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  • 上次下载了个pytesser_v0.0.1,它是 python2的,我给改成python3的.并且做成子目录下的模块吧。 这样不显得目录乱。 放在开发目录下就能用了 ocr。 import ocr.pytesser ...需要在python3平台识别简单图片的拿去。
  • [python3.6] 运用tf实现自然场景文字检测,keras/pytorch实现ctpn crnn ctc实现不定长场景文字OCR识别
  • 本文使用开源项目chineseocr_lite,已上传百度网盘(2020/3/16),提取码:oade 以下适合Windows系统,需要使用VS进行简单编译,若用Linux系统可直接参考原项目,应该更简单。 安装 1. PyTorch 进入PyTorch官网,...
  • 从零开始OCR字符识别 出发目的: 期末快到了,各种各样的水课都布置了写文章写报告的作业,这对于我来说简直就是噩梦,上网参考文章想要引用但是又受限于图片格式和复制限制,所以我就想着使用ocr... 通用文字识别 应...

    从零开始OCR字符识别

    出发目的:

    期末快到了,各种各样的水课都布置了写文章写报告的作业,这对于我来说简直就是噩梦,上网参考文章想要引用但是又受限于图片格式和复制限制,所以我就想着使用ocr识别。

    本文就来讲讲如何使用python和ocr将图片转化为文本。

    本文参考wzgg的一篇博客,欢迎看wzgg博客

    当然也欢迎来我自己搭建的博客玩

    调用百度的OCR接口进行字符之别

    注册账号点击跳转并创建 图像识别 > 通用文字识别 应用。
    在这里插入图片描述
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    下载

    pip3 install baidu-aip
    

    pip和pip3没有本质区别,只是为了区别python2和python3.

    在这里插入图片描述

    解释器from aip import AipOcr,没有报错就可以了(这里wzgg的博客里有点问题)

    在这里插入图片描述

    因为暂时还没有系统学过python 这里就直接在wzgg的代码基础上进行修改了 也算是一种学习吧

    from aip import AipOcr
    import sys,os
    from urllib.request import  urlopen
    
    APP_ID = '输入你的'
    API_KEY = '输入你的'
    SECRET_KEY = '输入你的'
    
    client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
    length = len(sys.argv)
    
    
    """ 读取图片 """
    def get_file_content(filePath):
    
        with open(filePath, 'rb') as fp:
            return fp.read()
    
    """ 调用通用文字识别, 图片为本地图片 """
    filename = input()
    if not os.path.exists(filename):
        print('Target couldn\'t be accessed')
        exit(1)
    #print(filename)
    image = get_file_content(filename)
    res=client.general(image)
    
    
    for item in res['words_result']:
        print(item['words'])
    

    我实现的是本地的ocr识别只需要在运行时输入图片地址即可。

    下面给出我的成功示例。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 看看OCR识别免费的量 快速安装:执行pip install baidu-aip即可 新建一个AipOcr: from aip import AipOcr """ 你的 APPID AK SK """ APP_ID = '你的 App ID' API_KEY = '你的 Api Key' SECRET_KEY = '你的 ...
  • 两行代码搞定python OCR图像文字识别

    千次阅读 2019-03-22 14:39:32
    目前OCR主要依赖几个低层库,本博客采用Tesseract,Tesseract是由Google维护的开源OCR。本博客在windows环境进行,linux环境同理。 1、安装Tesseract: windows下Tesseract的安装比较简单,下载exe然后一直next...

    目前OCR主要依赖几个低层库,本博客采用Tesseract,Tesseract是由Google维护的开源OCR。本博客在windows环境进行,linux环境同理。

    1、安装Tesseract:

    windows下Tesseract的安装比较简单,下载exe然后一直next下去就行了。但是由于要做中文的识别,所以一定在安装的时候要勾选相应的中文库,这个安装时是默认不下载的。

    2、安装pytesseract

    pytesseract是对tesseract做的一层Python API封装。

    pip3 install pytesseract

    3、编写py代码:

    import pytesseract
    from PIL import Image
    
    pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'D://ocr/Tesseract-OCR/tesseract.exe'
    text = pytesseract.image_to_string(Image.open('D://ocr/qximg/test1.png'),lang='chi_sim')

    首先导入相应的库。第一行代码从正确的位置引入tesseract运行文件。第二行代码选择要识别的图片,设置简体中文识别。text即为图片中中文的内容。

    展开全文
  • 主要介绍了Python3使用腾讯云文字识别(腾讯OCR)提取图片中的文字内容方法详解,需要的朋友可以参考下
  • 文字识别(Optical Character Recognition,OCR ),基于腾讯优图实验室世界领先的深度学习技术,将图片上的文字内容,智能识别成为可编辑的文本。
  • 基于windows平台的简单实用的中文OCR识别代码,基于python实现。内附安装包。教程参考:https://mp.csdn.net/postedit/82892805
  • python实现OCR识别

    千次阅读 2020-07-27 17:48:41
    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在或写在纸上的文字读取出来,并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。 下面调用百度API进行识别:...


    摘要:在日常生活工作中,我们难免会遇到一些问题,比如自己辛辛苦苦写完的资料,好不容易打印出来却发现源文件丢了;收集了一些名片,却要一个一个地录入信息,很麻烦;快递公司的业务越来越好,但每天需要花费很多时间登记录入运单,效率非常的低。

    那么,有没有什么技术能帮助我们解决这些难题呢?有的,那就是OCR文字识别技术。
    前面显示:让你把这个世界看得清清楚楚,真真切切
    在这里插入图片描述

    什么是OCR?

    OCR英文全称是Optical Character Recognition,中文叫做光学字符识别。它是是实时高效的定位与识别图片中的所有文字信息,返回文字框位置与文字内容。支持多场景、任意版面下整图文字的识别,以及中英文、字母、数字的识别。简单来说,就是将图片上的文字内容,智能识别成为可编辑的文本,例如:
    在这里插入图片描述

    OCR的技术原理是什么?

    OCR本质是图像识别。其原理也和其他的图像识别问题基本一样。包含两大关键技术:文本检测和文字识别。先将图像中的特征进行提取并检测目标区域,之后对目标区域的字符进行分割和分类。

    以深度学习兴起的时间为分割点,直至近五年之前,业界最为广泛使用的仍然是传统的OCR识别技术框架,而随着深度学习的崛起,基于这一技术的OCR识别框架以另外一种新的思路迅速突破了原有的技术瓶颈(如文字定位、二值化和文字分割等),并已在工业界得到广泛应用。

    首先文本定位,接着进行倾斜文本矫正,之后分割出单字后,并对单字识别,最后基于统计模型(如隐马尔科夫链,HMM)进行语义纠错。

    OCR技术的难点是什么?

    复杂背景、艺术字体、低分辨率、非均匀光照、图像退化、字符形变、多语言混合、文本复杂版式、检测框字符残缺,等等。

    如何克服这些难点?

    从几个方面入手。一是使用场景,另一方面是从技术上进行改进。腾讯优图实验室在文本检测技术方进行了深度优化,提出了Compact Inception,通过设计合理的网络结构来提升各尺度的文字检测/提取能力。同时引入RNN多层自适应网络和Refinement结构来提升检测完整性和准确性。

    OCR目前支持什么功能?

    • 身份证识别
    • 银行卡识别
    • 名片识别
    • 营业执照识别
    • 行驶证驾驶证识别
    • 车牌号识别
    • 通用印刷体识别
    • 手写体识别

    通用印刷体的技术难点,使用场景

    我们知道身份证识别可广泛应用在金融行业中,在身份认证中,可以减少用户的信息输入,提升效率,提高用户体验,营业执照的识别完全省去了手工录入的繁琐,还可以为企业省去大量的人力资源成本,这些场景大家都已经比较熟悉。

    对于通用印刷体,腾讯优图实验室自主设计一整套全方位多尺度文字识别引擎,可攻破模糊,散焦,透视,文字部分遮挡的问题,识别准确率高达90%以上,处于业界领先水平。使用场景广泛,例如对任意版面上图像的文字识别,可广泛应用在印刷文档、广告图、医疗、物流等行业中的识别。

    code(python)

    下面调用百度API进行识别:

    from aip import AipOcr
    
    APP_ID = "10739584"
    API_KEY = "RQTE6EpB6y4OXUA2iNKyPMhR"
    SECRET_KEY = "ibD0O15GOC949V2V16nwOkZZcVdwObcw"
    
    client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
    """ 读取图片 """
    def get_file_content(filePath):
        with open(filePath, 'rb') as fp:
            return fp.read()
    
    def scrope(pic_path):
        image = get_file_content(pic_path)
        """ 如果有可选参数 """
        options = {}
        options["language_type"] = "CHN_ENG"
        options["detect_direction"] = "true"
        options["detect_language"] = "true"
        options["probability"] = "true"
        print("正在识别图片信息......")
        """ 带参数调用通用文字识别, 图片参数为本地图片 """
        result=client.basicGeneral(image, options)
        src=result['words_result']
        print(len(src))
        dicfile=open('file.txt','a+',encoding='utf-8')
        for key in range(len(src)):
            dicfile.write(src[key]['words'])
            dicfile.write('\n')
            print(src[key]['words'])
        dicfile.close()
    
    pic_path='ocr_test.png'
    scrope(pic_path)
    
    

    对比一下识别效果
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    参考:腾讯云技术

    展开全文
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  • 基于pythonOCR字符识别

    千次阅读 2019-08-09 17:55:34
    (1)首先安装OCR字符识别库Tesseract 下载网址:https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 下载下图对应的版本(如下图所示) 下载后双击进行安装,在这里(如下图)要根据需求在安装界面进行语言勾选,...

    1 基本环境

    操作系统:win10 64位系统

    python版本:3.6

    2 安装配套环境

    (1)首先安装OCR字符识别库Tesseract    下载网址:https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/

    下载下图对应的版本(如下图所示)

    下载后双击进行安装,在这里(如下图)要根据需求在安装界面进行语言勾选,展开Additional language data

    然后按照下图进行勾选(本人选择的是中文)

    然后点击next安装即可(注意:在选择安装路径的时候不要出现中文,并且要记住这个安装路径)。我的路径为:

    D:\Tesseract-OCR

    接下来配置环境变量。

    通过控制面板找到环境变量配置界面如下(找不到环境变量配置的自行百度):

    分别对用户变量PATH和系统变量Path添加刚才的安装目录  D:\Tesseract-OCR;

    环境变量修改好之后验证下是否安装成功。打开cmd命令行工具   敲入命令:

    Tesseract -v

    出来如下界面说明成功

    (2)安装python环境

    pip install Pillow==5.2.0
    pip install pytesseract==0.2.4

    3 测试

    将以下图片保存为OCR_test.png,然后放在桌面上

    OCR_text.png

    在cmd窗口中执行 tesseract test.jpg test.txt –l chi_sim+eng(chi_sim是中文识别包,equ是数学公式包,eng是英文包),即可将图片中的文字识别出来

    tesseract OCR_test.png OCR_test –l chi_sim+eng

    效果图如下:

    展开全文
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