精华内容
下载资源
问答
  • 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,再加上摄像头迅速发展的手机等智能终端设备的应用,OCR技术识别文档软件越来越被应用于各种业务系统中。

        常规的OCR文字识别处理的过程包括:

        1、图像输入、预处理:二值化图片、噪声去除、倾斜较正;

        2、版面分析:把页面分为横排文本、竖排文本、表格、图片等不同区域,帮助字符切割、识别OCR;

        3、设置语种:选择需要什么OCR语种的引擎程序;

        4、输出结果:输出OCR识别结果为原版原样的优质文件;

        OCR技术识别文档系统,只要把图像作一个转换,使图像内的字符继续保存、有表格则表格内资料及图像内的文字,一律变成计算机文字,方便日后查询检索重复利用。

        通常公司企业的办公人员想得到的是双层PDF文件——双层PDF文件是一种具有多层结构的格式文件,其特点是:文件既可以是文本型的(比如由word生成的文件),也可以是图像型的(比如由扫描生成的文件);双层PDF文件是指文件内容既包含文本层,也包含图像层,且其内容文字的位置上下一一相对应。通过OCR技术识别文档得到的双层PDF可以在打印的时候保持原图输出,并且可以全文检索复制,是一种非常优质的可存储文件。

        OCR技术识别文档在资料录入行业的应用

        档案、文书、文案等文献资料的数字化录入,一般都是由专门做数字化加工业务的公司承接完成!这些公司一般都会有几十个工作人员,分工明确,处理图像、分析识别、结果校对、输出文件等工序是一条龙串行工作运行。这就像一个生产加工的工厂,流水作业生产最后的电子文件。

        OCR技术识别文档的识别率

        文字识别OCR技术的识别效果,主要看两方面:OCR程序是否优秀、图片文件是否清晰符合标准,具体表现在以下几方面:

        1、图片:建议扫描仪分辨率设置为300DPI规格的参数;手机拍照的话建议摄像头像素为500万像素以上的摄像头;

        2、颜色:常规的传统的OCR识别要求为白底黑字或者浅底黑字;如果是彩色背景图片的文字则需要特殊的OCR识别程序,比如文通视频文字识别系统;

        3、字体:目前全世界范围内的OCR技术都是针对“宋体印刷字”的字形做识别库的;

        4、程序:好的OCR程序遇到好的图片,识别效果才会优秀;在这里推荐北京文通科技推出的OCR程序,包括OCR-SDK开发包产品、OCR技术识别文档APP产品等等;

      双层PDF的好处:可以在打印的时候保持原图输出,并且可以全文检索复制,是一种非常优质的可存储文件。

    展开全文
  • 有利于提高OCR识别率

    2020-07-15 15:08:44
    OCR没有哪一家能做到百分之一百的成功率,所以如果才能保障OCR尽量接近百分之一百的识别率技术如何提升不及于用方法解决问题。
  • Ocr技术 识别高级验证码

    千次阅读 2017-04-27 11:03:20
    Ocr技术 识别高级验证码 光学字符识别(英语:Optical Character Recognition, OCR)是指对文本资料的图像文件进行分析处理,获取文字及版面信息的过程。 OCR的概念是在1929年由德国科学家Tausheck...
     
    
    光学字符识别(英语:Optical Character Recognition, OCR)是指对文本资料的图像文件进行分析处理,获取文字及版面信息的过程。 
    OCR的概念是在1929年由德国科学家Tausheck最先提出来,并申请了专利。后来美国科学家Handel也提出了利用技术对文字进行识别的想法
    识别过程
    
        图像输入、预处理
        版面分析
        字符切割
        字符识别
        版面恢复
        后处理、校对
    

     

     

    一、验证码的基本知识

    1. 验证码的主要目的是强制人机交互来抵御机器自动化攻击的。

    2. 大部分的验证码设计者并不得要领,不了解图像处理,机器视觉,模式识别,人工智能的基本概念。

    3. 利用验证码,可以发财,当然要犯罪:比如招商银行密码只有6位,验证码形同虚设,计算机很快就能破解一个有钱的账户,很多帐户是可以网上交易的。

    4. 也有设计的比较好的,比如Yahoo,Google,Microsoft等。而国内Tencent的中文验证码虽然难,但算不上好。

    二、人工智能,模式识别,机器视觉,图像处理的基本知识

    1)主要流程:

    比如我们要从一副图片中,识别出验证码;比如我们要从一副图片中,检测并识别出一张人脸。 大概有哪些步骤呢?

    1.图像采集:验证码呢,就直接通过HTTP抓HTML,然后分析出图片的url,然后下载保存就可以了。 如果是人脸检测识别,一般要通过视屏采集设备,采集回来,通过A/D转操作,存为数字图片或者视频频。

    2.预处理:检测是正确的图像格式,转换到合适的格式,压缩,剪切出ROI,去除噪音,灰度化,转换色彩空间这些。

    3.检测:车牌检测识别系统要先找到车牌的大概位置,人脸检测系统要找出图片中所有的人脸(包括疑似人脸);验证码识别呢,主要是找出文字所在的主要区域。

    4.前处理:人脸检测和识别,会对人脸在识别前作一些校正,比如面内面外的旋转,扭曲等。我这里的验证码识别,“一般”要做文字的切割

    5.训练:通过各种模式识别,机器学习算法,来挑选和训练合适数量的训练集。不是训练的样本越多越好。过学习,泛化能力差的问题可能在这里出现。这一步不是必须的,有些识别算法是不需要训练的。

    6.识别:输入待识别的处理后的图片,转换成分类器需要的输入格式,然后通过输出的类和置信度,来判断大概可能是哪个字母。识别本质上就是分类。

    2)关键概念:

    图像处理:一般指针对数字图像的某种数学处理。比如投影,钝化,锐化,细化,边缘检测,二值化,压缩,各种数据变换等等。

    1.二值化:一般图片都是彩色的,按照逼真程度,可能很多级别。为了降低计算复杂度,方便后续的处理,如果在不损失关键信息的情况下,能将图片处理成黑白两种颜色,那就最好不过了。

    2.细化:找出图像的骨架,图像线条可能是很宽的,通过细化将宽度将为1,某些地方可能大于1。不同的细化算法,可能有不同的差异,比如是否更靠近线条中间,比如是否保持联通行等。

    3.边缘检测:主要是理解边缘的概念。边缘实际上是图像中图像像素属性变化剧烈的地方。可能通过一个固定的门限值来判断,也可能是自适应的。门限可能是图 像全局的,也可能是局部的。不能说那个就一定好,不过大部分时候,自适应的局部的门限可能要好点。被分析的,可能是颜色,也可能是灰度图像的灰度。

    机器视觉:利用计算机来模式实现人的视觉。 比如物体检测,定位,识别。按照对图像理解的层次的差别,分高阶和低阶的理解。

    模式识别:对事物或者现象的某种表示方式(数值,文字,我们这里主要想说的是数值),通过一些处理和分析,来描述,归类,理解,解释这些事物,现象及其某种抽象。

    人工智能:这种概念比较宽,上面这些都属于人工智能这个大的方向。简单点不要过分学院派的理解就是,把人类的很“智能”的东西给模拟出来协助生物的人来处理问题,特别是在计算机里面。

    三、常见的验证码的破解分析

    以http://libcaca.zoy.org/wiki/PWNtcha这里PWNtcha项目中的资料为例分析,各种验证码的破解。(方法很多,仅仅从我个人乍看之下觉得可行的方法来分析)

    1)Authimage


    使用的反破解技巧:

    1.不连续的点组成字符
    2.有一定程度的倾斜

    设计不好的地方:

    1.通过纵横的直方图投影,可以找到字幕区域
    2.通过Hough变换,适当的参数,可以找到近似的横线,可以做倾斜矫正
    3.字符串的倾斜式面内的,没有太多的破解难度
    4.字母宽度一定,大小一定

    2)Clubic


    使用的反破解技巧:

    1.字符是手写体

    设计不好的地方:

    1.检测切割阶段没有任何技术含量,属于设计的比较丑的
    2.只有数字,而且手写体变化不大
    3.表面看起来对识别阶段有难度,仔细分析,发现几乎不用任何高级的训练识别算法,就固定的招某些像素点是否有色彩就够了

    3)linuxfr.org


    使用的反破解技巧:

    1.背景颜色块
    2.前景的横线或矩形

    设计不好的地方:

    1.背景色是单一色块,有形状,通过Region-Growth区域增长来很容易把背景给去掉
    2.前景色是标准的线条,色彩单一
    3.字母无粘连
    4.都是印刷体

    4)Ourcolony


    使用的反破解技巧:

    1.设计的太低级,不屑于去评价

    设计不好的地方:

    1.这种验证码,设计的最丑,但还是能把菜鸟搞定,毕竟学计算机的少,搞这个破解的更少,正所谓隔行如隔山

    5)LiveJournal


    使用的反破解技巧:

    1.这个设计略微好点,使用个随机噪音,而且作为前景
    2.字母位置粗细都有变化

    设计不好的地方:

    1.字母没有粘连
    2.噪音类型单一
    3.通过在X轴的直方图投影,能准确分割字幕
    4.然后在Y周作直方图投影,能准确定位高度
    5.识别阶段,都是印刷体,简单地很

    四、网上的一些高级验证码

    1)ICQ


    2)IMDb


    3)MS MVPS

    4)MVN Forum

    这些类型是被很多人认为比较难得类型,分析一下可以发现,字符检测,定位和分割都不是难。 唯一影响识别率的是IMDBb和MVPS这两类,字体变形略大。

    总体来说,这些类型的破解也不难,很容易做到50%以上的识别率。

    五、高级验证码的破解分析

    时间关系,我简单介绍如何利用图像处理和模式识别技术,自动识别比较高级的验证码。
    (以风头正劲的Google为例)


    1)至少从目前的AI的发展程度看,没有简单的做法能自动处理各种不同的验证码,即使能力很强,那么系统自然也十分复杂强大。所以,要想在很简单的算法实现比较高级的验证码破解,必须分析不同验证码算法的特点:

    作为一般的图像处理和计算机视觉,会考虑色彩,纹理,形状等直接的特征,同时也考虑直方图,灰度等统计特征,还考虑FFT,Wavelet等各种变换后的 特征。但最终目标都是Dimension Reduction(降维)然后利于识别,不仅仅是速度的考虑。从图像的角度看,很多系统都考虑转换为灰度级甚者黑白图片。
     
    Google的图片可以看出,颜色变化是虚晃一枪,不存在任何处理难度。难度是字体变形和字符粘连。
     
    如果能成功的分割字符,那么后期识别无论是用SVM等分类算法,还是分析笔顺比划走向来硬识别,都相对好做。
     
    2)图像处理和粘连分割

    代码中的part1目录主要完成图像预处理和粘连字符分割
    001:将图像从jpg等格式转换为位图便于处理
    002:采用Fix/Adaptive的Threshold门限算法,将图片Bin-Value二值化。
    (可用003算法)
    003:采用OSTU分水岭算法,将图片Bin-Value二值化。
    (更通用,大部分时候效果更好)
    005:获取ROI感兴趣的区域。
    006:Edge Trace边缘跟踪。
    007:Edge Detection边界检测。
    008:Thin细化去骨架。
    009:做了一些Tidy整理。
      (这个一般要根据特定的Captcha算法调整)
    010:做切割,注意图片中红色的交叉点。
    011:将边缘检测和骨干交叉点监测的图像合并。
      (合并过程可以做分析: 比如X坐标偏移门限分析,交叉点区域纹理分析,线条走势分析,等等各种方法,找出更可能的切分点和分离后部件的组合管理。)


    代码:(代码质量不高,从其他项目拷贝过来,简单修改的。)

    查看代码(./pstzine_09_01.txt)

    注: 在这里,我们可以看到,基本的部件(字母是分割开了,但可以造成统一字母的被切割成多个Component。 一种做法是:利用先验知识,做分割; 另外一种做法是,和第二部分的识别结合起来。 比如按照从左至右,尝试增加component来识别,如果不能识别而且component的总宽度,总面积还比较小,继续增加。 当然不排除拒识的可能性。 )

    3)字符部件组合和识别。

    part2的代码展示了切割后的字母组合,和基于svm的字符识别的训练和识别过程。Detection.cpp中展示了ImageSpam检测过程中的 一些字符分割和组合,layout的分析和利用的简单技术。 而Google的验证码的识别,完全可以不用到,仅做参考。

    SVM及使用:

    本质上,SVM是一个分类器,原始的SVM是一个两类分类的分类器。可以通过1:1或者1:n的方式来组合成一个多类分类的分类器。 天生通过核函数的使用支持高维数据的分类。从几何意义上讲,就是找到最能表示类别特征的那些向量(支持向量SV),然后找到一条线,能最大化分类的 Margin。

    libSVM是一个不错的实现。

    训练间断和识别阶段的数据整理和归一化是一样的。 这里的简单做法是:

    首先:

    #define SVM_MAX +0.999
    #define SVM_MIN +0.001

    其次:

    扫描黑白待识别字幕图片的每个像素,如果为0(黑色,是字母上的像素),那么svm中该位置就SVM_MAX,反之则反。

    最后:

    训练阶段,在svm的input的前面,为该类打上标记,即是那一个字母。
    识别阶段,当然这个类别标记是SVM分类出来。

    注意:

    如果是SVM菜鸟,最好找一个在SVM外边做了包装的工具,比如样本选择,交叉验证,核函数选择这些,让程序自动选择和分析。

    代码:通过ReginGrowth来提取单个单个的字符,然后开始识别。

    查看代码(./pstzine_09_02.txt)

    六、对验证码设计的一些建议

    1.在噪音等类型的使用上,尽力让字符和用来混淆的前景和背景不容易区分。尽力让坏人(噪音)长得和好人(字母)一样。

    2.特别好的验证码的设计,要尽力发挥人类擅长而AI算法不擅长的。 比如粘连字符的分割和手写体(通过印刷体做特别的变形也可以)。 而不要一味的去加一些看起来比较复杂的噪音或者其他的花哨的东西。即使你做的足够复杂,但如果人也难识别,显然别人认为你是没事找抽型的。

    3. 从专业的机器视觉的角度说,验证码的设计,一定要让破解者在识别阶段,反复在低阶视觉和高阶视觉之间多反复几次才能识别出来。 这样可以大大降低破解难度和破解的准确率。

    七、个人郑重申明

    1.这个问题,本身是人工智能,计算机视觉,模式识别领域的一个难题。我是虾米,菜得不能再菜的那种。作为破解者来说,是出于劣势地位。要做的很好,是很 难得。总体来说,我走的是比较学院派的线路,能真正的破解难度比较高的验证码,不同于网上很多不太入流的破解方法。我能做的只有利用有限的知识,抛砖引玉 而已。 很多OCR的技术,特别是离线手写体中文等文字识别的技术,个人了解有限的很,都不敢在这里乱写。

    展开全文
  • OCR技术 OCR技术是光学字符识别的缩写(Optical Character Recognition),利用文字识别技术将图像信息转化为文本信息。应用于银行票据、大量文字资料、档案卷宗、文案的录入和处理领域,例如:自动识别身份证号码,...

    OCR技术

    OCR技术是光学字符识别的缩写(Optical Character Recognition),利用文字识别技术将图像信息转化为文本信息。应用于银行票据、大量文字资料、档案卷宗、文案的录入和处理领域,例如:自动识别身份证号码,将AI引入审核场景,与风控规则相结合,减少人为对图片的审核,大大提高审核效率。

    OCR开发包

    由于图像技术门槛较高,特别是中文语言库需要大量的训练才能达到较高的识别率。目前很多OCR软件,一般都是借用大公司的API接口实现的,如百度OCR接口。在线接口识别率比较高,但受限于网络和调用次数,有些场景须考虑离线使用。

    开源的OCR识别框架 Tesseract-OCR (https://github.com/tesseract-ocr ),由HP实验室开发,后由Google维护的开源OCR引擎,可以不断的训练语言库,使图像转换文本的能力不断增强。 SDK包含libtesseract、命令行程序,支持跨平台开发,支持Java,Python等语言调用,建议选择4.0以后版本,准确率有较大提升,需要识别中文信息可单独添加中文词库。

    Tess4J是Java对libtesseract包装,这里使用Tess4J识别图片信息。

    引入Tess4j开发包

    <dependency>
    	<groupId>net.sourceforge.tess4j</groupId>
    	<artifactId>tess4j</artifactId>
    	<version>4.5.1</version>
    </dependency>

    Java代码

    /**
     * 根据图片文件进行识别
     * 
     * @param imageFile 图片文件
     * @param lang 指定语言库
     * @return 识别文本信息
     */
    public static String doOCRFromFile(File imageFile,String lang) throws Exception {
    	ITesseract instance = new Tesseract();
    	instance.setDatapath(DATA_PATH); //指定语言库目录 
    	instance.setTessVariable("user_defined_dpi", "300");
    	instance.setLanguage(lang);
    	String result = instance.doOCR(imageFile);
    	return result;
    }

     

    /**
     * main method
     */
    public static void main(String[] args) {
    	//SpringApplication.run(OxOcrApp.class, args); //测试不用启用springboot
    	System.out.println("OxOcrApp 已启动");
    	try {
    		//设置训练库的位置
    		OCRUtils.DATA_PATH=System.getProperty("user.dir")+"/config";
    		OCRUtils.DEFAULT_LANG="eng"; //eng :英文  chi_sim :简体中文
    		
    		String ocrText = OCRUtils.doOCRFromFile(new File("d:/temp/java.jpg")); //指定要识别的图片文件
    		System.out.println("识别文本信息:"+ocrText); //OCR识别结果:图像转文本
    		
    		//testCapture();
    	} catch (Exception e) {
    		e.printStackTrace();
    	}
    }

    识别效果

    图片:

    识别结果:

     

    微信公众号:软件技术方案

     

    展开全文
  • Java源码 OCR 图像智能字符识别技术,大幅提升中文识别率,完善修正版。经过修正识别率大幅度提升,识别功能已经非常完善。
  • 发票OCR扫描识别技术

    千次阅读 2019-02-05 20:15:34
    通过利用发票OCR扫描识别技术,批量采集增值税发票等票据上的信息,并输出结构化的数据,与传统的人工录入数据相比,大大的减少了财务人员的工作量,提升了其工作效率。 发票自动识别/发票拍照识别/发票OCR自动...

    通过利用发票OCR扫描识别技术,批量采集增值税发票等票据上的信息,并输出结构化的数据,与传统的人工录入数据相比,大大的减少了财务人员的工作量,提升了其工作效率。

    发票自动识别/发票拍照识别/发票OCR自动识别系统技术优势

    1、支持多种发票类型:增值税专用发票、增值税普通发票、电子发票图像版、电子发票打印版。

    2、支持多种文件格式:支持PDF、JPG、TIF、BMP等文件格式。

    3、发票识别性能

    精准:关键字段识别率>98%

    快速:识别时间1—2秒

     

    展开全文
  • OCR识别技术

    2019-01-17 19:23:13
    在我们的工作生活中,使用OCR识别的情况包括以下几种: 1、希望将纸质书籍或纸质资料中的文字信息,进行OCR识别转换成可编辑的电子版文件; 2、希望将各类证件(如身份证、护照、驾驶证、行驶证)中的相关信息进行...
  • ocr只能识别应用技术

    2018-02-28 13:55:41
    OCR智能识别技术即是OCR识别软件,通过OCR软件对图片中的文字进行提取识别,转换成可检索的数据。但OCR智能识别技术其实分的非常细,下面介绍下OCR智能识别技术。 OCR智能识别技术1.证件OC识别: 此类最开始是基于...
  • OCR文档识别技术

    2021-04-30 18:58:18
    • 部署——识别率高,单张识别速度快 • 方便——该识别服务更新维护方便,企业可自行进行更新维护 • 通用——支持APP、客户端、浏览器、微信端、扫描仪、高拍仪等多种途径调用识别 • 平台——支持Windows(32/64...
  • Tesseract-OCR 字符识别技术

    千次阅读 2017-04-19 10:26:21
    Tesseract-OCR 字符识别技术
  • 中安未来科技的OCR API来源于清华大学电子图文工程系人工智能实验室,为了实现真正的产业化,不断的完善技术,优化算法,至今...云OCR扫描文档识别系统核心 OCR文字识别系统内置高性能文字识别引擎,中文识别率达99....
  • 动网验证码识别程序,本程序采用OCR识别技术,能有效识别动网验证码,验证码识别率高达84%,单个字符识别率高达95%。
  • 安卓扫一扫车牌OCR技术识别车牌

    千次阅读 2017-04-09 22:55:48
    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;即,针对印刷...
  • 关键词:文字识别OCR识别,清华文通,OCR识别SDK 清华文通th ocr是一款专业的文字识别软件。软件不仅在电脑上可以使用,还支持移动端iOS以及Andeoid系统,支持中英文拍照识别,但是,都是需要用户自行购买的。 ...
  • 银行卡号OCR识别技术识别银行卡不仅效率高,还具备抗干扰噪点强等特点,中安未来的银行卡识别,能够识别现有的平面银行卡/凸显银行卡等,几乎大部分的银行卡,能将银行卡的实体影像录入存储到管理系统中,降低纸质...
  • 护照识别OCR技术

    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...
  • 验证码识别OCR技术

    千次阅读 2019-04-04 10:08:03
    在开发爬虫时,会遇到验证码识别,在网站中加入验证码的目的是加强用户安全性和提高反爬虫机制。 验证码类型:字符验证码,图片验证码,...但正常情况下,OCR准确低,需要机器学习不断提高OCR准确,开发成本相...
  • 如论实施敏捷的团队,或者实施 DevOps 的...今年来随着 OCR 技术、人工智能计算机视觉(AI Computer Vision)技术的成熟与使用大大提高了验证码的识别成功。从而使得自动识别验证码自动化登陆目标系统成为可能。 ...
  • OCR文字识别.rar

    2020-08-24 11:14:58
    软件很小巧,识别率高,用了很多款OCR文字识别,这一款是我自己比较满意的 准确识别文字信息:软件采用OCR识别技术,99%的识别准确,轻松实现文档数字化 还原文档格式:软件可一键读取文档,还原文档的逻辑...
  • 关键词:身份证识别 OCR身份证 OCR文字识别 证件识别 手机离线识别 移动警务系统 光学字符识别 互联网发展代替了很多人工物体行为,把原本的人工手动操作逐渐转移到了计算机,加上人工智能的普及,随之发展转移到了...
  • 如论实施敏捷的团队,或者实施 DevOps 的团队,通过自动...今年来随着 OCR 技术、人工智能计算机视觉(AI Computer Vision)技术的成熟与使用大大提高了验证码的识别成功。从而使得自动识别验证码自动化登陆目标系...
  • OCR算法识别性能评估

    千次阅读 2020-10-22 10:11:20
    评估OCR算法识别率的指标通常有这几种: one 全对准确率: 每张图片版面上有多个文本时候,每个文本都对的张数占总的张数的比例; 标签全对准确率:每张图片版面上有多个文本时候,文本对的个数占总的文本个数的...
  • OCR表格识别—企业应用的技术新秀

    千次阅读 2017-05-31 17:16:33
    1.可OCR识别多种格式的表格表单,采用云脉公司的光学字符识别技术(OCR),将发票、财务表格、行政表单等各类纸质单据中的数据、图像、二维码等进行识别,并将里面的字符信息提取出来保存成可编辑
  • 关于现阶段java调用OCR文字识别技术的总结1.Google开源OCR Tesseract下面说一下如何提高识别率2.Java调用百度OCR文字识别API3.上帝之眼sikulix—ocr4.ocr文字识别软件源码总结一下 经过这么多年的技术发展,ocr文字...
  • 证件扫描OCR识别技术

    2019-01-27 23:46:11
    一、证件扫描OCR识别技术介绍 移动端证件扫描OCR识别技术是我们开发的基于移动平台的证件OCR识别应用程序,支持Android、iOS等多种主流移动操作系统。该产品采用手机、平板电脑摄像头拍摄证件图像,然后通过OCR软件...
  • 中安未来视频文字识别SDK具有强大的文字定位功能,可以精确定位到视频中的文字位置。定位后,再对所定位文字进行识别。 支持TIFF、JPEG、PNG、BMP格式图像的读取; 可以对视频图像字幕进行自动版面分析; 能识别纯...
  • 3)数据精度高:有数据表明,OCR技术识别率比人工录入的精度要高,计算机作业不受环境、作业疲劳的影响,保证高精度; 4)表格原版式还原:传统的OCR文字识别软件只能处理全幅文字的识别,处理简单表格结构的...
  • 护照识别ocr识别技术

    千次阅读 2018-08-21 18:41:27
    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...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 8,295
精华内容 3,318
关键字:

ocr技术识别率