展开

关键词

python图片识别文字

语言包下载:https://tesseract-ocr.github.io/tessdoc/Data-Files 根据需要下载语言包(chi_sim是中文) 下载后移动到C:\Program Files \Tesseract-OCR\tessdata目录 cmd进入命令行,命令tesseract --list-langs 安装中文语言包成功 若出现找不到命令,需要自己配环境变量 python 脚本 先安装相关模块 pip install pillow pip install pytesseract 再到python安装目录下 例如我的:E:\python3\Lib\site-packages

46040

Python Easyocr 图片文字识别

这个模块支持70多种语言的即用型OCR,包括中文,日文,韩文和泰文等。 url=https://github.com/JaidedAI/EasyOCR/releases/download/pre-v1.1.6/craft_mlt_25k.zip 中文(简体)模型(识别中文必须 (CRAFT)和中文简体模型文件包。 : [([[60, 308], [745, 308], [745, 447], [60, 447]], '文字识别提取', 0.9516711235046387), ([[77, 471], [725 , 471], [725, 535], [77, 535]], '支持识别英法韩日俄德西葡语', 0.7867767214775085)] 输出采用列表格式,每个list分别表示对应文字的边界框、识别文本结果和置信度

11560
  • 广告
    关闭

    文字识别特惠,1000次资源包低至1元!!

    基于行业前沿的深度学习技术,将图片上的文字内容智能识别成为可编辑的文本。有效地代替人工录入信息。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    【场景文字识别】场景文字识别

    场景文字识别是在图像背景复杂、分辨率低下、字体多样、分布随意等情况下,将图像信息转化为文字序列的过程,可认为是一种特别的翻译过程:将图像输入翻译为自然语言输出。 场景图像文字识别技术的发展也促进了一些新型应用的产生,如通过自动识别路牌中的文字帮助街景应用获取更加准确的地址信息等。 在场景文字识别任务中,我们介绍如何将基于CNN的图像特征提取和基于RNN的序列翻译技术结合,免除人工定义特征,避免字符分割,使用自动学习到的图像特征,完成端到端地无约束字符定位和识别。 本例将演示如何用 PaddlePaddle 完成 场景文字识别 (STR, Scene Text Recognition) 。 任务如下图所示,给定一张场景图片,STR 需要从中识别出对应的文字"keep"。 ? 图 1. 输入数据示例 "keep" |2.

    2K70

    python去除中文字

    python发送http请求,接收返回的字符或是在其他处理情况中会出现中文乱码情况 jsonData为待处理的字符 jsonData=json.dumps(jsonData) jsonData.replace ('u\'','\'') jsonData=jsonData.decode("unicode-escape") #将unicode编码转化为中文 处理之前: ?

    1K40

    Python提取中文字

    Python提取中文字符,包含数字 import re m = re.findall('[\u4e00-\u9fa5]+', content) print(m) def translate(str): line = str.strip() # 处理前进行相关的处理,包括转换成Unicode等 pattern = re.compile('[^\u4e00-\u9fa50-9]') # 中文的编码范围是 = " ".join(pattern.split(line)).strip() # zh = ",".join(zh.split()) outStr = zh # 经过相关处理后得到中文的文本

    1.3K20

    Python提取中文字

    写这个jupyter的原因是好几次自己爬完新闻之后,发现中间有些是html标签代码或者其他多余的英文字符,自己也不想保留,那么这时候一个暴力简单的方法就是使用 unicode 范围 \u4e00 - \ u9fff 来判别汉字 unicode 分配给汉字(中日韩越统一表意文字)的范围为 4E00-9FFF (目前 unicode 6.3 的标准已定义到 9FCC ) # 判断字符是否全是中文 def ishan(text): # for python 3.x # sample: ishan('一') == True, ishan('我&&你') == False return all('\u4e00' <= char <= '\u9fff' for char in text) ishan("asas112中国") False # 提取中文字符 import re def extract_chinese 还有一个是过滤HTML标签的强大工具 HTMLParser from html.parser import HTMLParser def strip_tags(html): """ Python

    73250

    Python识别图片中的文字

    Python识别图片中的文字 一、前言 不知道大家有没有遇到过这样的问题,就是在某个软件或者某个网页里面有一篇文章,你非常喜欢,但是不能复制。 二、Tesseract 文字识别是ORC的一部分内容,ORC的意思是光学字符识别,通俗讲就是文字识别。Tesseract是一个用于文字识别的工具,我们结合Python使用可以很快的实现文字识别。 接下来我们就可以进行文字识别了。 三、文字识别 (1)单张图片识别 接下来的操作就要简单的多,下面是我们要识别的图片: ? 在识别时,我们设置lang='chi_sim',也就是把语言设置为简体中文,只有当你的tessdata目录下有简体中文包该设置才会生效。 有一点我们需要知道,在我们将语言设置为简体中文或其它语言后,Tesseract还是可以识别出英文字符。

    2.2K30

    Python不能识别中文问题

    python文件中出现中文字符,运行时会出现如下错误 SyntaxError: Non-ASCII character '\xd5' in file sort.py on line 2, but no encodi ng declared; see http://www.python.org/peps/pep-0263.html for details 可以在python的文件开始处加入下面声明即可 /usr/bin/python #coding:utf-8 即可输出中文

    1.3K20

    hanlp中文智能分词自动识别文字提取实例

    需求:客户给销售员自己的个人信息,销售帮助客户下单,此过程需要销售人员手动复制粘贴收获地址,电话,姓名等等,一个智能的分词系统可以让销售人员一键识别以上各种信息 经过调研,找到了一下开源项目 1、word nrf, 江西省/ns, 南昌市/ns, 红谷滩/nz, 新区/n, 111/m, 号/q, 电话/n, 12023232323/m] 大公告成,不过前提必须下载那个600多M的data包并导入,才可以识别地址 ,否则只是做了初步的识别 附上完整代码 1     String str = "汤姆   江西省南昌市红谷滩新区111号     12023232323"; 2     String address

    81200

    Python中文字符转义报错

    UnicodeEncodeError: ‘ascii’ codec can’t encode characters in position 19-31: ordinal not in range(128) 在Python

    8120

    python截图识别文字_python截图并转换文字「建议收藏」

    截图识别文字 作者 万开国[acewan] 【摘要】 本文主要介绍了使用pyHook、pythoncom、pytesseract、PIL、win32api等module实现python的截图识别文字功能 【正文】 一准备及介绍 1.pyhook pyHook通过pip直接安装比较困难,可以先下载whl文件再使用pip安装 选择与python环境一致的文件下载,使用cmd导向到下载文件夹,执行安装即可 as gsm #提前绑定鼠标位置事件 old_x, old_y = 0, 0 new_x, new_y = 0, 0 full = False hm = None chinese = True #图片识别文字方法 on_mouse_event) #开始监听鼠标事件 hm.HookMouse() #一直监听直到退出程序 pythoncom.PumpMessages() capture() 三效果展示 截图效果: 转文字效果

    4220

    Python实现文字识别详解,来看看大牛怎么实现截图即识别文字

    Python实现文字识别详解,来看看大牛怎么实现截图即识别文字! ?

    1.4K30

    python string 中查找中文字

    http://blog.csdn.net/jarvischu/article/details/8962497 下面函数是从我在写的一个python自动获取天气的程序中截取的。 该函数将从中文字符串“浙江省杭州市”中,截取出"杭州" 首先将字符串编码为gbk,使用unicode(str,code),将code型编码 的 str字符串转换成unicode 然后判断字符串中是否含有 "省"和"市"字,如果有就截取掉;这里注意使用  u“省” 最后返回截取的字符串 [python] view plain copy def convertName(cityName):

    90330

    Python识别文字,实现看图说话

    现在写文件很多网站都不让复制了,所以每次都是截图然后发到QQ上然后用手机QQ的文字识别再发回电脑。 感觉有点小麻烦了,所以想自己写一个小软件方便方便自己,就有了这篇了: 首先语言是Python,要实现的功能主要为文字识别,所以需要调用OCR技术,要做到够方便,所以需要调用系统剪切板,还需要一个小窗口, digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 训练data 下载地址: https://github.com/tesseract-ocr/tessdata (chi_sim是简体中文 () ##取出剪切板的图片 clipboard.pixmap().save('cut_img.jpg') ##文字存入剪切板 clipboard.setText(str 整体代码很简单,我就不上了,附上软件地址 然后不用保存,直接点击识别: ?

    1.5K10

    Python开发---试用OCR文字识别API

    AI如今发展迅速,各云厂商对通用的人脸识别文字识别,语音识别和语音合成提供了接口。在日常中有些小场景还是可以用到这些通用AI接口使平台或软件锦上添花的。 比如身份管理。 (截图里的身份证照片和信息来源于网上公开,并且已经被模糊处理) image.png image.png 使用百度AI提供的身份证识别接口,同时使用它供演示的身份证照片。 image.png image.png 当我们在浏览器上传过身份证照片后,同时调用百度AI的身份证识别接口返回身份证记录各字段信息,然后检查无误后,再添加识别结果到数据库。 百度云网站上提供有多种语言版本的示例代码,分为两步:根据自己的API Key和Secret Key调用鉴权接口获取token,然后用token和图片的base64数据去调用身份证识别接口。 Python代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- import urllib, urllib2, sys import ssl import json import base64

    55330

    Python通过Tesseract库实现文字识别

    机器视觉 从Google的无人驾驶汽车到可以识别假钞的自动售卖机,机器视觉一直都是一个应用广泛且具有深远的影响和雄伟的愿景的领域。 这里我们将重点介绍机器视觉的一个分支:文字识别。 介绍如何用一些Python库来识别和使用在线图片中的文字。 将图像翻译成文字一般被称为光学文字识别(Optical Character Recognition,OCR)。 安装之后,要用tesseract命令在Python的外面运行,但我们可以通过pip安装支持Python版本的Tesseract库:   pip install pytesseract 处理规范的文字 你要处理的大多数文字都是比较干净 识别结果的准确率还是挺高的。 通过Python代码实现 英文: ? 中文: ?

    28030

    GitHub 热榜:文字识别神器,超轻量级中文 OCR!

    整理 | AI 科技大本营 光学字符识别(OCR)技术已经得到了广泛应用。比如发票上用来识别关键字样,搜题 App 用来识别书本上的试题。 近期,这个叫做 chineseocr_lite 的 OCR 项目开源了,这是一个超轻量级中文 ocr,支持竖排文字识别,支持 ncnn 推理,psenet (8.5M) + crnn (6.3M) + 这个项目基于 chineseocr 与 psenet 实现中文自然场景文字检测及识别,环境是 linux/macos。 以下为可实现的功能: 提供轻量的 backone 检测模型 psenet(8.5M),crnn_lstm_lite (9.5M) 和行文本方向分类网络(1.5M) 任意方向文字检测,识别时判断行文本方向 nihui 大佬实现的 crnn_lstm 推理 升级 crnn_lite_lstm_dw.pth 模型 crnn_lite_lstm_dw_v2.pth , 精度更高 提供竖排文字样例以及字体库(旋转

    1.2K20

    TextGrabber重大更新,识别文字并实时离线翻译,支持中文

    ABBYY的识别技术可以在任何颜色的背景下翻译文字。与其他类似的应用程序不同,它不要求用户下载语言以进行离线翻译。 离线翻译适用于10种常用语言,包括英语,西班牙语,法语,德语,中文和日语。 ABBYY还宣布iOS的TextGrabber现在可以免费下载。 “ 该应用程序可以识别电子书,杂志,手册,屏幕,菜单,海报和路牌。文本识别完全在设备上执行。捕获的文本可以通过VoiceOver进行复制,编辑,共享,翻译或朗读。 例如,未来,您可能能够扫描合同并立即识别潜在风险和疑点,或将血液检测结果上传到医疗系统。” 从今日起, ABBYY的TextGrabber新版本可用于iOS设备。

    85140

    相关产品

    • 通用文字识别

      通用文字识别

      通用文字识别(General OCR)提供通用印刷体识别、通用印刷体识别(高精度版)、通用印刷体识别(高速版)、通用手写体识别、英文识别等多种服务,支持将图片上的文字内容,智能识别为可编辑的文本,可应用于随手拍扫描、纸质文档电子化、电商广告审核、智能翻译等场景,大幅提升信息处理效率。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券