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    ocr图像处理识别文本技术

    ocr图像处理识别文本技术

    Optical Character Recognition (OCR) is an amazing time saver when it works well and a huge time sink when it malfunctions. Check out this comparison of 10 OCR tools to find one best suited for your project.

    光学字符识别(OCR)在工作良好时可节省大量时间,而在发生故障时可以节省大量时间。 对比一下10种OCR工具,找出最适合您的项目的工具。

    Freeware Genius pitted 5 web-based OCR services and 5 desktop OCR apps against each other. All the services/apps are either free or have a trial/free for home use component. Their reviews include the license, system requirements, input file type, output filetype, dictionary languages, and a Pro/Con section highlighting the best and worst of each tool.

    免费软件Genius将5个基于Web的OCR服务和5个桌面OCR应用程序相互对抗。 所有服务/应用程序都是免费的,或者具有免费试用版/家庭版组件。 他们的评论包括许可证,系统要求,输入文件类型,输出文件类型,字典语言,以及Pro / Con部分,突出显示每种工具的最佳和最差。

    Hit up the link below to check out all the reviews plus some additional tips on improving your OCR scans.

    点击下面的链接,查看所有评论以及一些改进OCR扫描的其他提示。

    How To Extract Text From Images: A Comparison of 10 Free OCR Tools [Freeware Genius]

    如何从图像中提取文本:10个免费OCR工具的比较 [免费软件Genius]

    翻译自: https://www.howtogeek.com/96712/extract-text-from-images-10-ocr-tool-compared/

    ocr图像处理识别文本技术

    展开全文
  • 因此,图像文本识别能够将图像文本区域转化成计算机可以读取和编辑的符号,打通了图像到文本再到信息的通路。 随着计算机算力的提升,基于深度学习方法的本文识别技术逐渐成为主流,而深度学习数...

    代码地址如下:
    http://www.demodashi.com/demo/14792.html

    一、开发背景

    图像中的文本识别近几年来备受瞩目。通常来说,图片中的文本能够比图片中其他内容提供更加丰富的信息。因此,图像文本识别能够将图像中的文本区域转化成计算机可以读取和编辑的符号,打通了从图像到文本再到信息的通路。

    随着计算机算力的提升,基于深度学习方法的本文识别技术逐渐成为主流,而深度学习中数据集的获取是重中之重。本脚本实现读取语料集中的文本内容,以保存为图像形式的数据集,用于模型训练。

    二、脚本效果

    1、IDE中的运行界面

    (1)选择字体文件

    (2)生成数据集

    2、生成的图像

    不使用数据增强


    使用数据增强



    3、映射表

    存储图像文件名和类别序列标注的对应关系

    三、具体开发

    1、功能需求

    1. 根据用户指定的语料数据生成图像文件及映射表
    2. 用户可自行更改文本长度,图像数量及图像尺寸
    3. 用户可自行选择是否进行增强处理

    2、实际项目

    1. 项目结构

    (1)根目录下的fonts文件夹用于存放ttf字体文件, imageset文件夹用于存放输出图像和映射表
    (2)config中设置相关参数并存放语料文件, dict5990.txt是字典, sentences.txt是语料集

    2. 实现思路

    3. 代码实现

    1. 设置参数
    # 语料集
    corpus = 'config/sentences.txt'
    dict = 'config/dict5990.txt'
    
    # 字体文件路径
    FONT_PATH = 'fonts/'
    
    # 输出路径
    OUTPUT_DIR = 'imageset/'
    
    # 样本总数
    n_samples = 50
    # 每行最大长度
    sentence_lim = 10
    # 画布能容纳的最大序列长度,对应img_w
    canvas_lim = 50
    
    2. 构建生成器

    1. 加载字体文件

    # 选择字体
    root = tk.Tk()
    root.withdraw()
    self.font_path = filedialog.askopenfilename()
    		
    def load_fonts(self, factor, font_path):
    	""" 加载字体文件并设定字体大小
            """
    	self.fonts = []
    	# 加载字体文件
    	font = ImageFont.truetype(font_path, int(self.img_h*factor), 0)
    	self.fonts.append(font)
    

    2. 构建字典

    def build_dict(self):
    	""" 打开字典,加载全部字符到list
                每行是一个字
            """
    	with codecs.open(self.dictfile, mode='r', encoding='utf-8') as f:
    		# 按行读取语料
    		for line in f:
    			# 当前行单词去除结尾,为了正常读取空格,第一行两个空格
    			word = line.strip('\r\n')
    			# 只要没超出上限就继续添加单词
    			self.dict.append(word)
    			# 最后一位作为空白符
    			self.blank_label = len(self.dict)
    

    3. 加载语料

    def build_train_list(self, num_rows, max_row_len=None):
    	# 过滤语料,留下适合的内容组成训练list
    	assert max_row_len <= self.img_lim
    	self.num_rows = num_rows
    	self.max_row_len = max_row_len
    	sentence_list = []
    	self.train_list = []
    	
    	with codecs.open(self.corpus_file, mode='r', encoding='utf-8') as f:
    		# 按行读取语料
    		for line in f:
    			sentence = line.rstrip().replace(' ', '')  # 当前行单词
    			if len(sentence) <= max_row_len and len(sentence_list) < num_rows:
    				# 只要句子长度不超过画布上限且句子数量没超出上限就继续添加
                        sentence_list.append(sentence)
    			elif len(sentence) > max_row_len and len(sentence_list) < num_rows:
                    # 截断句子
                    sentence_list.append(sentence[0:max_row_len])
    
    	if len(sentence_list) < self.num_rows:
    		raise IOError('语料不够')
    
    	for i, sentence in enumerate(sentence_list):
    		# 遍历语料中的每一句(行)
    		# 将单词分成字符,然后找到每个字符对应的整数ID list
    		label_sequence = []
    		for j, word in enumerate(sentence):  # 检查句子中是否包含生僻字
    			try:
    				index = self.dict.index(word)
    				label_sequence.append(index)
    			except ValueError:
    				print("字典不包含:{},已忽略".format(word))
    				sentence_list[i] = sentence_list[i][0:j] + sentence_list[i][j+1:]  # 从该句中删除生僻字
    
    	self.train_list = sentence_list  # 过滤后的训练集
    	np.random.shuffle(self.train_list)  # 打乱顺序
    

    4. 保存映射表

    def mapping_list(self):
    	# 写图像文件名和类别序列的对照表
    	file_path = os.path.join(cfg.OUTPUT_DIR, 'map_list.txt')
    	with codecs.open(file_path, mode='w', encoding='utf-8') as f:
    		for i in range(len(self.train_list)):
    			f.write("{}.png {} \n".format(i, self.train_list[i]))
    

    5. 绘制图像

        def paint_text(self, text, i):
            """ 使用PIL绘制文本图像,传入画布尺寸,返回文本图像
            :param h: 画布高度
            :param w: 画布宽度
            """
            # 创建画布
            canvas = np.zeros(shape=(self.img_h, self.img_w), dtype=np.uint8)
            canvas[0:] = 255
            # 转换图像模式,保证合成的两张图尺寸模式一致
            ndimg = Image.fromarray(canvas).convert('RGBA')
            draw = ImageDraw.Draw(ndimg)
    
            font = self.fonts[-1]
            text_size = font.getsize(text)  # 获取当前字体下的文本区域大小
    
            # 自动调整字体大小避免超出边界, 至少留白水平20%
            margin = [self.img_w - int(0.2*self.img_w), self.img_h - int(0.2*self.img_h)]
            while (text_size[0] > margin[0]) or (text_size[1] > margin[1]):
                self.font_factor -= 0.1
                self.load_fonts(self.font_factor, self.font_path)
                font = self.fonts[-1]
                text_size = font.getsize(text)
    
            # 随机平移
            horizontal_space = self.img_w - text_size[0]
            vertical_space = self.img_h - text_size[1]
            start_x = np.random.randint(2, horizontal_space-2)
            start_y = np.random.randint(2, vertical_space-2)
    
            # 绘制当前文本行
            draw.text((start_x, start_y), text, font=font, fill=(0, 0, 0, 255))
            img_array = np.array(ndimg)
    
            # 转灰度图
            grey_img = img_array[:, :, 0]  # [32, 256, 4]
            if self.aug == True:
                auged = augmentation(grey_img)
                ndimg = Image.fromarray(auged).convert('RGBA')
    
            save_path = os.path.join(cfg.OUTPUT_DIR, '{}.png'.format(i))  # 类别序列即文件名
            ndimg.save(save_path)
    

    6. 数据增强

    def speckle(img):
        severity = np.random.uniform(0, 0.6*255)
        blur = ndimage.gaussian_filter(np.random.randn(*img.shape) * severity, 1)
        img_speck = (img + blur)
        img_speck[img_speck > 255] = 255
        img_speck[img_speck <= 0] = 0
        return img_speck
    
    
    def augmentation(img, ):
        # 不能直接在原始image上改动
        image = img.copy()
        img_h, img_w = img.shape
        mode = np.random.randint(0, 9)
        '''添加随机模糊和噪声'''
        # 高斯模糊
        if mode == 0:
            image = cv2.GaussianBlur(image,(5, 5), np.random.randint(1, 10))
    
        # 模糊后二值化,虚化边缘
        if mode == 1:
            image = cv2.GaussianBlur(image, (9, 9), np.random.randint(1, 8))
            ret, th = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
            thresh = image.copy()
            thresh[thresh >= th] = 0
            thresh[thresh < th] = 255
            image = thresh
    
        # 横线干扰
        if mode == 2:
            for i in range(0, img_w, 2):
                cv2.line(image, (0, i), (img_w, i), 0, 1)
    
        # 竖线
        if mode == 3:
            for i in range(0, img_w, 2):
                cv2.line(image, (i, 0), (i, img_h), 0, 1)
    
        # 十字线
        if mode == 4:
            for i in range(0, img_h, 2):
                cv2.line(image, (0, i), (img_w, i), 0, 1)
            for i in range(0, img_w, 2):
                cv2.line(image, (i, 0), (i, img_h), 0, 1)
    
        # 左右运动模糊
        if mode == 5:
            kernel_size = 5
            kernel_motion_blur = np.zeros((kernel_size, kernel_size))
            kernel_motion_blur[int((kernel_size - 1) / 2), :] = np.ones(kernel_size)
            kernel_motion_blur = kernel_motion_blur / kernel_size
            image = cv2.filter2D(image, -1, kernel_motion_blur)
    
        # 上下运动模糊
        if mode == 6:
            kernel_size = 9
            kernel_motion_blur = np.zeros((kernel_size, kernel_size))
            kernel_motion_blur[:, int((kernel_size - 1) / 2)] = np.ones(kernel_size)
            kernel_motion_blur = kernel_motion_blur / kernel_size
            image = cv2.filter2D(image, -1, kernel_motion_blur)
    
        # 高斯噪声
        if mode == 7:
            row, col = [img_h, img_w]
            mean = 0
            sigma = 1
            gauss = np.random.normal(mean, sigma, (row, col))
            gauss = gauss.reshape(row, col)
            noisy = image + gauss
            image = noisy.astype(np.uint8)
    
        # 污迹
        if mode == 8:
            image = speckle(image)
        return image
    

    4. 使用说明

    运行sample_generator.py后会跳出对话框, 选择字体文件即可生成数据集
    从文本到图像——文本识别数据集生成器

    代码地址如下:
    http://www.demodashi.com/demo/14792.html

    注:本文著作权归作者,由demo大师发表,拒绝转载,转载需要作者授权

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  • 有多种方法可以检测图像文本.我建议查看this question here,因为它也可以回答你的情况.虽然它不在python,但是代码可以很容易地c转换为python(只需看看API并将方法c转换为python,而不是很难.当我为自己的...

    有多种方法可以检测图像中的文本.

    我建议查看this question here,因为它也可以回答你的情况.虽然它不在python中,但是代码可以很容易地从c转换为python(只需看看API并将方法从c转换为python,而不是很难.当我为自己的单独问题尝试代码时,我自己做了) .这里的解决方案可能不适用于您的情况,但我建议您尝试使用它们.

    如果我要解决这个问题,我会做以下过程:

    准备你的形象:

    如果您要编辑的所有图像与您提供的图像大致相同,则实际设计包含一系列灰色,文本始终为黑色.我会先将所有非黑色(或已经是白色)的内容变白.这样做只会留下黑色文字.

    # must import if working with opencv in python

    import numpy as np

    import cv2

    # removes pixels in image that are between the range of

    # [lower_val,upper_val]

    def remove_gray(img,lower_val,upper_val):

    hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    lower_bound = np.array([0,0,lower_val])

    upper_bound = np.array([255,255,upper_val])

    mask = cv2.inRange(gray, lower_bound, upper_bound)

    return cv2.bitwise_and(gray, gray, mask = mask)

    现在你所拥有的只是黑色文本,目标是获得那些盒子.如前所述,有不同的方法可以解决这个问题.

    笔画宽度变换(SWT)

    查找文本区域的典型方法:您可以使用描边宽度变换找到文本区域,如Boris Epshtein,Eyal Ofek和Yonatan Wexler所描述的“Detecting Text in Natural Scenes with Stroke Width Transform “所示.说实话,如果这和我认为的一样快,可靠,那么这种方法比我的代码更有效.您仍然可以使用上面的代码来删除蓝图设计,这可能有助于swt算法的整体性能.

    Here is a c library实现了他们的算法,但据说这是非常原始的,并且文档说明是不完整的.显然,为了将这个库与python一起使用,将需要一个包装器,目前我还没有看到提供的官方库.

    我链接的库是CCV.它是一个用于应用程序的库,而不是重新创建的算法.因此,这是一个可以使用的工具,这违背了OP希望从“第一原则”制定它,如评论中所述.如果您不想自己编写算法代码,仍然有用,知道它存在.

    家庭酿造的非SWT方法

    如果你有每个图像的元数据,比如在xml文件中,它说明每个图像中标记了多少个房间,那么你可以访问该xml文件,获取有关图像中标签数量的数据,然后存储一些变量中的数字,例如num_of_labels.现在拍摄您的图像,然后通过一个以您指定的设定速率侵蚀的while循环,在每个循环中查找图像中的外部轮廓,并在您拥有与num_of_labels相同数量的外部轮廓时停止循环.然后只需找到每个轮廓的边界框,就完成了.

    # erodes image based on given kernel size (erosion = expands black areas)

    def erode( img, kern_size = 3 ):

    retval, img = cv2.threshold(img, 254.0, 255.0, cv2.THRESH_BINARY) # threshold to deal with only black and white.

    kern = np.ones((kern_size,kern_size),np.uint8) # make a kernel for erosion based on given kernel size.

    eroded = cv2.erode(img, kern, 1) # erode your image to blobbify black areas

    y,x = eroded.shape # get shape of image to make a white boarder around image of 1px, to avoid problems with find contours.

    return cv2.rectangle(eroded, (0,0), (x,y), (255,255,255), 1)

    # finds contours of eroded image

    def prep( img, kern_size = 3 ):

    img = erode( img, kern_size )

    retval, img = cv2.threshold(img, 200.0, 255.0, cv2.THRESH_BINARY_INV) # invert colors for findContours

    return cv2.findContours(img,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # Find Contours of Image

    # given img & number of desired blobs, returns contours of blobs.

    def blobbify(img, num_of_labels, kern_size = 3, dilation_rate = 10):

    prep_img, contours, hierarchy = prep( img.copy(), kern_size ) # dilate img and check current contour count.

    while len(contours) > num_of_labels:

    kern_size += dilation_rate # add dilation_rate to kern_size to increase the blob. Remember kern_size must always be odd.

    previous = (prep_img, contours, hierarchy)

    processed_img, contours, hierarchy = prep( img.copy(), kern_size ) # dilate img and check current contour count, again.

    if len(contours) < num_of_labels:

    return (processed_img, contours, hierarchy)

    else:

    return previous

    # finds bounding boxes of all contours

    def bounding_box(contours):

    bBox = []

    for curve in contours:

    box = cv2.boundingRect(curve)

    bBox.append(box)

    return bBox

    来自上述方法的结果框将在标签周围具有空间,并且如果框被应用于原始图像,则这可以包括原始设计的一部分.为了避免这种情况,可以通过新发现的盒子制作感兴趣的区域并修剪空白区域.然后保存那个roi的形状作为你的新盒子.

    也许你无法知道图像中会有多少标签.如果是这种情况,那么我建议您使用侵蚀值,直到找到最适合您的情况并获得所需的斑点.

    或者,您可以在删除设计后尝试在剩余内容上找到轮廓,并根据它们彼此的距离将边界框组合成一个矩形.

    找到盒子后,只需使用相对于原始图像的盒子即可完成.

    OpenCV 3中的场景文本检测模块

    正如您对问题的评论中所提到的,在opencv 3中已经存在场景文本检测(而不是文档文本检测)的方法.我知道您无法切换版本,但对于那些具有相同问题且不受限制的人对于较旧的opencv版本,我决定将其包含在最后.可以通过简单的谷歌搜索找到场景文本检测的文档.

    用于文本检测的opencv模块还带有实现tessaract的文本识别功能,tessaract是一个免费的开源文本识别模块. tessaract的垮台,以及opencv的场景文本识别模块,它不像商业应用程序那样精致,使用起来很耗时.因此降低了它的性能,但是它可以免费使用,所以它是我们在没有付钱的情况下获得的最好的,如果你想要文本识别的话.

    链接:

    老实说,我缺乏opencv和图像处理方面的经验和专业知识,以便提供实现文本检测模块的详细方法.与SWT算法相同.在过去的几个月里,我刚刚介绍了这些内容,但随着我的了解,我将编辑这个答案.

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    iText mac版软件功能

    1.轻松选择图像

    iText支持多种方式选择图像,操作非常方便。

    2.捕获屏幕

    iText内置屏幕捕获工具。只需按下快捷键⇧⌘1,捕获屏幕上的任何区域,即可提取其中的文本。提示:已识别的文本已复制到系统剪贴板。你可以直接粘贴。

    3.将图像拖动到菜单栏图标

    例如,当您在Twitter中看到图像并想要提取内部的文本或数字时,只需将图像拖动到iText的菜单栏图标,您就可以得到您想要的内容。

    4.选择图像文件

    当然,您也可以选择要识别的图片文件。但是,在这种情况下,优选上述拖动。

    170d3cb906c2351ed706927593c28b81.png
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  • 使用一行Python代码图像读取文本

    千次阅读 多人点赞 2020-01-10 13:12:59
    但在这里,情况正好相反——对你来说很琐碎的任务,比如识别图像的猫或狗,对电脑来说真的很难。在某种程度上,我们是天造地设的一对。至少现在是这样。 虽然图像分类和涉及到一定程度计算机视觉的任务可能需...
  • 我们生活在这样一个时代:任何一个组织或公司要想扩大规模并保持相关性,就必须改变他们对技术的看法,并...这篇文章是关于在自然场景图像进行文本识别的光学字符识别(OCR)。我们将了解为什么这是一个棘手的问题...
  • 自动识别图像文本(包括包含图像的PDF)的潜在好处是巨大的。人们在Dropbox存储了超过200亿个图像和PDF文件。在这些文件,10-20%是文档类收据和白板图像的照片 - 而不是文档本身。这些现在是自动图像文本识别...
  • Image2Text是一个python包装程序,可使用图像提取文本并将其另存为文本文件。 Tesseract是用于各种操作系统的光学字符识别引擎。它是免费软件,根据Apache许可证2.0版发布,自2006年以来一直由Google赞助开发。...
  • 在上一篇文章,我们简单讲解了文本识别分类器之卷积神经网络(CNN)分类器,在这篇文章,将 文本识别分类器的结构,文本识别分类器的输入,以及 文本识别模块的设计 三个方面讲述。 1.文本识别分类器的结构 ...
  • 图形混合文本的文档图像中识别光学字符具有广泛的应用,例如文档自动阅读。 从文本混合中分割文档区域是该系统的关键步骤。 分割过程包括两个阶段,一是基于Gabor滤波器提取每个块的纹理特征,二是对基于分割的核...
  • Dynamic Web TWAIN 是应用于Web应用程序的TWAIN扫描识别工具,只需在TWAIN接口写几行代码,就可以用兼容TWAIN的扫描仪扫描文档或数码相机/采集卡获取图像,并对采集下来的图像进行处理。 版本支持 ...
  • 该项目旨在使用光学字符识别从扫描的图像PDF提取表格。 安装要求 Tesseract OCR sudo apt-get install tesseract-ocr 影像魔术师 sudo apt-get install imagemagick PDF实用程序 sudo apt-get install poppler-...
  • Textocry-图像复制文本 是一个Chrome扩展程序,可使用最佳的开源OCR引擎图像复制文本。 作为开发人员,您并不总是能找到文本格式的代码,通常是另一种代码: 视频格式-YouTube / Multiplesight教程。 图片...
  • OpenCV模板匹配识别图片的数字

    热门讨论 2021-03-29 00:29:08
    OpenCV模板匹配识别图片的数字 前言 本博客主要实现利用OpenCV的模板匹配识别图像的数字,然后把识别出来的数字输出到txt文件,如果识别失败则输出“读取失败”。 操作环境: OpenCV - 4.1.0 Python 3.8.1 ...
  • TheImageFetcher是一种高性能的工具,可让您Google图片快速提取大量图片。 根据互联网连接,可以在一秒钟内获取图像。 该工具允许将图像源保存在外部文本文件,并指定应为搜索查询保存图像的路径。 为什么要...
  • 通过识别页面存在的段落,对行进行分段并运行手写识别以准确地识别文本,该代码有助于将手写页面转换为数字文本。 使用的数据集是IAMDataset( ),其中包含约6,000个带标签的句子和约120,000个带标签的单词。 ...
  • 本文提出了一种城市场景的街道图像检测和识别交通板块并对其信息进行分析的方法。基于定向梯度的直方和线性支持向量机检测交通面板。使用连接的组件分析方法对交通面板上的文本字符串和符号进行分段。最后,...
  • itext mac中文版是一款图片中识别文字的OCR(光学字符识别)工具。通过截图、拖拽图片,即可以扫描版的PDF等任意图片中识字,并且可以很好的解决摘抄和批注需求。 iText for mac版官方介绍 iText Pro Mac版拥有...

空空如也

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