光学字符识别(OCR)是指能够从图像或文档中捕获文本元素,并将其转换为机器可读的文本格式的技术。如果您想了解更多关于这个主题的内容,本文是一个很好的介绍。
周末在家帮娃检查口算作业,发现一个非常有意思的应用:拿手机对着作业拍照,立马就能知道有没有做错的题目。如果做错了,还会标记出来,并给出正确答案。
模块介绍地址:https://pypi.org/project/muggle-ocr/1.0/#description
最近看到一个非常赞的OCR相关资源,收集从2015.10.9到现在的一些OCR文献,github项目和博客资源等
随着人工智能的高速发展,开发者们对于能够应对产品多样化挑战的学习框架TensorFlow,也有着很高的热情。除了各类科技产品,零售行业也同样将TensorFlow运用于大规模的深度学习中。
“ 随着人工智能的高速发展,开发者们对于能够应对产品多样化挑战的学习框架TensorFlow,也有着很高的热情。除了各类科技产品,零售行业也同样将TensorFlow运用于大规模的深度学习中。 在这篇文章中,来自可口可乐公司数据侠Patrick Brandt,就将为我们介绍如何使用AI和TensorFlow实现无缝式购买凭证。 可口可乐的核心忠诚度计划于2006年以MyCokeRewards.com形式启动。 “MCR.com”平台包含为每一瓶以20盎司规格销售的可口可乐、雪碧、芬达和动乐产品,以及可以在杂
OCR文字,车牌,验证码识别 专知荟萃 入门学习 论文及代码 文字识别 文字检测 验证码破解 手写体识别 车牌识别 实战项目 视频 入门学习 端到端的OCR:基于CNN的实现 blog: [http://blog.xlvector.net/2016-05/mxnet-ocr-cnn/] 如何用卷积神经网络CNN识别手写数字集? blog: [http://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5671136.html] OCR文字识别用的是什么算法? [https://www.zh
关于图文识别功能相关技术的实现 转载请注明源地址:http://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/8908906.html 上一章,写的是SSL证书配置,中间折腾了好一会,在此感谢SSL证书发行商的协助;这次我就讲讲ocr识别的问题,先说说需求来源吧。。。 之前因为风控每次需要手动P协议文件和身份证(脱敏),还要识别证件及图片文件的内容,觉得狠狠狠麻烦,遂就找到了技术总监,技术总监一拍脑袋,额,小邹啊。。。 呃,一开始并没抱太大希望,不过还是花了些心思做了些需求实现的调研
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古文字识别能力是从事历史研究的学者的必备技能,对于日本的历史研究学者而言,他们的挑战则来自于“古草体”文字,这种文字是古日本使用频率最高的文字之一,也将是他们科研道路上遇到的第一道关卡。
暴力破解漏洞的产生是由于服务器端没有做限制,导致攻击者可以通过暴力的手段破解所需信息,如用户名、密码、短信验证码等。暴力破解的关键在于字典的大小及字典是否具有针对性,如登录时,需要输入4位数字的短信验证码,那么暴力破解的范围就是0000~9999。
本文github源码地址: 在公众号 datadw 里 回复 OCR 即可获取。 最近在做OCR相关的东西,关于OCR真的是有悠久了历史了,最开始用tesseract,然而效果总是不理想,其中字符分割真的是个博大精深的问题,那么多年那么多算法,然而应用到实际总是有诸多问题。比如说非等间距字体的分割,汉字的分割,有光照阴影的图片的字体分割等等,针对特定的问题,特定的算法能有不错的效果,但也仅限于特定问题,很难有一些通用的结果。于是看了Xlvector的博客之后,发现可以端到端来实现OCR,他是基于mxn
一.官方文档 https://pypi.org/project/muggle-ocr/ 二模块安装 pip install muggle-ocr # 因模块过新,阿里/清华等第三方源可能尚未更新镜像,因此手动指定使用境外源,为了提高依赖的安装速度,可预先自行安装依赖:tensorflow/numpy/opencv-python/pillow/pyyaml 三.使用代码 # 导入包 import muggle_ocr # 初始化;model_type 包含了 ModelType.OCR/ModelType.
End-to-End Text Recognition with Convolutional Neural Networks
1、了解tensorflow及关键社区资源;2、能够自主训练和应用自己想要的模型(主要);3、开阔前端智能化的思考与认知;
上学期的网络程序设计课程(12-19week)很快就要结束了,回想起来这两个月的学习,感悟很多。在以往的学习中,常用的一些系统性的简单但易忘的知识点我往往会整理下放在博客上,可以经常进行查阅,从CSDN到博客园到8月份刚建的我的域名博客:blog.csxiaoyao.com,可以说以往的博文都是写给自己看的,只能算是个笔记,而这次的博文完全是为了能够向读者阐述我的学习经历和心得。
作者:石文华 编辑:祝鑫泉 前 言 文章来源:https://hackernoon.com/latest-deep-learning-ocr-with-ker
现在的任务是从OCR文字识别的结果中提取我指定的关键信息。OCR的文字识别结果使用符号包围,包含所识别出来的文字,顺序在原始图片中从左至右、从上至下。我指定的关键信息使用[]符号包围。请注意OCR的文字识别结果可能存在长句子换行被切断、不合理的分词、对应错位等问题,你需要结合上下文语义进行综合判断,以抽取准确的关键信息。输出为json格式。
在厦门人工智能峰会上,依图科技联合创始人、CEO朱珑介绍到短短的5年时间机器的算法水平又提升了100万倍!过去或许只能从1万人中识别出1个人,后来发展到1000万、1亿、10亿甚至20亿人中识别出这个人!与此同时,算力方面提升了10万倍。从过去用1万量级规模的数据做训练,到百万规模的数据做训练,到现在用10亿的数据集做训练,又提升了1万倍!
工欲善其事必先利其器。做人工智能,必然少不了基础框架。深度学习领域两大主流框架TensorFlow和PyTorch,一个是来自Google,另一个来自于Facebook. 国内其实也有不少框架,百度的Paddle算是做得最早的,除此之外,还有华为的MindSpore等等。
项目地址:https://github.com/xiaofengShi/CHINESE-OCR
【新智元导读】《福布斯》日前刊文,记者深入谷歌,探明其开源以TensorFlow为代表的一系列核心技术原因:开源能够更好更快地改善技术,同时也能够让自己成为价值生态链数据获取的核心。今天,竞争优势不再属于最会减少成本、利用资本的企业,而是属于为整个生态创造新的信息价值的企业。本文同时收录谷歌主要开源项目。 我们一直认为艺术最需要人类创造力,但近年来,能理解创造力的机器不断出现。一位音乐教授甚至开发了一个能谱曲的程序。与挖洞、造车的机器不同,能产生有创造力作品的算法需要理解即使是人类自己都难解释清楚的事情。谷
基于Tensorflow的自然语言处理模型,为自然语言处理问题收集机器学习和Tensorflow深度学习模型,100%Jupeyter NoteBooks且内部代码极为简洁。
你肯定已经了解流行的开源工具,如R、Python、Jupyter笔记本等。但是,除了这些流行的工具之外还有一个世界——一个隐藏在机器学习工具下的地方。这些并不像他们的同行那样出色,但可以成为许多机器学习任务的救星。
简而言之,自动编码器通过接收数据、压缩和编码数据,然后从编码表示中重构数据来进行操作。对模型进行训练,直到损失最小化并且尽可能接近地再现数据。通过这个过程,自动编码器可以学习数据的重要特征。
之前希望在手机端使用深度模型做OCR,于是尝试在手机端部署tensorflow模型,用于图像分类。
前几天给大家推送过如何快速在安卓上跑通OCR应用、如何将AI模型集成到安卓应用中,本章将对部署过程中的关键代码进行解读。
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光学字符识别和手写文本识别是人工智能领域里非常经典的问题。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;而 HTR 就是对手写文本进行同样的操作。作者在文章中将这个问题分解成了一组更小型的问题,并制作了如下的流程图。
【导读】OCR由文本定位和文本识别组件构成。本文介绍Github上的一个开源文本定位组件Text_Detector,它使用了RetinaNet的结构和textboxes++中的一些技术。
About「Open Source Talk」栏目 开源无边界,分享有价值。Code is not cold,「Open Source Talk」栏目,将陆续邀请众多开源嘉宾做客,和大家一起分享和交流开源道路中的成长心得。以知识和分享为起点,传承开源的星星火光。 本期分享嘉宾:nihui(倪辉) 开源神经网络推理框架ncnn作者 腾讯犀牛鸟开源人才培养计ncnn开源项目导师 在开始,我想借用 Linus Torvalds 的两句话: Don’t break your user “This has b
基于图像分类,在VGG16模型的基础上,训练0、90、180、270度检测的分类模型. 详细代码参考angle/predict.py文件,训练图片8000张,准确率88.23%
【导读】斯坦福大学在2017年开设了一门深度学习Tensorflow实战课程(Tensorflow for Deep Learning Research),广受好评,2018年课程最近已经开始,课程都会提供丰富的学习资源,比如PPT, 讲义,代码和课程报告,是非常好的Tensorflow实战入门课程。该课程没有以传统的稳扎稳打的学习方式(先学习数学基础、然后掌握机器学习、最后开始深度学习),而是直接从当前最热门的深度学习框架Tensorflow入手,讲解如何利用开源的Tensorflow框架进行深度学习研究
熟悉TensorFlow的人都知道,tf在Github上的主页是: https://github.com/tensorflow , 然后这个主页下又有两个比较重要的repo(看star数就知道了),分别是TensorFlow的源代码repo:tensorflow/tensorflow,还有一个tensorflow/models。 后者tensorflow/models是Google官方用TensorFlow做的各种各样的模型,相当于示例代码,比如用于图像分类的Slim,深度文字OCR,以及用于NLP任务
其中,快速灰度化是首步,它使用像素加权法(如YUV转换)将彩色图像转化为黑白,目的是减少数据维度,加速后续处理。
用TensorFlow还是PyTorch?从TensorFlow开始学起还是PyTorch?在一年前,这个问题毫无争议,当然是TensorFlow. 但时过境迁,现在的情况大不一样了,下面就来分析对比一下这两个主流框架。
光学字符识别(OCR)现在已经有很广泛的应用了,很多开源项目都会嵌入已有的 OCR 项目来扩展能力,例如 12306 开源抢票软件,它就会调用其它开源 OCR 服务来识别验证码。很多流行的开源项目,其背后或多或少都会出现 OCR 的身影。
我喜欢机器学习开源社区,作为一个有抱负且资深的数据科学家,我的大部分学习来自开源的资源和工具。
项目地址:https://github.com/kerlomz/captcha_trainer
在 GitHub 的 2018 年度报告中,机器学习和数据科学是 GitHub 上的热门话题。TensorFlow 是贡献者最多的项目之一,PyTorch 是增长最快的项目之一,Python 是 GitHub 上第三流行的语言。
Reading Car License Plates Using Deep Convolutional Neural Networks and LSTMs
随着人工智能的热度上升,图像识别这一细分领域也渐渐被人们所关注。在很多公司的业务中,有很多需要对图片进行识别的需求。为了帮助业务实现对这些图片、文档的识别和结构化,业界进行了一系列的实践和探索,最终确定了一些可行的方法。实践过程中,可能遇到过一系列问题和难点。本次直播分享,我们将结合目前的业务需求,说说爱奇艺在探索中遇到的痛点和难点以及识别技术中的一些细节。
公司的应用为了加强安全性,在登陆时增加了验证码。这对自动化来说,增加了不少难度。 曾经尝试用各种方法来解析验证码,识别率都不高。 后面我找到了一个新出的解析验证码包,叫muggle_ocr, 是基于人工智能的,解析效果还不错。 首先安装模块
版面分析是将文档图像进行文档对象识别并判断各区域所属类别,如配图、表格、公式、分栏等,并对不同类型的区域进行切分、识别。后面的工作是实现包括组卷、以题搜题、文档电子化存储、结构化解析等功能。
黑科技?还是黑代码? 我感觉这个看在你用啥,对不对?反正我用来(* * * * ) 你懂得
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