直接上源码,这是一个收费的且不开源的库,测试效果也不太理想 亲测效果: 对于相同字体。非倾斜的,比如http://dz.bjjtgl.gov.cn/service/checkCode.do,识别率还是挺高的; 对于斜体或者其他变异的,如下代码识别率就很低了,可能需要调整识别引擎的参数了,大家自己查找测试下。 这个测试版本的,会有弹出对话框 框框~~ package com.example; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File;
我曾经写过一个项目 ddddocr_server,使用 fastapi 提供 http 接口,以此来调用 ddddocr 库。
服务商提供的OCR API可选择性比较多,开发者可以根据自己的需求选择适合自己的服务商。
tesseract 是一个google支持的开源ocr项目,其项目地址:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract,目前最新的源码可以在这里下载。
http://blog.itpub.net/26736162/viewspace-2141215/
建立Normal冗余级别的OCR卷组,需要至少3个LUN,每个LUN最少容量为1GB,需要在存储端配置3个LUN至RAC集群中的各个节点。
小编昨天为大家分享了Windows系统下的一款功能强大且免费的 OCR 开源工具 Umi-OCR。
我国作为制造业大国,智能制造升级需求旺盛。近年,相关部委围绕智能制造接连推出政策,促进产业向强向优升级。以人工智能、5G、大数据为主的技术在制造升级的过程中扮演关键作用,例如,在智能装备制造的感知层面,以深度学习为基础的目标检测、文字识别、语义分割等技术在工业制造的各场景中应用广泛。
驾驶证识别 OCR 技术的发展使得驾驶证信息的自动化处理成为可能。通过使用 OCR 算法和 API 接入,我们能够轻松地识别驾驶证上的各个字段,如证号、姓名、性别、国籍、住址、出生日期、初次领证日期、准驾车型、有效期限、发证机构等。
知名的开源OCR引擎Tesseract 3.0版本日前发布,可以在项目网站下载:http://code.google.com/p/tesseract-ocr, 新版本支持中文,中文语言包定义http:
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:/
增值税发票是企业和机构进行财务报销和结算时的一种重要凭证,每月的开票数量往往非常庞大,人工处理起来十分繁琐和耗时,容易出现误差。最重要的是,这种重复性的、机械性的工作根本不能提高财务工作的质量。
随着移动支付和电子商务的快速发展,人们越来越依赖银行卡进行交易。而银行卡信息的识别和处理也变得越来越重要。传统的手动输入银行卡信息方式效率低下且容易出错,而采用银行卡识别OCR 技术可以实现快速自动识别银行卡信息,极大地提高了工作效率和准确性。
用户批量上传需要识别的照片,上传成功后,系统会启动Hangfire后台Job开始调用PaddleOCR服务返回结果,这个过程有点类似微服务的架构模型。
OCR就好比Windows的一个注册表,存储了所有与集群,RAC数据库相关的配置信息。而且是公用的配置,也就是说多个节点共享相同的配置信息。因此该配置应当存储于共享磁盘。本文主要基于Oracle 10g RAC描述了集群的OCR以及OCR产生的健忘问题。
导读|腾讯云OCR团队在产品性能的长期优化实践中,结合客户使用场景及产品架构对服务耗时问题进行了深入剖析和优化。本文作者——腾讯研发工程师彭碧发详细介绍了OCR团队在耗时优化中的思路和方法(如工程优化、模型优化、TIACC加速等),通过引入TSA算法使用TI-ACC减少模型的识别耗时,结合客户使用场景优化编解码逻辑、对关键节点的日志分流以及与客户所在地就近部署持续降低传输耗时,克服OCR耗时优化面临的环节多、时间短甚至成本有限的问题,最终实现了OCR产品平均耗时从1815ms降低到824ms。希望大
在现代商业环境中,管理和处理大量的增值税发票数据是一项繁琐而重要的任务。传统的手动处理方法既费时又容易出错,而使用增值税发票识别OCR API可以实现自动化的发票管理,大大减少人工处理的工作量。本文将介绍如何利用增值税发票识别OCR API实现智能化的增值税发票识别、分类和归档,从而实现自动化的发票管理流程。
大概也许可能是一两年前吧,在我个人 16G 的PC 笔记本上通过虚拟机安装了一套 19c RAC,一般情况下也不怎么使用,只是偶尔会用一下,记得上次使用还是去年 8 月份,由于好久没使用了,这两天一开机就因为内存不足,宿主机 CPU 100% 内存 100% 卡死,整个 PC 重启了,再次打开虚拟机,两节点 CRSD 进程则无法启动,这样可能导致了我后面的故障。
本文将从图片中文字提取的原理以及应用案例等多方面进行讲述,希望一文能为你讲透通用文字识别。
与Oracle数据库的备份恢复相似,OCR的备份也有物理备份和逻辑备份,因此有两种备份方式和两种恢复方式。物理备份是自动进行的,逻辑备份需要手动进行。
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在人工智能兴起的当下,AI正以不可思议的速度重塑着每一个行业。在笔者看来,AI处理能力强弱的最核心的评判指标终将是数据,先是数据质量,再是数据规模。两者任何一个的差距都将是能力强弱的分水岭。那么接踵而至数据从哪里来?我们又将要如何提取数据?...本文的这款软件将会重点帮我们解决如何从图片、二维码、PDF等介质中提取文件内容的问题,相信大家读完本文后会有一定的收获。
在机器学习和计算机视觉领域,光学字符识别(optical character recognition, OCR)长期以来都是人们研究的重要主题之一。OCR 很简单,就是将文档照片或场景照片转换为机器编码的文本。
Android 的 UI 测试中,经常要点击某个控件,google 给出了 uiautomator 工具可以方便的查看控件信息,但是写测试用例的时候,仍然经常遇到控件无法获取或者不方便获取的情况,比如:
先将原图转为灰度图像,然后再制定二值化阀值。变量 threshold 代表二值化阈值,阈值设置为 80。
作者:benpeng,腾讯 CSIG 应用开发工程师 腾讯云 OCR 团队近期进行了耗时优化,通用 OCR 优化前平均耗时 1815ms,优化后平均耗时 824ms,提升 2.2 倍。本文旨在让大家了解 OCR 团队在耗时优化中的思路和方法(如工程优化、模型优化、TIACC 加速),希望能给大家在工作中提供一些新的思路。 一、背景介绍 1、业务背景 近期某重要客户反馈,受当前正在使用的 OCR 服务可用性(非腾讯云)的影响,业务不可用长达半个小时,而且这样的情况时有发生。为了更好的服务,客户开始调研,主要是
在当今数字化时代,文字识别技术(OCR)已成为我们日常生活和工作中的重要工具。 OCR可以将图像或纸质文件中的文字转化为可编辑和可搜索的数字格式,为我们提供了便捷和高效的方式来处理大量的文本信息。
浏览某些网站的时候,看到一段不错的话想复制下来,结果竟然要登录,甚至你都选择不了文字,因为被禁用了,下面就分享几种解决方案。
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OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)目前是文字识别的统称,已不限于文档或书本文字识别,更包括识别自然场景下的文字,又可以称为STR(Scene Text Recognition)。
前文已经简要介绍tesseract ocr引擎的安装及基本使用,其中提到使用-l eng参数来限定语言库,可以提高识别准确率及识别效率。
Linux平台 Oracle 10gR2(10.2.0.5)RAC安装 Part2:clusterware安装和升级 环境:OEL 5.7 + Oracle 10.2.0.5 RAC
PDF可以分为文字型PDF和图片型PDF,文字型PDF即可以选中文字内容的PDF,反之图片型PDF即无法选中文字的PDF,其内容实际上是图片。
应该有不少人都知道这个非常有意思的python网站,推荐给不知道的朋友们: http://www.pythonchallenge.com/
说明:需要将 Oracle 数据库 OCR DATA ARCH 等所有老存储磁盘替换为新存储磁盘,
参加这次比赛的初衷是作为机器学习课程的大作业,这两天写了课程报告,所以将报告内容修改了一下进行分享。 我所在的团队(“中国国家跳水队”,排名如队名,一度严重跳水)获得了初赛第3, 复赛第9, 决赛第6的成绩,正好擦边获得了三等奖。(小编:比赛的时候取个好名字有多重要:) 主要分为三个部分,分别为比赛背景介绍,团队主要方案介绍,其他方案介绍。其中最后一部分包含了一些其他队伍在决赛赛后分享时提到的思路。 比赛背景介绍 此部分主要内容摘自比赛官网,详细内容见比赛官网 https://biendata.com/co
这是一个学习 Python 的趣味网站,通过关卡的形式来锻炼 Python 水平。一共有 33 关,每一关都需要利用 Python 知识解题找到答案,然后进入下一关。很考验对 Python 的综合掌握能力,比如有的闯关需要用到正则表达式,有的要用到爬虫
在日常的工作生活中,文字识别与我们息息相关,比如身份证识别、随手拍扫描、纸质文档电子化等,无不显示着文字识别技术的重要性。为此,腾讯云通用文字识别产品 General OCR 应运而生,基于行业前沿的深度学习技术,支持将图片上的文字内容智能识别为可编辑的文本,大幅提升信息处理效率。而 Serverless Framework 与 OCR 的结合,则为用户提供了方便快捷、成本更低的通用文字识别应用部署方案。 为什么要用 Serverlesss Framework 来搭建,我们看看 Serverlesss F
新安装了Oracle 11g rac之后,不知道是什么原因导致第二个节点上的crsd无法启动?其错误消息是CRS-4535: Cannot communicate with Cluster Ready Services。其具体的错误信息还需要查看crsd.log日志才知道。
Oracle 11g RAC中的IP主要有:Public IP、VIP、SCAN VIP、Private IP这几种。一般这类改IP地址或者网卡名称的需求主要场景有:机房搬迁网络变更、系统上线由测试IP更改为生产IP、系统层面双网卡绑定或者解绑等。
提到微软,大家脑海中最先浮现的肯定就是Windows了。作为一家已经成立了46年之久的顶级科技公司,微软其实每天也在做着很多软件公司都在做的事——开发软件。
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。
Refer from http://hellosure.github.io/ocr/2014/10/11/tesseract-ocr/
前面我们讲到了adb的封装,里面具体讲到到了在一副图片中寻找目标的坐标并点击。这篇文章我们讲讲对一副图片的特定区域做截取,并利用开源库做图纹识别。
通过以上我们对集群有了一定的认识,这节我们介绍Oracle 11g 集群的启动过程
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