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  • 打算把两年前做的Android平台上的手写数字识别软件的实现过程一步一步地写下来,提供完整的代码给和我当年一样对这种基础的模式识别毫无头绪的同学。不过我现在还是对这些算法一知半解。。。 整个算法处理流程...

    打算把两年前做的Android平台上的手写体数字识别软件的实现过程一步一步地写下来,提供完整的代码给和我当年一样对这种基础的模式识别毫无头绪的同学。不过我现在还是对这些算法一知半解。。。

    整个算法处理流程如下:


    首先是识别算法的数据集的准备,这里使用MNIST手写体图像集。MNIST是研究人员采集的很多很多不同的人手写的数字扫描成的图像集,包含60000个训练样本和10000个测试样本,每个样本是8位的灰度图像。可以从这里下载http://yann.lecun.com/exdb/mnist/,数据集包含训练集和测试集,分别包含图像文件和标签文件,训练集以如下的结构存储(测试集类似):

    TRAINING SET LABEL FILE (train-labels-idx1-ubyte)
    [offset] [type]          [value]          [description] 
    0000     32 bit integer  0x00000801(2049) magic number (MSB first) 
    0004     32 bit integer  60000            number of items 
    0008     unsigned byte                  label 
    0009     unsigned byte                  label 
    ........ 
    xxxx     unsigned byte                  label 
    The labels values are 0 to 9. 
    
    TRAINING SET IMAGE FILE (train-images-idx3-ubyte)
    [offset] [type]          [value]          [description] 
    0000     32 bit integer  0x00000803(2051) magic number 
    0004     32 bit integer  60000            number of images 
    0008     32 bit integer  28               number of rows 
    0012     32 bit integer  28               number of columns 
    0016     unsigned byte                  pixel 
    0017     unsigned byte                  pixel 
    ........ 
    xxxx     unsigned byte                  pixel 

    一开始用的MATLAB,由于用的不太熟练,就改用C#进行处理了。首先提取灰度图像的像素点,然后根据设定的阈值(也可以采用动态阈值等方法)进行二值化,再进行归一化处理,原始灰度图像为28x28,裁编之后均为20x20的图像。

    原始图像如下:


    归一化之后的图像如下:


    MNIST处理的代码可以在这里获取:

    https://sourceforge.net/projects/andocrrecog/files/PreProcessMNIST/

    经过处理后所有训练样本和测试样本都被转换成20x20的归一化图像。


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  • 根据设置的表格,解决方案需要能够识别英文手写字母和数字(大写大写)并将其存储为信息。 市场上有各种各样的OCR软件,它们可以将文档的扫描图像转换为可搜索的文本。 当图像中的内容为印刷形式时,
  • 手写电脑苹果载将手写转化为文字软件 文字转手写 手写字怎么转换成文本 手写文字识别。 通过手机,把手写的文字转化成电子文字,无需任何的扫描仪,只要手机拍照,马上就能将纸上的文字提取到你的手机上。拍照识别...

    手写电脑苹果  载 将手写转化为文字软件 文字转手写 手写字怎么转换成文本 手写文字识别。

         通过手机,把手写的文字转化成电子文字,无需任何的扫描仪,只要手机拍照,马上就能将纸上的文字提取到你的手机上。拍照识别文字就用这招!

          拍照识别文字,其实这项技术,也是借助于这几年AI的技术突飞猛进,目前图片的自动识别已经变得非常的容易了,通过拍照,就可以将我们传统的资料书籍马上变成电子文档中的文字。

          你只要使用手机,拍照,通过软件就可以自动识别出你拍照的图片里包含的文字,目前的AI技术发展,机器人已经能自动识别97%以上的准确度了。偶尔一些文字,技术没认出来的,你修改下就可以了。

        下面这个就是我们介绍的可以用来拍照识别的,界面如下,功能很多,各种识别都可以,你选择你需要识别的内容即可快速识别。在结果识别出来以后,你可以点击全部复制,将识别的结果复制发送给微信好友,或者点击发送到电脑上,一键直接发送到你的电脑里。

      除了我们日常生活中使用到拍照识别文字,在一些工作中我们也会遇到这样的情况,在各大企业都实现电子化办公以后,许多单位需要把一些过往的纸质版公文资料转换成电子档案,以便在需要时从电脑中调阅。但限于人力有限,无法全部一一录入,甚至也不太可能全部让人工来录入,不然工作量很大,而且录入也很枯燥,还容易出错,那么,如何把手头上的传统纸质资料快速地变成电子版?这就成了一个很现实的问题了。

        其实,用我们自己的手机就能实现了,通过手机拍照,然后使用软件程序通过将拍照的图片转为文字,就可以实现了,这些文字你可以粘贴到word文档里,做成word文稿发给其他同事,就这样轻松实现了将传统的资料转为电子文档或者电子书了。

       我们现在给大家介绍的这款软件就可以实现拍照识别图片中的文字,同时这款软件还实现了一些其他垂直行业的应用,你也许也能使用到的,比如增值税发票的自动识别功能,识别身份证,识别银行卡,拍照识别汽车、拍照识别植物和花卉等等功能,现在借助我们介绍的这个小程序就可以实现了。想要识别什么,选择就可以马上识别了!

         基于目前的AI技术发展,我们也正在不断的开发各种实用的功能,欢迎大家使用体验。如果有什么问题,或者需要开发其他更多的应用场景的,也欢迎联系我,我们这边可以为你开发。比如你这边有特定的纸质的表格文件,通过我们通用的文字识别,没有形成特定规则的文字,需要区分不同的表格的行和列等功能,我们都可以单独给你订制开发这样的功能。

     

    如需了解更多欢迎留言互动或者私信小编一起交流探讨 xwy7775 

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  • 脱机手写中文文本行识别是指,将手写体的中文纸质文档通过扫描或拍照的方式转化为数字图像,并进一步对该图像中的中文文本行进行识别。目前,随着以 CNN 为代表的一系列深度学习模型的出现, 手写单字符中文识

    转载自https://www.cnblogs.com/yaojinsong/p/14203601.html
    通过高级软件工程课,我学习到了软件工程分析的方法。本文将对工程实践使用软件工程方法进行分析,进行软件系统分析和设计,最终形成软件系统概念原型。

    我的工程实践选题是基于深度学习的脱机手写中文文本行识别系统。脱机手写中文文本行识别是指,将手写体的中文纸质文档通过扫描或拍照的方式转化为数字图像,并进一步对该图像中的中文文本行进行识别。目前,随着以 CNN 为代表的一系列深度学习模型的出现, 手写单字符中文识别问题已基本上得到了很好解决。但相对单个汉字识别而言, 含序列信息的脱机手写中文文本行的识别率急剧下降,仍然是此领域还未解决的难点问题之一。 本项目的技术难点在于手写中文字符的样式多变,中文字符种类繁多,再加上近似字等问题给识别网络的设计带来了挑战,同时定位模块的定位准确度也影响着识别模块的识别精度,因此想高效准确地定位识别出手写文本行信息还需要综合考虑多方面因素,深入分析遇到的问题,最终才能实现预定的项目效果。

    参考资料:课堂PPT

    (一)课题内容

    本选题拟实现一个基于深度学习的脱机手写中文文本行识别系统。具体包括:

    (1)通过收集/合成更多类别的汉字及不同的书写风格、结合相关数据增强技术来丰富训练集,以提高当前模型结构的泛化能力。

    (2)设计和实现至少一个文本行识别模型。

    (3)在训练集上进行参数优化,完成模型的训练。

    (4)结合后处理的纠错技术,以提高模型的最终的推理精度。

    (5)在测试集上,完成对整个系统的评测。

    (6)系统部署。

    (二)项目设计方案

    1. 软件的体系结构

    通过需求分析,可以设计一个实用的脱机手写中文文本行检测和识别系统,本文开发的自然场景文本识别的系统具有五个关键的模块,它们是工具类模块,图像预处理模块,文本行检测模块,文本识别模块。系统体系结构如图
    在这里插入图片描述

    1. 系统的功能模块

    工具类模块的主要功能是在训练文本行识别模型前扩充文本行训练集。预处理模块的主要功能是进行数据增强。能够更好的模拟自然场景下的手写中文文本,可以使模型的抗干扰能力增强,同时可以使得模型避免过拟合。文本行检测模块的功能性需求是能够较准确的检测出一页中的文本行,并且能够快速准确的将每行文本用矩形区域框出来。文本行识别模块的功能性需求是能够较准确的识别自然场景中文本的信息,文本行识别是对文本行检测中提取的矩形区域中的文本进行识别。UI模块主要功能是为用户提供使用此系统的个性化界面。

    工具类模块

    (1)单字合成文本行:为扩充文本行训练集,随机选择指定个数单字,将单字拼接成指定长度的文本行,并生成对应文本行标签, 如图所示
    在这里插入图片描述

    工具类模块的输入输出流

    图像预处理模块

    (1) 随机平移:将文本行中的每个汉字上下平移随机范围的长度。

    (2) 随机插入间隙:将文本行的每个汉字之间随机插入一段随机大小范围的间隙。

    (3) 随机透明度:将文本行的每个汉字随机设置一定范围内的透明度。

    (4) 噪声:对文本行加入噪声。

    如图所示:
    在这里插入图片描述

    图图像预处理模块的输入输出流

    文本行检测模块

    (1)构建文本行检测网络:选择恰当的神经网络模型,设置适宜的输入参数、模型的超参数以及损失函数,用于文本行的检测。

    (2)训练文本行检测模型:将训练集经过预处理后输入到文本行检测网络中进行训练,不断进行迭代以降低模型的损失值,提高精确度。

    (3)定位文本行:将文本行待定位的图片输入到已经训练好的模型中,经过后处理得到文本行已定位的图片(即每行用矩形框框出的图片)。

    如图所示:
    在这里插入图片描述

    文本行检测模块的输入输出流

    文本行识别模块

    (1) 构建文本行识别网络:选择恰当的神经网络模型,设置适宜的输入参数、模型的超参数以及损失函数,用于文本行的识别。

    (2) 训练文本行识别模型:将训练集经过预处理后输入到文本行识别网络中进行训练,不断进行迭代以降低模型的损失值,提高精确度。

    (3) 识别文本行:将已定位好文本行的图片输入到已经训练好的文本行识别模型中,经过后处理得到文本行图片对应的文本信息。

    如图所示:
    在这里插入图片描述

    文本行识别模块的输入输出流

    UI模块

    (1)可视化识别界面:实现人机交互功能,用户可以选择浏览手写中文图片,然后生成模型识别出来的对应的文本信息并显示在屏幕上。

    1. 接口API

    (1) 工具类-图像预处理类接口

    接口说明:将单字符图像拼接成文本行图像,一种扩大数据集的手段;

    接口参数:待拼接的图片个数,图片所在文件夹地址,图片格式,合成后的图片存放地址;

    返回结果:保存新图;

    (2) 接口:数据增强-文本定位接口

    接口说明:进行数据增强,包括模糊、噪声、平移、拉伸等操作;

    接口参数:待增强的图片的路径,增强强度;

    返回结果:增强后的图片;

    (3) 接口:文本定位-文本识别接口

    接口说明:定位出图片上的文本行

    接口参数:待定位图片的路径

    返回结果:定位后图片的路径

    (4) 接口:文本识别-文本显示接口

    接口说明:识别出文本行图片上的文字信息

    接口参数:定位文本行后图片的路径

    返回结果:识别出的文字生成的文本的路径

    (5) GUI接口

    接口说明:初始化系统界面配置,弹出欢迎界面;

    接口参数:sys.argv;

    返回结果:None;

    三、软件系统概念原型的不同视图

    1. 分解视图

    分解是构建软件架构模型的关键步骤,分解视图也是描述软件架构模型的关键视图,一般分解视图呈现为较为明晰的分解结构特点。分解视图用软件模块勾划出系统结构,往往会通过不同抽象层级的软件模块形成层次化的结构。

    本项目采用面向功能的分解方法,使用用例建模手段,画出面向功能的分解视图:

    (1) 首先画出系统开发者后台管理子系统的分解视图:
    在这里插入图片描述
      (2) 然后画出客户使用识别子系统的分解视图:
    在这里插入图片描述
      (3) 最终得到整个系统的分解视图:
    在这里插入图片描述

    1. 执行视图

    执行视图展示了系统运行时的时序结构特点,比如流程图、时序图等。执行视图中的每一个执行实体,一般称为组件(Component),都是不同于其他组件的执行实体。如果有相同或相似的执行实体那么就把它们合并成一个。

    a. 业务流程分析

    系统训练阶段大致分为以下几个步骤:

    ① 对训练集数据预处理;

    ② 训练文本行检测模型;

    ③ 训练文本行识别模型;

    ④ 结束;

    管理员训练流程:
    在这里插入图片描述

    用户使用系统的业务流程分为以下几个步骤:

    ① 进入系统首页;

    ② 上传一批图片;

    ③ 系统对这批图片进行预处理、检测并识别;

    ④ 用户得到识别后的结果;

    ⑤ 退出系统;

    用户使用系统的业务流程:
    在这里插入图片描述
    3. 实现视图

    实现视图是描述软件架构与源文件之间的映射关系。典型的实现视图就可以由软件项目的源文件目录树来呈现。

    本项目的目录树如图所示:
      在这里插入图片描述

    四、数据建模

    根据上述的用例建模和业务领域建模,可以得到各个类的数据模型:

    用户
    序号	字段	字段类型	字段描述	备注1	user_ID	String	用户ID	主键、自增2	user_name	String	用户名	3	account_num	String	账号	4	password	 String	 密码	5	phone_num	String	电话号码	要求11位6	others	String	其他信息	7	user_class	int	用户类别	两类:客户和管理员

    客户
    序号	字段	字段类型	字段描述	备注1	user_ID	String	用户ID	外键2	user_class	int	用户类别

    管理员
    在这里插入图片描述

    文件类
    序号	字段	字段类型	字段描述	备注1	file_ID	String	文件ID	主键、自增2	file_format	String	文件格式	3	subfile_num	String	子文件数目	4	subfile_name_list	List	子文件名列表	5	file_class	int	文件类别	分为图片和标签

    图片类
    序号	字段	字段类型	字段描述	备注1	pic_ID	String	图片ID	指一批图片而不是一张;主键、自增

    标签类
    在这里插入图片描述

    工具类
    在这里插入图片描述

    五、系统运行环境和技术选型说明

    1. 开发环境及技术路线:
      

    本项目拟采用的开发环境为:

    1. 操作系统: Windows10, MacOS 10.11

    2. 集成开发环境IDE: Pycharm

    3. 编程语言: Python 3.6 4. 深度学习框架: TensorFlow 2.3.0 5. 依赖库: OpenCV 3.4.2, PyQT 5.9.2

    本项目使用的技术路线为:

    1. 图像预处理部分: 使用OpenCV对输入图像进行归一化处理

    2. 文本行定位部分: 使用形态学方法定位, 备选(使用DBNet或EAST等深度学习网络定位)

    3. 文本行识别部分: 使用CRNN模型识别文字

    4. GUI部分: 使用PyQT5进行GUI设计

    六、概念原型的核心工作机制

    概念原型是一种虚拟的、理想化的软件产品形式。
    在这里插入图片描述

    根据上面的用例建模和数据建模可以从两方面总结系统的概念原型:

    (1) 从用户角度:用户可以上传本地的一批中文手写图像,点击按钮后,系统会使用文本行检测模型对文本行进行定位,最后对这些图片进行识别。识别完成后会在界面上向客户展示识别结果。

    (2) 从管理员角度:管理员可以更改模型以及微调模型。

    七、总结与展望

    本项目预期实现文本行定位和检测系统,以及一个能够识别手写中文文本行并达到预定准确度的模型。本文对这个项目进行了概要设计,在分析与设计的过程中,既加深了软件工程理论知识也提升了项目实践能力。同时认识到做好概要设计对于软件工程的重要性,为日后继续学习奠定了基础。

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  • 票据单据识别OCR

    千次阅读 2018-08-06 18:20:05
    票据单据识别OCR是一款通用的数据批量采集软件,适用于具有表格特征的表单、问卷、单证,通过扫描、图像处理、自动分类、OCR(光学字符识别)技术,将表格图像中的数据信息准确、快速、真实地提取并保存,数据结果可...

    票据单据识别OCR是一款通用的数据批量采集软件,适用于具有表格特征的表单、问卷、单证,通过扫描、图像处理、自动分类、OCR(光学字符识别)技术,将表格图像中的数据信息准确、快速、真实地提取并保存,数据结果可导出为标准的数据格式,如Excel表,与企事业单位的ERP、CRM等系统实现无缝结合。系统支持中英文、数字、符号等多类型字符的手写体、印刷体识别。

    票据单据识别OCR表格表单是一种高度精炼,集中的信息表达手段,纸质表格被广泛的应用于数据采集,将纸质表格数据转换成电子数据是信息化必然趋势。传统的人工数据录入方式效率低下、差错率高、成本昂贵,我们结合其在OCR(光学字符识别)领域的尖端技术,为客户提供企业级的数据采集方案,在数据采集和数据应用之间架起高速通道。

    传统的人工数据录入方式,这是目前企业使用最多最直接的方式,由专门的数据录入员将数据一条一条录入计算机存储,数据流向企业ERP系统、Excel记录型表格。这种方式耗费了大量的人力和时间,计算机在此方案中只是数据载体,并未高效应用,弊端显而易见:

    1. 录单任务繁重、强度大、录入员在高强度重复工作状态下极易疲劳出错;

    2. 增加录单人手、增加计算机设备都导致办公成本增加;

    3. 基础数据采集效率低下导致综合统计数据滞后,导致公司的其他业务信息管理系统(如ERP、CRM)所发挥的性能大打折扣,从而影响企业正确决策。

    票据单据识别OCR使用OCR技术实现自动录单,目前部分ERP软件商集成了OCR(光学字符识别)技术,通过批量扫描识别的方式采集表单、订单数据,大大提高数据采集的效率。OCR识别录单方式是对传统录入方式的一个颠覆,基于先进的图像处理、 OCR&ICR(智能字符识别)技术,把繁重重复的工作交给计算机去处理,充分发挥了计算机处理技术的优势,录单主体的变更带来的是录单效率本质的提高,这也是OCR技术的初衷。简单举例,一张A4订单中有15条数据,熟练录入员录单需要120秒,而OCR技术仅需要1.5秒,速率提高是120S/1.5S = 79倍,优势极为明显。

    票据单据识别OCR系统识别性能参数:

    识别字符类型

    印刷体:中文(简繁体)、英文、数字手写体:中文(简繁体)、英文、数字符号类:标识码、条码、 CheckBox、╳、▇、○、●等,可定制符号8种可定制字符:日、韩、蒙古、藏、维吾尔、哈萨克、柯尔克孜、阿拉伯文识别速度单张表格的识别速度在 1 秒钟左右;识别率对于版面整洁的印刷字符的识别,正确率达99.96%对于规范手写数字、英文的识别,正确率达98.5%对于规范手写汉字的识别,正确率在 85%左右;

    票据单据识别OCR SDK主要模块及功能特点:

    表格模板编 辑器:轻松快速定义识别模板;图像预处理模块:自动去黑边、自动纠偏、去噪声、图像自动旋转、多种二值化方法处理;表格自动分类:系统能自动区分当前表格、票据的业务类别,实现全自动归档;字符识别引擎:支持识别丰富的文字、符号类型;快速校对工具:纵向(集字)校对器、横向校对器

    票 性能:CPU- 2.0 GHz,内存-512 MB,硬盘- 2G;

    操作系统:Windows系列

    API接口:以标准的DLL(动态链接库)、OCX控件方式提供,支持VB、C#、Delphi、PB、C/C++/VC++、Java等常用程序语言的调用;

    展开全文
  • OCR--票据单据识别

    千次阅读 2020-05-07 16:52:18
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空空如也

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