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  • OCR技术简介

    2015-06-01 09:40:27
    OCR技术简介
  • Ocr 图文识别技术——基于百度云OCR技术学习与总结,识别度暂时是最高的,准确度也是百分百的准确。
  • OCR 技术浅析

    2019-03-15 10:19:45
    图像识别中最贴近我们生活的可能就是 OCR 技术了。可能很多同学还不知道什么是 OCR。我们先来看下 OCR 的定义: 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...

    随着人工智能的热度上升,图像识别这一分领域也渐渐被人们所关注。图像识别中最贴近我们生活的可能就是 OCR 技术了。可能很多同学还不知道什么是 OCR。我们先来看下 OCR 的定义:

    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。

    今天就来简单分析下 OCR 技术的原理,不会涉及具体的算法讲解和推导,毕竟每一个算法都能占很长的篇幅,每一个算法都能重新开一篇来写。

    从整体上来说,OCR一般分为两个大步骤:图像处理以及文字识别。

    图像处理

    识别文字前,我们要对原始图片进行预处理,以便后续的特征提取和学习。这个过程通常包含:灰度化、二值化、降噪、倾斜矫正、文字切分等子步骤。每一个步骤都涉及了不同的算法。我们以下面这张原始图片为例,进行每个步骤的讲解。

    原始图片

    灰度化

    灰度化(gray processing),在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示一种灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值,因此,灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值(又称强度值、亮度值),灰度范围为0-255。说通俗一点,就是将一张彩色图片变为黑白图片。

    灰度化

    灰度化一般有分量法、最大值法、平均值法、加权平均法四种方法对彩色图像进行灰度化。

    二值化

    一幅图像包括目标物体、背景还有噪声,要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体,最常用的方法就是设定一个阈值T,用T将图像的数据分成两部分:大于T的像素群和小于T的像素群。这是研究灰度变换的最特殊的方法,称为图像的二值化(binaryzation)。

    二值化的黑白图片不包含灰色,只有纯白和纯黑两种颜色。

                                         

    二值化

    二值化里最重要的就是阈值的选取,一般分为固定阈值和自适应阈值。 比较常用的二值化方法则有:双峰法、P参数法、迭代法和OTSU法等。

    图像降噪

    现实中的数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响,称为含噪图像或噪声图像。减少数字图像中噪声的过程称为图像降噪(Image Denoising)。

    图像中噪声的来源有许多种,这些噪声来源于图像采集、传输、压缩等各个方面。噪声的种类也各不相同,比如椒盐噪声,高斯噪声等,针对不同的噪声有不同的处理算法。

    在上一步得到的图像中可以看到很多零星的小黑点,这就是图像中的噪声,会极大干扰到我们程序对于图片的切割和识别,因此我们需要降噪处理。降噪在这个阶段非常重要,降噪算法的好坏对特征提取的影响很大。

                                        

    图像降噪

    图像降噪的方法一般有均值滤波器、自适应维纳滤波器、中值滤波器、形态学噪声滤除器、小波去噪等。

    倾斜矫正

    对于用户而言,拍照的时候不可能绝对的水平,所以,我们需要通过程序将图像做旋转处理,来找一个认为最可能水平的位置,这样切出来的图,才有可能是最好的一个效果。

    倾斜矫正最常用的方法是霍夫变换,其原理是将图片进行膨胀处理,将断续的文字连成一条直线,便于直线检测。计算出直线的角度后就可以利用旋转算法,将倾斜图片矫正到水平位置。

    文字切分

    对于一段多行文本来讲,文字切分包含了行切分与字符切分两个步骤,倾斜矫正是文字切分的前提。我们将倾斜矫正后的文字投影到 Y轴,并将所有值累加,这样就能得到一个在y轴上的直方图。

    图片在Y轴的投影直方图

    直方图的谷底就是背景,峰值则是前景(文字)所在的区域。于是我们就将每行文字的位置给识别出来了。

    行切分

    字符切分和行切分类似,只是这次我们要将每行文字投影到 X轴。

    但要注意的是,同一行的两个字符往往挨的比较紧,有些时候会出现垂直方向上的重叠,投影的时候将他们认为是一个字符,从而造成切割的时候出错(多出现在英文字符);也有些时候同一个字符的左右结构在X轴的投影存在一个小间隙,切割的时候误把一个字符切分为两个字符(多出现在中文字符)。所以相较于行切分,字符切分更难。

    对于这种情况,我们可以预先设定一个字符宽度的期望值,切出的字符如果投影超出期望值太大,则认为是两个字符;如果远远小于这个期望值,则忽略这个间隙,把间隙左右的“字符”合成一个字符来识别。

    字符切分

    文字识别

    预处理完毕后,就到了文字识别的阶段。这个阶段会涉及一些人工智能方面的知识,比较抽象,没法用图片表达,我尽量讲得简单易懂一些。

    特征提取和降维

    特征是用来识别文字的关键信息,每个不同的文字都能通过特征来和其他文字进行区分。对于数字和英文字母来说,这个特征提取是比较容易的,总共就 10 + 26 x 2 = 52 个字符,而且都是小字符集。对于汉字来说,特征提取的难度就比较大了,因为首先汉字是大字符集;其次国标中光是最常用的第一级汉字就有3755个;最后汉字结构复杂,形近字多,特征维度就比较大。

    在确定了使用何种特征后,还有可能要进行特征降维,这种情况下,如果特征的维数太高,分类器的效率会受到很大的影响,为了提高识别速率,往往就要进行降维,这个过程也很重要,既要降低特征维数,又得使得减少维数后的特征向量还保留了足够的信息量(以区分不同的文字)。

    分类器设计、训练

    对一个文字图像,提取出特征,丢给分类器,分类器就对其进行分类,告诉你这个特征该识别成哪个文字。分类器的设计就是我们的任务。分类器的设计方法一般有:模板匹配法、判别函数法、神经网络分类法、基于规则推理法等,这里不展开叙述。在进行实际识别前,往往还要对分类器进行训练,这是一个监督学习的过程。成熟的分类器也有很多,有 SVM,CNN 等。

    后处理

    其实就是对于分类器的分类结果进行优化,这一般就要涉及自然语言理解的范畴了。

    首先是形近字的处理:举个栗子,“分”和“兮”形近,但是如果遇到“分数”这个词语,就不应该识别为“兮数”,因为“分数”才是一个正常词语。这需要通过语言模型来进行纠正。

    其次是对于文字排版的处理:比如一些书籍是分左右两栏的,同一行的左右两栏不属于同一句话,不存在任何语法上的联系。如果按照行切割,就会把左行的末尾和右行的开头连在一起,这是我们不希望看到的,这样的情况需要进行特殊处理。


    作者:ReinhardHuang
    链接:https://www.jianshu.com/p/921c1da740b5
    来源:简书

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  • OCR技术概览

    千次阅读 2019-09-11 15:51:47
    OCR技术概览 OCR(Optical Character Recognition ) 光学字符识别技术主要分为手写体识别和印刷体识别两类 , 印刷体识别比手写体识别要简单, 因为印刷体更规范, 字体来自于计算机字库, 尽管印刷过程中可能会发生不...

    OCR技术概览

    OCR(Optical Character Recognition ) 光学字符识别技术主要分为手写体识别和印刷体识别两类 , 印刷体识别比手写体识别要简单, 因为印刷体更规范, 字体来自于计算机字库, 尽管印刷过程中可能会发生不清晰\粘连, 这些都可以通过一些"腐蚀"/"膨胀"图像处理技术还原, 但是手写体由于个体差异的存在, 还是非常难的.
    从内容角度, 可以分为: 汉字, 英文, 数字和图画. 数字最简单, 英文次之, 汉字比较难.

    开放API资源

    谷歌OCR识别引擎: tesseract
    百度OCR API:https://cloud.baidu.com/doc/OCR/OCR-API.html
    腾讯 OCR:https://ai.qq.com/product/ocr.shtml#identify
    阿里OCR: https://data.aliyun.com/product/ocr

    OCR技术发展历程

    早期字符模板匹配算法, 用实现定义的文字/数字模板滑动匹配图片上的字符, 直接给出识别结果. 这种方法简单,暴力, 直接.但是对于复杂场景的泛化能力很弱.
    特征设计方法, 利用字符的图像特征进行特征提取, 例如结构特征, 笔画特征, 等等, 进行人工设计后, 提取文字特征, 送入SVM中做分类给出识别结果, 这种方法需要大量的人工特征设计, 而且当字体变化\模糊等复杂条件下泛化能力同样不行.
    深度学习, 特别是卷积神经网络给OCR识别提供了新的思路.
    目前非常优秀的模型有哪些?

    整体pipeline流程

    这里说的pipeline流程不区分手写或者印刷体. 对于输入系统的文本, 例如一段文字的图片, 或者

    预处理 --> 版面分析/行列切割 --> 字符识别 --> 后处理识别矫正
    预处理: 文档图像可能是倾斜或者有污渍的, 需要进行角度矫正, 去噪

    预处理

    openCV轮廓检测+透视变换+ 二值化
    轮廓提取: 适用于车牌, 身份证, 人民币, 书本, 发票一类的矩形且边界明显的物体矫正
    直线探测矫正: 适用于文本类的矫正.
    透视变换: cnn model(spatial transformer network, STN), 可以有效矫正文字的扭曲/翻转问题, 配准算法.STN可以有效地学习从一组点到对应点的变化关系, 可以作为一个组件和其他模型搭配使用.

    版面分析

    版面分析: 判断页面上文本的朝向, 做行和列的切割, 把文字按照行切割出来, 然后(按照列)切割出每一个文字
    字符识别和后处理识别矫正: 文字识别算法模型进行识别, 通常是利用经典的CNN模型(例如vgg, lenet)作为backbone, 配合循环神经网络或者结合识别结果, 进行微调/上下图片关系分析, 连接, 重新送入模型识别, 提高识别正确率.

    行列切割:
    行列的切割可以用横向投影和纵向投影获得. 横向投影, 是将像素点的纵坐标(y)做histogram, 得到:
    在这里插入图片描述

    很显然, 从横向水平投影histgram可以很容易地区分出每一行文本. 纵向竖直投影histogram如下:
    纵向投影没有横向那么分割"清晰". 这种情况主要发生在汉字中, 因为英语字母都是连通体, 不像中文的这种框架结构, 特别是左右结构的汉字, 很容易被模型识别为两个字.
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    可以说文字的分割对正确的识别非常重要, 甚至是至关重要. 基于深度神经网络的算法有: yolo/ssd/frcnn算法等.

    字符识别

    识别模型: 以CNN为基础, 嵌入其他网络, 例如循环网络等.

    Faster RCNN

    Faster RCNN做目标检测的关键步骤有哪些:

    • 基础网络做特征提取
    • 特征送入RPN做候选框提取
    • 分类层对候选框内物体进行分类,回归层对候选框的(x,y,w,h)进行精细调整
      Faster RCNN做文本检测感觉问题不大,但是从效果来看,仅套用Faster RCNN来做文本检测效果并不好,原因在于,文本有自己独有的特点,这种通用的文本检测框架并不能很好地解决文本的这些特点。
      在这里插入图片描述

    CTPN模型

    2016年的detceting text in natural lmage with connectionist text proposal network一文提出了CTPN网络, 采用了一个以小的窄矩形检测框代替大检测框, 同时针对文字之间间隔的问题, 采用RNN对连续的小检测框的结果进行判断, 在CTPN中, 小检测框在文本上的移动就如同一个序列, CTPN的双向LSTM(BiLSTM)模型可以对当前检测框及其左右两边的小检测框建立联系, 可以有效地提高对于文本检测的精度.

    在这里插入图片描述

    seglink 模型

    VPR2017的一篇spotlight论文《Detecting Oriented Text in Natural Images by Linking Segments》介绍以一种可以检测任意角度文本的检测算法,我们一般称这个算法为SegLink,这篇论文既融入CTPN小尺度候选框的思路又加入了SSD算法的思路,达到了当时自然场景下文本检测state-of-art的效果。
    在这里插入图片描述

    • 主干网络是沿用了SSD网络结构,并修改修改了最后的Pooling层,将其改为卷积层.具体来说:首先用VGG16作为base
      net,并将VGG16的最后两个全连接层改成卷积层.接着增加一些额外的卷积层,用于提取更深的特征,最后的修改SSD的Pooling层,将其改为卷积层
    • 提取不同层的feature map,文中提取了conv4_3, conv7, conv8_2, conv9_2, conv10_2, conv11.这里其实操作还是和SSD网络一样
    • 对不同层的feature map使用3*3的卷积层产生最终的输出(包括segment和link),不同特征层输出的维度是不一样的,因为除了conv4_3层外,其它层存在跨层的link.这里segment是text的带方向bbox信息(它可能是个单词,也可能是几个字符,总之是文本行的部分),link是不同bbox的连接信息(文章将其也增加到网络中自动学习).
    • 然后通过融合规则,将segment的box信息和link信息进行融合,得到最终的文本行.

    EAST模型

    seglink这种先做分割再合并的思路,增大了文本检测精度的损失和时间的消耗,CVPR2017有一篇文章提出了一个能优雅且简洁地完成多角度文本检测,这个算法叫做EAST,论文为《EAST: An Efficient and Accurate Scene Text Detector》。
    在这里插入图片描述
    EAST网络分为特征提取层+特征融合层+输出层三大部分。

    1. 特征提取层: backbone采取PVANet来做特征提取,接下来送入卷积层,而且后面的卷积层的尺寸依次递减(size变为上一层的一半),而且卷积核的数量依次递增(是前一层的2倍)。抽取不同level的feature map,这样可以得到不同尺度的特征图,目的是解决文本行尺度变换剧烈的问题,size大的层可用于预测小的文本行,size小的层可用于预测大的文本行。
    2. 特征合并层,将抽取的特征进行merge.这里合并的规则采用了U-net的方法,合并规则:从特征提取网络的顶部特征按照相应的规则向下进行合并,这里描述可能不太好理解,具体参见下述的网络结构图。
      在这里插入图片描述
    3. 网络输出层:网络的最终输出有5大部分,他们分别是:
    • score map:一个参数,表示这个预测框的置信度;
    • text boxes: 4个参数,(x,y,w,h),跟普通目标检测任务的bounding box参数一样,表示一个物体的位置;
    • text rotation angle: 1个参数,表示text boxe的旋转角度;
    • text quadrangle coordinates:8个参数,表示任意四边形的四个顶点坐标,即(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),(x4,y4)。
      所以从整体看来,EAST就是借助FCN架构直接回归出文本行的(x,y,w,h,θ)+置信度+四边形的四个坐标.

    其他方法

    基于语义分割的思路做文本检测的、基于角点检测做文本检测、各种方法混合的文本检测.
    在这里插入图片描述

    字符识别

    主流模型分为两种: attention OCR(= cnn+ rnn+ attention) 或者CRNN(= cnn+rnn+CTC ) . 这两大方法的主要区别在于最后的输出层,attention OCR采用的是attention机制, CRNN对齐采用的是CTC算法.

    后处理识别矫正

    利用语法检测器, 检测字符的组合逻辑是否合理.
    #参考与更多阅读:
    CTPN - 自然场景文本检测 https://blog.csdn.net/zchang81/article/details/78873347
    一文读懂FRCNN: https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458
    文字识别seglink : https://zhuanlan.zhihu.com/p/37781277

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  • OCR技术技术相关

    2016-03-08 10:56:29
    文字,一种信息记录的图像符号,千年来承载了太多的人类文明印记。OCR,一种自动解读这种图像符号的技术,一直以来都备受关注。...OCR技术的过去和现在: OCR(光学字符识别技术),是通过扫描仪或相

    文字,一种信息记录的图像符号,千年来承载了太多的人类文明印记。OCR,一种自动解读这种图像符号的技术,一直以来都备受关注。尤其在信息时代的今天,数字图像纷繁复杂,如何便捷高效的获取其中的文字信息,更有着重要的时代意义。作为模式识别领域最为经典的研究热点之一,OCR经历了长时间的发展变化,各种新技术、新方法、新应用层出不穷。

    OCR技术的过去和现在:

    OCR(光学字符识别技术),是通过扫描仪或相机等光学输入设备获取纸张上的文字、图片信息,利用各种模式识别算法对文字的形态结构进行分析,形成相应的字符特征描述,通过合适的字符匹配方法将图像中的文字转换成文本格式。

    基于汉字的识别最早见于20世纪60年代,采用基于模版匹配的方法,由IBM公司的Casey和Nagy于1966年提出。此后日本多家企业如:三洋、松下、理光、富士等也相继研发了汉字印刷体识别系统。我们国家开始于70年代,当时主要专注与算法和方案的探索,后在90年代,中文OCR技术慢慢由实验室走商业市场,开始在实际中应用。当前国内该技术做得比较好的有:文通、汉王,丹青(台湾公司)、蒙括(台湾公司),商业化应用比较好的软件有:清华OCR、 尚书七号、中文紫光OCR等,国外的公司当然属ABBYY和IRIS。这些技术和产品的衍生、改进都标志这人们对OCR技术需求的不断变化。
    在OCR字符识别领域中,还有一个著名开源项目:Tesseract,它是一个OCR引擎,在1985年~1995年间由惠普实验室开发,之后被Google接管并做了大量优化,最终作为开源项目发布在Google Project上得以全新问世。在tesseract-ocr 3.0及其随后的版本发布中,也陆续支持了中文汉字的识别。

    我们的OCR技术简介:

    在研发印刷体字符识别技术之初,我们曾考虑基于Google的开源框架Tesseract下针对实际业务需求进行优化,但是大量的测试显示,Tesseract由于自身的算法的限制,其对于中文字符的识别并不能达到我们的预期。为此,自主研发OCR系统的想法便浮出水面,而这必将是一个艰苦长期的过程,一旦选择便义无反顾,只能风雨兼程,我们始终相信上帝对每一个人都是公平的,在不断付出汗水和努力的同时,也必将收获更丰盛的果实。
    下面简单介绍下我们研发的OCR系统,其整体框架如(图一)所示:

    640.webp (3)

    (图一) OCR整体

    OCR系统的五大部分:

    1.图像预处理:该阶段主要针对输入的图像进行局部自适应去噪、字符区域检测,以及对字符尺寸进行预估;

    2.字符分割:中文字符与英文等字符最大的不同点在于,许多中文字符是由多个文字块组成(如:“明”由“日”和“月”构成;“林”由“木”和“木”构成等),对于这类字符是很难有统一的方法进行完整的分割。事实上,在我们的OCR框架中,对于字符分割阶段的分割准确率要求是比较宽松的,其最本质的原因在于我们采用了“分割→匹配→分割”这样一种动态调整的识别策略,自动通过不同组合来寻找到最优的分割字符;

    3.特征描述:作为OCR最核心的步骤,在特征描述阶段,我们做了大量的实验,最终选定了“多尺度+多特征融合+降维”的特征描述方法。对于每一个字符,我们会对其进行中心重定位以及光照归一化处理,同时提取其不同尺度下(5种尺度)的多类特征(梯度投影特征+HOG+模板)并进行融合,对于提取出来的高维特征采用一定的降维处理,最终得到字符的低维特征表达。特征描述的完整过程可以见(图二)所示:

    640.webp

    (图二) 特征描述

    4.字符匹配:综合考量欧氏距离、余弦距离、QDA、L1范数等多种相似度计算方法的优劣,采用余弦距离作为最终的相似度计算方法。

    5. 结果输出:对于很多相似字符(如W-w, Z-z, 0-O-o,1-l等),单纯依靠特征匹配是很难区分开来的,所以在这个步骤中,必须要加入相应的语言模型进行校正。同时对于某些特殊应用,需要对于结果做结构化分析和输出。

    在模型训练过程中,我们主要针对4800个高频汉字、英文、数字,以及常用的60个符号,总的训练样本数约12万个印刷体字符。实测结果显示,该OCR有较高的准确率:中文识别准确率达99.6%,数字、符号、英文等字符的识别率达99.2%,均已达到国际先进水平。(图三、图四)为实际测试的结果:

    640.webp (1)

    (图三) 待识别字符图像

    640.webp (4)

    (图四) 识别结果

    未来我们OCR技术要走的路:

    在OCR领域,目前所做的仅仅只是一个开始,我们还将沿着当前的道路继续一往无前的走下去。基于当前OCR框架,不仅仅可以做印刷体字符的识别,实际上我们可以做的更多:

    1.手写体字符识别;

    2.自然场景文字检测与识别;

    3.特殊场景下(如银行票据、商业文档、身份证明等)格式化文本的自动版面分析与字符识别。

    在未来OCR研究的道路上,我们不仅要关注技术性能的提升,更需要结合用户、产品以及市场需求来定位我们的研究方向,寻求更多技术的交叉融合,为OCR开辟更广阔的技术和市场空间。

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  • OCR技术原理

    千次阅读 2018-04-18 16:47:04
    OCR技术原理 文档识别技术功能特点图像输入:读取不同图像格式文件的算法。 图像预处理:主要包括图像二值化,噪声去除,倾斜较正等算法。 版面分析:将文档图片分段落,分行的算法就叫版面分析算法。 字符切割:...

    OCR技术原理

    • 文档识别技术功能特点图像输入:读取不同图像格式文件的算法。
    • 图像预处理:主要包括图像二值化,噪声去除,倾斜较正等算法。
    • 版面分析:将文档图片分段落,分行的算法就叫版面分析算法。
    • 字符切割:字符切割算法主要处理因字符粘连、断笔造成字符难以简单切割的问题。
    • 字符特征提取:对字符图像提取多维的特征用于后面的特征匹配模式识别算法。
    • 字符识别:将当前字符提取的特征向量与特征模板库进行模板粗分类和模板细匹配,识别出字符的算法。
    • 版面恢复:识别原文档的排版,按原排版格式将识别结果输出到word或pdf等格式文档,叫做版面恢复算法。
    • 后处理校正: 根据特定的语言上下文的关系,对识别结果进行较正的算法。
    展开全文
  • OCR技术识别文档的技术

    千次阅读 2017-04-21 22:14:21
    OCR技术识别文档的概括  我们常说的OCR、文字识别、OCR技术识别文档是指通过电子设备等将纸质上的文字识别出来,形成可编辑的文字。  OCR技术识别文档的流程  随着扫描仪的普及与广泛应用,再加上...
  • OCR技术汇总

    千次阅读 2020-04-19 22:10:40
    1.OCR技术汇总 我尝试了如下方法,总的来说,OCR一般包括三步,分别是文字方向检测、文字区域识别、文字识别。目前神经网络可以很好的完成文字识别了,只是需要大量的样本进行训练,如果全世界的语言都能做到的话,...
  • OCR技术应用

    2018-06-29 09:54:41
    OCR技术的应用领域很广泛,它在很多场合可替代键盘完成高速的文字录任务, OCR的当前的一些主要应用如:1.用OCR进行印刷体文稿的识别录入,这是很多办公部门经常使用方法一。国内已有很多这样的产品,这类产品的缺点...
  • OCR技术的应用

    2019-12-03 13:22:04
    OCR技术的应用领域很广泛,它在很多场合可替代键盘完成高速的文字录任务, OCR的当前的一些主要应用如:1.用OCR进行印刷体文稿的识别录入,这是很多办公部门经常使用方法一。国内已有很多这样的产品,这类产品的缺点...
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    2018-09-25 19:03:32
    一、护照识别OCR技术应用背景护照是一个国家的公民出入本国国境和到国外旅行或居留时, 由本国发给的一种证明该公民国籍和身份的合法证件。如今,在很多APP中都涉及到对护照信息录入录入,由于护照上的信息量非常大...
  • OCR技术 之 Layout Analysis

    千次阅读 2020-02-22 22:07:52
    今天就来谈谈OCR技术下的Layout Analysis,中文名叫版面分析;根据个人的研究,文献中还有一些名字,其实也是说这个意思,形如:document layout analysis, page segmentation等。 可能有小伙伴对于OCR技术也不是很...
  • 浅析OCR技术应用于微信小程序的研究.pdf
  • OCR技术浅探

    2016-09-06 09:35:00
    OCR技术浅探:https://www.52ml.net/tags/ocr%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%B5%85%E6%8E%A2 转载于:https://www.cnblogs.com/vd01/p/5844525.html
  • java-ocr技术

    千次阅读 2017-01-30 17:41:06
    1、前言OCR(Optical Character ...2、需求百度文库下载需要下载卷,又不能复制文章的内容,又不想手动敲字时,你需要ocr技术帮你拿到你想要的文字。3、实现 String path = "D:\\test\\100.jpg"; String result
  • 本次英特尔技术研讨会将介绍利用Intel OpenVINO™ 助力AI+OCR技术实时生成游戏精彩时刻。自动生成游戏精彩时刻并分享到社交平台是游戏玩家青睐的娱乐方式。讲师将引入AI+OCR技术,实现游戏精彩时刻的生成,并利用...
  • 本文只针对LEADTOOLS OCR技术案例进行展示,无技术方面的介绍,如需了解产品或相关技术,可查看文末链接。 OCR文字识别技术 纯中文倾斜照片识别对比: OCR品牌 识别率% 识别速度 是否保持原文档格式...
  • 基于OCR技术的名片识别方法的研究,论文
  • 01 什么是OCR? OCR英文全称是Optical Character Recognition,中文叫做光学字符识别。它是利用光学技术和计算机技术把印...其实我们自己也能感受到,OCR技术确实也在改变着我们的生活:比如一个手机APP就能帮忙扫描名
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  • OCR技术的发展及应用

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  • 其实,OCR技术应用非常广泛,而且你还可以通过添加正则表达式搜索来创建能与OCR技术匹配使用的其他方案。创建可检索文档,捕获银行支票金额,获取发票上的美元金额等都是OCR技术和正则表达式搜索的典型用途。下面...

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