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  • 图像文字识别

    2021-03-24 21:09:49
    图像文字识别 *以下为与图像通用识别的 Python示例代码 *#!/usr/bin/env python #coding=utf-8 from aliyunsdkcore.client import AcsClient from aliyunsdkcore.acs_exception.exceptions import ClientException ...

    图像文字识别

    *以下为与图像通用识别的 Python示例代码
    *#!/usr/bin/env python
    #coding=utf-8

    from aliyunsdkcore.client import AcsClient
    from aliyunsdkcore.acs_exception.exceptions import ClientException
    from aliyunsdkcore.acs_exception.exceptions import ServerException
    from aliyunsdkocr.request.v20191230.RecognizeCharacterRequest import RecognizeCharacterRequest

    client = AcsClient(’’, ‘’, ‘cn-shanghai’)

    request = RecognizeCharacterRequest()
    request.set_accept_format(‘json’)

    request.set_MinHeight(“10”)
    request.set_OutputProbability(“true”)
    request.set_ImageURL(“https://viapi-test.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/demo-center/ocr/RecognizeCharacter.jpg”)

    response = client.do_action_with_exception(request)
    print(str(response, encoding=‘utf-8’))

    功能描述

    RecognizeCharacter可以识别图像中文字内容和文字区域坐标,适用于多场景图像文字识别。

    输入限制
    请求格式:JPEG、JPG、PNG、BMP、GIF。
    图像大小:图像大小不超过3M。
    图像分辨率:不限制图片分辨率,但图片分辨率太高可能会导致API识别超时,超时时间为5秒。
    URL地址中不能包含中文字符。
    调试

    JSON模式

    http(s)😕/[Endpoint]/?Action=RecognizeCharacter
    &ImageURL=https://viapi-test.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/demo-center/ocr/RecognizeCharacter.jpg
    &MinHeight=10
    &OutputProbability=true
    &<公共请求参数>{
    “RequestId”: “062A6BA0-40AF-47D4-B2A3-664B1009141F”,
    “Data”: {
    “Results”: [
    {
    “TextRectangles”: {
    “Left”: 126,
    “Angle”: -89,
    “Top”: 26,
    “Height”: 58,
    “Width”: 17
    },
    “Probability”: “0.99908673763275146”,
    “Text”: “6月9日”
    },
    {
    “TextRectangles”: {
    “Left”: 124,
    “Angle”: -89,
    “Top”: -22,
    “Height”: 198,
    “Width”: 19
    },
    “Probability”: “0.7280038595199585”,
    “Text”: “名企商机干亿市场发布会”
    },
    {
    “TextRectangles”: {
    “Left”: 129,
    “Angle”: -89,
    “Top”: 77,
    “Height”: 61,
    “Width”: 15
    },
    “Probability”: “0.99313169717788696”,
    “Text”: “邀请函”
    },
    {
    “TextRectangles”: {
    “Left”: 72,
    “Angle”: -89,
    “Top”: 102,
    “Height”: 86,
    “Width”: 10
    },
    “Probability”: “0.72483104467391968”,
    “Text”: “尊敬的先生/女士嘉宾”
    },
    {
    “TextRectangles”: {
    “Left”: 57,
    “Angle”: -89,
    “Top”: 147,
    “Height”: 22,
    “Width”: 9
    },
    “Probability”: “0.62350982427597046”,
    “Text”: “您好!”
    },
    {
    “TextRectangles”: {
    “Left”: 34,
    “Angle”: 0,
    “Top”: 167,
    “Height”: 9,
    “Width”: 204
    },
    “Probability”: “0.32332202792167664”,
    “Text”: “现诚邀请您在临“6月9日名企商机千亿市场发布会”
    },
    {
    “TextRectangles”: {
    “Left”: 35,
    “Angle”: 0,
    “Top”: 206,
    “Height”: 14,
    “Width”: 113
    },
    “Probability”: “0.7724418044090271”,
    “Text”: “01新采购新趋势”
    },
    {
    “TextRectangles”: {
    “Left”: 69,
    “Angle”: -89,
    “Top”: 188,
    “Height”: 76,
    “Width”: 7
    },
    “Probability”: “0.19863292574882507”,
    “Text”: “IW PURCHASE 1 1**”
    },
    {
    “TextRectangles”: {
    “Left”: 35,
    “Angle”: 0,
    “Top”: 243,
    “Height”: 14,
    “Width”: 154
    },
    “Probability”: “0.82449477910995483”,
    “Text”: “02采购供应链+两化融合”
    },
    {
    “TextRectangles”: {
    “Left”: 34,
    “Angle”: 0,
    “Top”: 259,
    “Height”: 7,
    “Width”: 133
    },
    “Probability”: “0.23317055404186249”,
    “Text”: “PEDCORENERT SUPPLY CEAIR TWO FOSIO”
    },
    {
    “TextRectangles”: {
    “Left”: 90,
    “Angle”: -89,
    “Top”: 223,
    “Height”: 125,
    “Width”: 14
    },
    “Probability”: “0.72289299964904785”,
    “Text”: “03阳光效益转型”
    },
    {
    “TextRectangles”: {
    “Left”: 115,
    “Angle”: -89,
    “Top”: 236,
    “Height”: 202,
    “Width”: 10
    },
    “Probability”: “0.72888237237930298”,
    “Text”: “主办单位:网里巴巴(中国)网络技术有限公司”
    },
    {
    “TextRectangles”: {
    “Left”: 90,
    “Angle”: -89,
    “Top”: 290,
    “Height”: 121,
    “Width”: 9
    },
    “Probability”: “0.48480159044265747”,
    “Text”: “主办部门:大企业采购+诚信通”
    },
    {
    “TextRectangles”: {
    “Left”: 72,
    “Angle”: -89,
    “Top”: 320,
    “Height”: 85,
    “Width”: 10
    },
    “Probability”: “0.99824750423431396”,
    “Text”: “时间:2017年6月9日”
    },
    {
    “TextRectangles”: {
    “Left”: 115,
    “Angle”: -89,
    “Top”: 285,
    “Height”: 182,
    “Width”: 9
    },
    “Probability”: “0.87808668613433838”,
    “Text”: “地址:中国浙江省杭州市滨江区网商路699号”
    },
    {
    “TextRectangles”: {
    “Left”: 65,
    “Angle”: -89,
    “Top”: 353,
    “Height”: 72,
    “Width”: 10
    },
    “Probability”: “0.77262163162231445”,
    “Text”: “阿里巴巴集团总部”
    }
    ]
    }
    }

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    展开全文
  • 图像文字识别C#代码

    2016-03-22 22:29:01
    图像文字识别
  • OCR图像文字识别

    2020-05-23 09:18:14
    OCR图像文字识别库文件,可以识别图片中的文字信息,对于印刷体文字识别率较高,包中提供了测试样例程序。
  • 利用python的包进行图像文字识别: pytesseract的安装教程:https://blog.csdn.net/qq_36535820/article/details/103426054 导入pytesseract包 >>> import pytesseract >>> from PIL import ...

    利用python的包进行图像文字识别:

    pytesseract的安装教程:https://blog.csdn.net/qq_36535820/article/details/103426054

    导入pytesseract包

    >>> import pytesseract
    >>> from PIL import Image

    图像文字识别结果:

    待识别图像:

    图像11:

    图像文字识别代码及结果: 

    >>> im11 = Image.open(r'E:\\公司文件\\11.png')
    >>> print(pytesseract.image_to_string(im11))
    > What a me day :1 Is
    > Its a Lovely Day Today
    > Today's weather
    > Today Is nne

    图像12:

    图像文字识别代码及结果: 

    >>> im12 = Image.open(r'E:\\公司文件\\12.png')
    >>> print(pytesseract.image_to_string(im12))
    ABCDEFG
    HI JKLMN
    OPQRSTU
    VWXYZ

    图像13:

    >>> im13 = Image.open(r'E:\\公司文件\\13.png')
    >>> print(pytesseract.image_to_string(im13))

    图像14:

    图像文字识别代码及结果: 

    >>> im14 = Image.open(r'E:\\公司文件\\14.png')
    >>> print(pytesseract.image_to_string(im14))
    JA,.,.,..»./wmwaxwu,
    mu zémééaa/f.u~ru».4:t xx. wdganu/ruh. ,»6wK«
    Iwyaé wifl m uni.»//nag»/-2‘: den}
    
    /7 Mr’? he/-yd/¢. .,., 4... /M 1.1-/./Viym
    vnu .4! W rrnww-ma, 4»; Am.» flu. flan.
    tm._JA A A,/. 9/Am/yflé. jM4n’¢r1fAll:
    arfvazH:fiu»«¢d/m mud,  My/56¢
    u-./ aw¢Auy.yyuam.mAfm,.., wy vngzmi
    mm/aimzzsflum .4u(../.»«m,...;H: '
    Ia-1;‘ mg; on. .2 aé:mz.Z7mm¢<,/w ea-rm". -1:43./:5-r
    war m a mg, 41., «M».
    
    50-‘ 47.57/24. J3.»»..§_{:m.‘i'/1 2.»;
    
    : uyx  %Vdz fl ..d.m, yfmm
    vmwfi'H4£u.fM22w/ K/F07.‘Dtu Am 4,,,,g“,_
    /I/71$]! Aim] 3*./11 {A44 /....4 Mia rs /u¥ m,
    
    DWI‘-W012-gfil mm;
    

     图像15:

    图像文字识别代码及结果:

    >>> im15 = Image.open(r'E:\\公司文件\\15.png')
    >>> print(pytesseract.image_to_string(im15))
    try V"J’L\/J ')v\ H
    
    H4y/ o
    
    1 eight
    2 nine
    » 3 ten
    ’ I . eleven
    7 twelve
    I ; thirteen
    
    '  fourteen
    
    
    
    
    
    10
    11
    12
    13
    14
    
    8
    
    fifteen
    sixteen
    seventeen
    eighteen
    nineteen
    twsnw
    
    M twenty-(Mme
    
    T,
    15 ts
    
    16 t]
    17 f<
    18 f
    
    7195
    
    205
    216

           折腾了好久,仍然只是在cmd上面测试成功,且图像文字识别效果不是很好。针对书写的清晰英文识别率较高,对不清晰、潦草或位置摆放不恰当的图片英文文字内容识别率差差。还没测试图像中文识别效果,估计也不会太好。

           当然这些图片未经过任何处理,在经过一定处理后的图片,图像识别率会提升,但提升多少还未有测试。我看博客有个博主推荐了一片大神写的代码实现图像处理,提高pytesseract图像文字识别率,大家可以去看看(我没实践过,不知道代码实际效果了)。

     


     

     

    展开全文
  • 我们需要 pillow 和 pytesseract 这两个库,pip install 安装就好。 还需要安装 Tesseract-OCR.exe 然后配置下就好了。 具体的环境配置方法请看 ...Python 技术篇-3行代码搞定图像文字识别,pytesseract库实现

    我们需要 pillowpytesseract 这两个库,pip install 安装就好。
    还需要安装 Tesseract-OCR.exe 然后配置下就好了。
    具体的环境配置方法请看
    python 技术篇-使用pytesseract库进行图像识别之环境配置

    英文字母图像识别演示

    这个是我保存名为 English.png 的图片,下面我来提取文字。
    在这里插入图片描述
    pytesseract 库的 image_to_string() 方法就能把图片中的英文字母提取出来。

    from PIL import Image
    import pytesseract
     
    image = Image.open('English.png')
    content = pytesseract.image_to_string(image)   # 解析图片
    print(content)
    

    运行效果图
    :有些字体可能会识别出现问题,尽量用比较标准的字体。
    在这里插入图片描述

    中文汉字图像识别演示

    这个是我保存名为 chinese.png 的图片,下面我来提取文字。
    在这里插入图片描述
    首先需要安装对应的语言包:
    Tesseract各个版本语言包获取方式和安装方法
    要在 pytesseract 库的 image_to_string() 方法里加个参数 lang='chi_sim',这个就是引用对应的中文语言包,中文语言包的全名是 chi_sim.traineddata

    from PIL import Image
    import pytesseract
     
    image = Image.open('English.png')
    content = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim')   # 解析图片
    print(content)
    

    运行效果图
    :有些字体可能会识别出现问题,尽量用比较标准的字体。
    在这里插入图片描述
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    喜欢的点个赞❤吧!

    展开全文
  • 主要为大家详细介绍了Node+OCR实现图像文字识别功能,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • 慧眼图像文字识别

    2014-12-29 15:23:12
    慧眼图像文字识别 1.绿色版软件,不需要安装;压缩包里如果有【@绿化工具.exe、!)绿化.bat 、 !)绿化.reg 、 !)绿化.cmd 、@Install_绿化.exe、 !)双击导入.reg 、 !)注册导入.reg】等类似文件。 请先要运行该类...
  • 基于深度学习的图像文字识别技术

    千次阅读 2020-12-17 19:02:26
    基于深度学习的图像文字识别技术 【写在前面】 文字是人们在社会交流和通信中必不可少的信息载体,它在生活中以图片或者文本的形式大量存在。在我们的生活中有许多文字识别技术的运用,这周我开始了解图像文字识别...

    基于深度学习的图像文字识别技术
    【写在前面】
    文字是人们在社会交流和通信中必不可少的信息载体,它在生活中以图片或者文本的形式大量存在。在我们的生活中有许多文字识别技术的运用,这周我开始了解图像文字识别技术,查阅了一些相关文献,以下是我对图像文字识别技术的认识以及我看文献后的感受。

    1、什么是图像文字识别技术?
    把图像中的文字检测识别出来,转化为电子文本,这个过程就是图像文字识别,或称为OCR光学字符识别(Optical Character Recognition)。

    2、文字识别技术在生活中的运用:
    1)、纸质文档电子化:纸质文档在现实中大量存在,包括我们写的字体、过去出版的各种书刊、杂志、报纸,票据、证件等,如果我们人工输入费时费力是不现实的,就需要通过文字识别技术来自动识别。
    2)、用于识别车牌、标识、标牌等,自动识别技术对智能交通、地图信息采集、社会管理等非常重要。
    3)、用于场景图像和合成文档图像,在生活中的实景中需要翻译的英语等其他语言。

    3、文字识别技术的原理
    在这里插入图片描述
    1).图像预处理(image pretreatment):主要目的是消除图像中无关的信息,恢复有用的真实信息,增强有关信息的可检测性、最大限度地简化数据,从而改进特征提取、图像分割、匹配和识别的可靠性。
    一般的预处理流程为:1灰度化->2几何变换->3图像增强
    在这里插入图片描述

    2)、文本检测(text detection):将图片上的文字和其他环境对象分离开。比如下图红色框是被忽略舍弃的,绿色框内是要被识别的。
    在这里插入图片描述

    3)、字符分割(character segementation):将文字分割成一个个单一的字符。
    在这里插入图片描述

    4)、字符分类(character classification):确定每一个字符是什么。
    在这里插入图片描述

    4、图像文字识别技术的不足:
    1)、复杂版本分析能力不足。目前的深度学习方法难以解决任意模式的文档的分割问题。
    2)、识别精度和置信度不够。自由书写和图片质量退化的场合识别率会下降,导致用户认可度低。
    3)、小样本泛化能力不足。深度神经网络的泛化性能是依靠大规模数据集训练的。有些应用场合难以收集标注的大量样本来训练识别模型,如隐私的信息、日常生活中不常见的文档(中文古籍等),在这种较少样本的情况下训练很难得到很高的识别率。
    4)、图形符号识别性能不足。图文混合文档中存在的表格、公式、流程图、签名印章等还不能得到满意的识别性能。
    5、阅读完文献的感想
    文献主要介绍了图像文字识别技术的总体概况及当前面临的不足问题并其展望未来的趋势。在阅读文献时,有许多的专业术语没有听过,图像文字识别技术的每一个步骤都是基于深度学习算法的一个个深度的领域,深入研究每一个领域都很难。以上只是对其表面上的认识,如有不当,请多多指教。

    关于毕业设计选择的课题我还没有想好,关于物联网工程的一些专业课RFID射频识别、信号与系统、单片机等还未学到,现在也想多阅读文献资料来拓宽视野。等到大概了解掌握专业课之后,再把专业知识引入毕业设计的课题中去。

    【参考文献】:
    [1]刘成林,文档图像识别技术回顾与展望,数据与发展前沿,[J],2019,1(2):17-25.
    [2]王德青,吾守尔 .斯拉木,许苗苗,场景文字识别技术研究综述,计算机工程与应用,2020,56(18):1-15.

    展开全文
  • 为了实现水下视频图像文字提取与识别,文中提出了一种简捷有效的方法。主要解决了复杂背景下文字识别效果差,识别率低的问题。其实现过程是:首先根据形态学图像处理原理对视频图像进行预处理,增强对比度,滤除噪声...
  • 图像文字识别工具

    2018-07-18 19:11:05
    还在慢慢的打字?这个工具可以对图像进行文字识别,操作很方便,启动后按F4对要识别的区域截个方框,就识别出文字了,然后扩展可以翻译和语音读出识别的内容
  • 针对当前图像文字识别与提取的最新发展状况,提出一种基于K-means的图像文字识别与提取算法,其主要处理步骤包括图像的预处理、像素点聚类处理、图层的选择与优化以及最终的文字切分等。经过上机对算法进行测试,该...
  • 人脸识别、图像文字识别 ##重新编译安装python ./configure --prefix=/usr/local/ –enable-shared CFLAGS=-fPIC make make install b3aa 513a e628 7f63 confidence >0.8 python ##安装msyql 到官方下载 然后解压,...
  • 应用示例:图像文字识别

    千次阅读 2017-12-02 10:21:40
    Problem Description and Pipeline在图像文字识别应用中,我们希望从给定的图片中识别图中的文字,如: 为了实现图像文字识别,常采取如下步骤: 文字检测(text detection) 字符切割(character segmentation) ...
  • 针对当前图像文字识别与提取的最新发展状况,提出一种基于K-means的图像文字识别与提取算法,其主要处理步骤包括图像的预处理、像素点聚类处理、图层的选择与优化以及最终的文字切分等。经过上机对算法进行测试,该算法...
  • 图像文字识别软件工具-独有直接屏幕截图识别功能
  • 图像文字识别初探(三)-Mask TextSpotter

    千次阅读 2018-12-11 15:49:36
    图像文字识别初探(一)-CRNN(Convolution Recurrent Neural Network)和DTRN(Deep-text Recurrent Network) 图像文字识别初探(二)-FAN(Focusing Attention Network) 图像文字识别初探(三)-Mask TextSpotterr 图像...
  • Prizmopro mac 是一款专业的OCR图像文字识别工具,具有强大的OCR功能,可以帮助用户可以自动扫描相机中的图片,可根据用户选择的文档类型进行特殊处理,支持常用的扫描仪、数码相机、iPhone、iPad 等,也支持自动...
  • Java 图像文字识别

    2016-04-05 13:36:38
    java文字识别程序的关键是寻找一个可以调用的OCR引擎。tesseract-ocr就是一个这样的OCR引擎。
  • VC写的基于Microsoft Office Document Imaging组件的图像文字识别程序的实现,程序中的图像路径需要自行添加 识别率很高
  • 比较全面的OCR图像识别技术 ,源码内有说明 。 可以拿过来直接用。
  • 图像文字识别初探(一)-CRNN(Convolution Recurrent Neural Network)和DTRN(Deep-text Recurrent Network) 图像文字识别初探(二)-FAN(Focusing Attention Network) 图像文字识别初探(三)-Mask TextSpotterr 图像...
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  • 采用ocx控件实现的vb6图像文字识别程序,亲测好用!!!
  • 原标题:使用图像文字识别技术获取失信黑名单 最近接了一个新需求,需要获取一些信用黑名单数据,但是找了很多数据源,都是同样的几张图片,目测是excel表格的截图,就像下面这样: 既然没有找到文本类型的数据源,...
  • python图像文字识别的环境搭建

    千次阅读 2018-02-22 09:21:59
    最近一直在忙图像文字识别的编码工作,但是发现python的环境搭建非常难,python这个语言很有趣很有用,但是使用的环境很难搭建好。下面把python的环境搭建说一下,也仅是就我所遇到的问题说一下,并不适用所有人,...
  • 微信小程序使用百度图像文字识别接口实现步骤*以下与主题无关,给大家推荐两个好玩的微信小程序 实现步骤 获取 APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY,具体操作可参考官方文档???? 在对应的云函数目录下安装依赖 npm ...
  • 【Python】图像文字识别:从图片中识别出文字(Pytesseract) 1.Tesseract 将图片翻译成文字一般被称为光学文字识别(Optical Character Recognition,OCR)。可以实现OCR 的底层库并不多,目前很多库都是使用共同的...

空空如也

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