以训练自己数据模型,从而达到为我所用目,后续文会介绍如果训练自己库。

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    Tesseract ocr

    https:blog.csdn.nethaluoluo211articledetails77776697 前面很早做了图片主要用到了开源框架Tesseract,当然做OCR之前先要定位图片文 先上个图: 工作中项目组一般使用java因此代码,下面贴出java代码,最简单图片:package com.recognition; import java.awt.

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    ocr0804

    今天我翻开ocrdemo发现,更新上线了智能卡证分类了。这意味着将为你开发带来了极大便利。image.png 那我们来看一下这个接口给我们带来能力是什么呢? DiscernType.N否Array of String可以指定要票证类型,指定后不出现在此列表票证将不返回类型。不指定时默认返回所有支持类票证信息。 以下是当前支持类型:IDCardFront: 身份证正面IDCardBack: 身份证背面Passport: 护照BusinessCard: 名片BankCard: 银行卡VehicleLicenseFront : 行驶证主页VehicleLicenseBack: 行驶证副页DriverLicenseFront: 驾驶证主页DriverLicenseBack: 驾驶证副页PermitFront: 当图片类型不支持分类或者类型不在请求参数DiscernType指定范围内时,返回结果中Type段将为空串,Name段将返回其它RequestIdString唯一请求 ID,每次请求都会返回

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    OCR测试

    最近一直在做信息提取,其中碰到图片中文提取模块,这里面还真水也很深。当然文定位提取是关键一步,但是更重要还是后面直接输出文模块。 目前开源tesseract,虽然已经取得了比较大进步,但是经过今天测试,发现还需要有更大提取。 以目前tesseract3.04版本,其测试结果如下:不过,简单了看了下这个开源架构,总体上可读性很强,也有很多封装接口。如针对C#和JAVA都可以调用,还是比较方便。 从其训练来看,也支持非常多语言,只是目前精度上还是需要再提高提高啦。?

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    OCR技术

    信息化时代,录入信息时代,在这大数据时代,非结构数据如何快速高效地处理图片化、形体化信源,使之通过转化为可编辑文本信息和特征数据,方便数据库、管理、分析和决策,成为摆在诸多领域面前共同难题 OCR技术出现,解决了上述难题。文作为承载人类千年文明号,在信息时代今天,数图像纷繁复杂,如何便捷高效获取其中信息,更有着重要时代意义。 OCR,作为一种自动解读这种图像技术,毫无疑问将是下阶段大数据发展大方向。 从身份证、银行卡、车牌到名片、文档等各种形式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转变为可编辑文本信息。 在生活中尤其如今移动应用井喷时代,摄像头已经成为数据采最主要入口,更多非结构化数据需要转化为前后台可检索数据,这个转化过程就需要OCR技术大显身手。

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    【Oracle及转换导出文件

    在传统EXP导出文件中,记录着导出使用id,通过查看导出文件头第2、3个节,我们可以找到十六进制表示ID,在Windows上,可以使用UltraEdit等工具打开dmp文件,查看其导出 在文件开始部分就记录了数据库、国家及时区等信息,在表属性部分也记录了ID:? 最常见转换发生在从US7ASCII到ZHS16GBK之间。由于很多数据库最初以US7ASCII存储中文,单纯通过导出导入是无法完成转换。 对于这种情况,可以通过设置导出为US7ASCII,原样导出数据;导出后修改导出文件第二、三,修改0001为0354,这样就可以将US7ASCII数据正确导入到ZHS16GBK数据库中 如果导出文件使用是US7ASCII,目标数据库是ZHS16GBK,就可以使用create database方法来修改,具体操作如下:??

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    tf22: ocr——不定长数

    上一篇: 身份证——生成身份证号和汉代码如下:#! usrbinenv python2# -*- coding: utf-8 -*-tf CNN+LSTM+CTC 训练不定长数图片@author: liupengfrom genIDCard import convolutional_layers() #print features.get_shape() inputs = tf.placeholder(tf.float32, ]) #定义ctc_loss需要稀疏矩阵 下面代码时输入时不定宽度图片代码:#! usrbinenv python2# -*- coding: utf-8 -*-tf CNN+LSTM+CTC 训练不定长数图片 @author: pengyuanjiefrom genIDCard

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    基于百度OCR

    先申请百度OCR使用,百度OCR使用文档说明:https:cloud.baidu.comdocOCRsRjwvxzm3n。 = 你 Secret Key client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) 例如将如下图片(forOCR.png)为文本,示例代码如下:# -*- coding as fp: return fp.read() # 定义参数变量options = { detect_direction: true, language_type: CHN_ENG,} # 调用通用文接口 result = client.basicAccurate(get_file_content(filePath), options) print(result) 在SpyderIDE内运行结果如下,可见效果灰常好 本来想写个答题助手(截屏+OCR+搜索),结果题太简单了,就写到这里吧。 数不够300,来段随机文: 李斯者,楚上蔡人也。年少时,为郡小吏,见吏舍厕中鼠食不絜,近人犬,数惊恐之。

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    如何让机器读懂图片上?飞桨助您快速了解OCR

    1.OCR技术概述 OCR(Optical Character Recognition),译为光学,是指通过扫描等光学输入方式将各种票据、报刊、书籍、文稿及其它印刷品转化为图像信息,再利用文技术将图像信息转化为可以使用计算机输入技术 OCR技术应用场景非常广泛:(1)拍照截图使用OCR技术,实现拍照文、相册图片文和截图文,可应用于搜索、书摘、笔记、翻译等移动应用中,方便用户进行文本提取或录入,有效提升产品易用性和用户使用体验 切割:对图像中文本进行切割,尤其注意粘连等问题。【文本】特征提取:对图像提取关键特征并降维,用于后续算法。 :依据特征向量,基于模版匹配分类法或深度神经网络分类法,。版面恢复:原文档排版,按照原排版格式将结果输出。后处理:引入语言模型或人工检查,修正“分”和“兮”等形近。 3.飞桨OCR快速上手3.1 任务介绍本次实验任务是最简单任务:图片中单行英文,从这个简单任务开始,主要是熟悉OCR关键技术点,实际上OCR技术有很多,一般都是文本检测+文本,比如经典

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    OCR技术系列一】光学技术介绍

    注:此篇内容主要是综合整理了光学 和OCR技术系列之一】技术总览,详情见文末参考文献什么是 OCROCR(Optical Character Recognition,光学)。 但是,并不是所有应用都需要如此庞大,比如车牌,我们目标仅仅是数十个中国各省和直辖市简称,难度就大大减少了。 当然,在一些文档自动应用是需要整个汉,所以要保证整体还是很困难。软件结构由于扫描仪普及与广泛应用,OCR软件只需提供与扫描仪接口,利用扫描仪驱动软件即可。 钞票在进入机器时采图像会有上下两极传感器,则会有正反两面图像,其中之一肯定为OCR所在面向。因此根据第一极传感器判断当前面向,如果不等于先验中所在面向,取第二极采图像即可。 参考: 光学,百度百科 【OCR技术系列之一】技术总览

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    OCR技术综述

    但是,并不是所有应用都需要如此庞大,比如车牌,我们目标仅仅是数十个中国各省和直辖市简称,难度就大大减少了。 当然,在一些文档自动应用是需要整个汉,所以要保证整体还是很困难OCR流程现在就来整理一下常见OCR流程,为了方便描述,那就举文档中为例子来展开说明吧。 然后我们要对文档版面进行分析,进每一行进行行分割,把每一行切割下来,最后再对每一行文本进行列分割,切割出每个,将该送入训练好OCR模型进行,得到结果。 从大模块总结而言,一套OCR流程可以分为: 版面分析 -> 预处理-> 行列切割 -> -> 后处理矫正从上面流程图可以看出,要做并不是单纯一个OCR模块就能实现(如果单纯 我列了一下可以采取策略:使用谷歌开源OCR引擎Tesseract使用大公司OCR开放平台(比如百度),使用他们API传统方法做特征提取,输入分类器,得出OCR模型暴力模板匹配法大杀器

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    支持40+种语言和本地运行,这个OCR库轻松搞定光学

    OCR(光学)是是指对文本资料图像文件进行分析处理,获取文及版面信息过程。目前,这项技术在拍照搜题、拍照翻译等应用中得到广泛使用。 Easy OCR 支持语言清单。下图展示了 Easy OCR 效果:? 其中检测部分基于 CRAFT 算法预训练得到,部分则基于作者自有数据训练得到。 CRAFT 是一个文本检测网络,使用分水岭算法生成 label,采用 heatmap 得到激活值最大目标区域。? 对于给定图像,Easy OCR对图像中每一行文提供 结果。此外,使用者还可以在不同数据上对模型进行重新训练,不过目前项目作者尚未放出训练脚本。

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    LabVIEW OCR 实现车牌(实战篇—3)

    目录1、数据训练2、与验证----在学习本章之前,推荐先学习系列专栏文章:LabVIEW目标对象分类(理论篇—5)OCR(光学)是指机器自动从图像中文本过程,OCR机器视觉系统可用于对被测件和分类 常见应用包括:药品包装标签、IC芯片编码读取、冲压零件上、汽车零件编码读取以及车牌等。OCR从本质上可看作是目标分类和一种实际应用,因此它也包括训练和分类过程。 OCR训练过程主要从图像中提取用于特征向量,并对各图像赋予准确值。 具有相同样本图像构成一个类(Character Class),该类可以用其中一个最能代表该类样本图像来代表,称为参考(Reference Character)。

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    OCR技术在爱奇艺应用实践及演进

    传统方法可以分为分割和单两个步骤,现在文本算法大都是基于序列到序列网络,一个网络里面可以同时进行分割和,这样做好处是大大减少了数据标注量。 ,可以自动寻找到需要预测文本区域,将注意力中在图像中需要附近,显著提升模型准确性。 ,可以大大提升标注效率,而且将分割同时放在一个网络中训练,大大提升了算法性能。 最后,我们针对特殊情形做了很多优化,比如在双语电影台词方面,由于英文台词数量比中文台词多很多,如果强行使用一个模型话,整个模型解码时对英文会出现预测长度偏小进而导致丢失现象, 答:1):确定任务需要,生成仿真样本时,查看体是否包含所有需要,生成仿真样本后,对样本进行抽查;根据任务判断中是否需要加入空格这个;2)标注数据:根据任务需要确定标注规则

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    “拍立得”?抛开低效办公,彻底提高你工作效率

    其实各行各业面临此类问题也不在少数,销售行业收了一堆名片却要一个一个录入信息;快递公司每天要花费很多时间登记录入运单,降低效率;各大APP实名认证需要审核……这些都需要OCR技术。 读懂OCR技术OCR,光学,是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印,通过检测暗、亮模式确定其形状,然后用方法将形状翻译成计算机文过程,并通过软件将图像中转换成文本格式 文检测、文本顾名思义就是对图片中内容进行辨过程,通过文本所处位置、范围、布局、数量等,对选定文本内容进行,并将图像中转化为可供人类和计算机文本信息。 OCR面临诸多难点我国在OCR技术方面研究工作起步较晚,在70年代才开始对汉、数、英文母及进行研究,到1986年汉研究进入一个实质性阶段。 由于手写体OCR技术限制,专业型OCR系统产品多是面向特定行业,相对小,又经常与专用输入设备结合使用,所以普及范围很窄,即便很多产品有类似技术,但效率也低。

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    腾讯数平精准推荐 | OCR技术之

    作为理解广告图像基石技术,OCR原意指光学(Optical Character Recognition),现泛指图像文,即从图像视频中自动内容,属于AI计算机视觉一个重要分支。 一 相关工作OCR模块属于多分类问题,对效果影响大因素包括:复杂背景、艺术体、低分辨率、非均匀光照、图像退化、形变、多语言混合、文本行复杂版式、检测框残缺,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、单分割、单、后处理等步骤,如图3所示。?(图3) 此处介绍传统方法中具有代表性PhotoOCR算法。 PhotoOCR是谷歌公司提出一套完整OCR系统,包含文区域检测、文本行归并、过分割、基于Beam Search分割区域组合、基于HOG特征和全连接神经网络分类、基于ngram方法结果校正 它既提取了鲁棒特征,又通过序列避免了传统算法中难度极高切分与单,同时序列化也嵌入时序依赖(隐含利用语料)。

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    科普时间:OCR是人工智能基础之一

    (Optical Character Recognition),光学。? OCR是指光学设备(扫描仪、数码相机等)检查纸上打印,通过检测暗、亮模式确定其形状,然后用方法将形状翻译成计算机文过程,其本质就是利用光学设备去捕获图像并,将人眼能力延伸到机器上 ;对比:根据不同特征,将之与数据库进行对比,并利用对比后与其可能相似候选群众,根据前后找出最合乎逻辑词,再作出更正,以加强比对正确性;人工校正:目前为止还没有一款软件时百分之百 2014年8月,在瑞典首都斯德哥尔摩举办国际模式大会(ICPR)上,微软亚洲研究院团队公布研究成果在自然场景文检测标准数据(ICDAR-2013测试)上取得了92.1%检测精度和92.3% 文代表了人类所有智慧与思想,如果机器人能够进行文,那它将能够进一步获取知、学习人类,进而与人类进行更为自然交互,或是协助人类工作,提高效率。

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    OCR学习路径

    OCR概念光学(英语:Optical Character Recognition,OCROCR 是实时高效定位与图片中所有文信息,返回文框位置与文内容。 我国在OCR技术方面研究工作起步较晚,在70年代才开始对数、英文母及进行研究,70年代末开始进行汉研究。 从2012年开始,深度学习席卷了图像领域,在图像分类、目标检测、语义分割等领域秒杀了传统方法。随着2013年创建MINST数据,之后技术都主要是使用深度学习方法来做文了。 这就意味着可以用手机移动终端或者任何终端设备采一些文图片后上传到云进行解析。 简单而言,是最简单了,毕竟要只有0~9,而英文有26个(如果算上大小写话那就52个),而中文,要高达数千个(二级汉一共6763个)!

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