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社区首页 >专栏 >腾讯云OCR在制造业的应用：内存模组产品识别实战指南

腾讯云OCR在制造业的应用：内存模组产品识别实战指南

原创
作者头像
Lion 莱恩呀
发布于 2025-01-02 04:18:17
发布于 2025-01-02 04:18:17
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文章被收录于专栏：云产品运用云产品运用
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一、 背景

制造业在产品识别环节经历着前所未有的挑战。传统的依赖人工进行产品识别的方法效率低下，难以满足现代化生产线高速运转的需求，导致生产周期延长和交货延迟。 高昂的人工成本进一步加剧了这个问题，尤其是在需要大量人力进行细致检查和分类的场景下。 此外，人工识别容易出错，即使经验丰富的工人也可能出现视觉疲劳和判断失误。因此，提高产品识别效率、降低人工成本和错误率，已成为许多制造企业亟待解决的关键问题。

腾讯云OCR是腾讯云提供的一项强大的图像识别服务，能够快速、准确地将图片或文档中的文字信息提取出来。 它基于腾讯云领先的深度学习技术，具备卓越的图像识别能力，能够处理多种语言、多种字体、不同清晰度和复杂的背景图像。

腾讯云OCR的优势在于其高精确性和高效率。 处理速度快，能够快速识别大量的图像，有效减少人工处理的时间，大幅提升工作效率。 此外，腾讯云OCR还提供灵活的API接口和SDK，方便用户集成到各种应用系统中，降低了开发和部署成本。

本文通过内存模组产品识别案例，详细讲解腾讯云OCR在制造业的应用，并提供可操作的实战指南。

二、 腾讯云OCR技术概述

运用顶尖的深度学习、图像检测和OCR大模型技术，腾讯云OCR实现了对任意版式文档的结构化信息提取。从标准化证件到复杂的物流单据，都能精准识别。系统预先学习并建立了键值对映射关系，并支持客户自定义模板，显著提升数据录入效率，广泛应用于政务、票据审核、行业表单和国际物流等领域。

核心功能：

  • 灵活键值定义： 用户可自行定义键值对（key-value），系统将自动匹配图片文字与自定义键值，从而解析任意版式图片的结构化信息。
  • 智能模板匹配： 系统能智能识别上传图片，并将其自动匹配到已有的模板，无需人工分类，快速实现结构化信息提取。
  • 自定义字段类型： 支持创建多种字段类型，针对不同内容（如金额、日期、数字）进行精准优化，提升识别准确率。 更进一步，用户可自定义字段的可能取值范围，实现智能校正和规范化输出。

核心优势：

  • 精准识别： 支持各种版式的证件和票据识别，其字段识别精度处于行业领先地位，文本识别准确率超过98%，结构化识别准确率超过85%。
  • 全面覆盖： 涵盖多种常见证件和票据的结构化信息提取，例如警官证、教师资格证、道路运输证等，广泛适用于各行各业。
  • 便捷易用： 只需简单的几步操作即可创建个性化模板，快速提取结构化数据，大幅提升数据录入效率。
  • 多语言支持，API接口易于集成。

适用场景：

  • 政务及身份认证： 适用于政务、教育、金融等行业，可高效处理各类标准化证件（如警官证、英语等级证书、教师资格证、临时身份证等）的结构化信息提取，简化身份认证流程，提升业务办理效率。
  • 行业表单自动化： 针对医疗、物流、金融、制造等行业，支持定制专属模板，自动识别和录入财务票据、体检报告、物流单据等各类表单信息，实现业务流程自动化，提升行业信息化水平。

腾讯云智能结构化OCR提供两种方案，满足不同需求：

基础版： 就像一个通用的文字识别工具，能轻松搞定各种常见文档，比如身份证、银行卡、发票等等，只要文字比较规范，它都能准确识别。

高级版： 如果你需要更强大的功能，高级版就是你的选择。它可以根据你的具体情况定制识别模板，即使是格式复杂、设计独特的文档，它也能轻松应对，特别适合一些对识别精度要求很高的特殊行业。 你可以把它想象成一个私人订制版文字识别专家，能满足你所有个性化需求。

三、 内存模组产品识别需求

简单来说就是：用电脑“看”懂内存条上的信息！ 你想想，内存条上那些型号、容量、频率、生厂商等等，密密麻麻的小字，人工一个一个看太费劲了，对吧？

所以需要有一个系统，能快速、准确地从内存条的图片或者视频里，直接把这些关键信息都识别出来。

不过这活儿还真有点难！内存条上的标签往往很小，字体也五花八门，有的字还模糊不清；拍照的时候，光线不好或者角度不对，也会影响识别效果。

但我们希望最后能做到：系统自动把这些信息提取出来，整理成规规矩矩的表格，这样就能方便地用来分析和处理数据了，不用再人工录入，省时省力！

比如这样的图片中提取出标签的所有信息：

想体验腾讯云智能结构化OCR的强大功能？

可以点击上面的“了解产品详情及文档”链接，然后在页面找到“立即体验”按钮，开始OCR之旅！

四、基于腾讯云OCR的内存模组产品识别

玩转腾讯云智能OCR！

4.1、准备工作

第一步： 先登录腾讯云控制台。还没账号？官方提供了账号注册教程 快速完成注册和实名认证。

第二步：开通服务 点击进入文字识别控制台 ，轻松开通服务。开通后如下：

第三步：根据需求，可以选择以下四种方式之一

  1. 零代码体验： 想快速体验？直接使用文字识别体验Demo，选择“行业文档识别>智能结构化”即可。 注意：此方式仅供体验，每次只能识别一张图片，不适合实际开发。
  2. 在线API调用(初学者友好): 如果你懂HTTP请求和API调用，可以使用API 3.0 Explorer 在线测试API，体验在线调用、签名验证、代码生成等功能。
  3. 服务端API开发(开发者): 腾讯云OCR提供了多种语言SDK(Python, Java, C++, PHP, Go, NodeJS, .Net等) ，快速集成文字识别功能。服务端API接入指南 将帮助快速上手。
  4. 客户端SDK集成(移动端开发者): 针对Android和iOS平台，腾讯云OCR提供了客户端SDK，轻松将文字识别功能集成到App中。客户端SDK下载 和客户端Demo 将帮助快速完成集成。

腾讯云API 3.0全新升级的开发者工具套件(SDK 3.0)现已推出，作为C++后端开发工程师，本文首选C++编程语言高效接入腾讯云服务。

4.2、API调用与代码实现

关于C++ SDK的安装教程可以参考腾讯云SDK中心的教程，这里不一一赘述了。

代码语言：bash
AI代码解释
复制
git clone https://github.com/TencentCloud/tencentcloud-sdk-cpp.git
cd tencentcloud-sdk-cpp
mkdir sdk_build
cd sdk_build
# centos 下使用 cmake3 ..
# 指定产品编译，分号;分隔
cmake -DBUILD_MODULES="cvm;cbs" ..
make
sudo make install

下面我们通过API Explorer中在线这个功能，以通用印刷体识别（高精度版）为例。

调用后会得到类似如下的 JSON 结果：

代码语言：bash
AI代码解释
复制
{
  "Response": {
    "Angle": 359.989990234375,
    "RequestId": "9957e1ca-b0f1-4f5f-8e31-9317a7cc3462",
    "TextDetections": [
      {
        "AdvancedInfo": "{\"Parag\":{\"ParagNo\":1}}",
        "Confidence": 100,
        "DetectedText": "SK hym",
        "ItemPolygon": {
          "Height": 14,
          "Width": 38,
          "X": 48,
          "Y": 32
        },
        "Polygon": [
          {
            "X": 49,
            "Y": 32
          },
          {
            "X": 85,
            "Y": 34
          },
          {
            "X": 84,
            "Y": 45
          },
          {
            "X": 48,
            "Y": 43
          }
        ],
        "WordCoordPoint": [],
        "Words": []
      },
      {
        "AdvancedInfo": "{\"Parag\":{\"ParagNo\":4}}",
        "Confidence": 100,
        "DetectedText": "豆",
        "ItemPolygon": {
          "Height": 20,
          "Width": 13,
          "X": 576,
          "Y": 117
        },
        "Polygon": [
          {
            "X": 576,
            "Y": 117
          },
          {
            "X": 588,
            "Y": 117
          },
          {
            "X": 588,
            "Y": 136
          },
          {
            "X": 576,
            "Y": 136
          }
        ],
        "WordCoordPoint": [],
        "Words": []
      },
      {
        "AdvancedInfo": "{\"Parag\":{\"ParagNo\":2}}",
        "Confidence": 100,
        "DetectedText": "SKhynix",
        "ItemPolygon": {
          "Height": 17,
          "Width": 54,
          "X": 149,
          "Y": 145
        },
        "Polygon": [
          {
            "X": 149,
            "Y": 145
          },
          {
            "X": 202,
            "Y": 145
          },
          {
            "X": 202,
            "Y": 161
          },
          {
            "X": 149,
            "Y": 161
          }
        ],
        "WordCoordPoint": [],
        "Words": []
      },
      {
        "AdvancedInfo": "{\"Parag\":{\"ParagNo\":2}}",
        "Confidence": 100,
        "DetectedText": "16GB 2Rx8 PC4-2933Y-RE2-12",
        "ItemPolygon": {
          "Height": 18,
          "Width": 214,
          "X": 206,
          "Y": 145
        },
        "Polygon": [
          {
            "X": 206,
            "Y": 145
          },
          {
            "X": 419,
            "Y": 145
          },
          {
            "X": 419,
            "Y": 162
          },
          {
            "X": 206,
            "Y": 162
          }
        ],
        "WordCoordPoint": [],
        "Words": []
      },
      {
        "AdvancedInfo": "{\"Parag\":{\"ParagNo\":3}}",
        "Confidence": 100,
        "DetectedText": "ECO",
        "ItemPolygon": {
          "Height": 13,
          "Width": 25,
          "X": 536,
          "Y": 153
        },
        "Polygon": [
          {
            "X": 536,
            "Y": 153
          },
          {
            "X": 560,
            "Y": 153
          },
          {
            "X": 560,
            "Y": 165
          },
          {
            "X": 536,
            "Y": 165
          }
        ],
        "WordCoordPoint": [],
        "Words": []
      },
      {
        "AdvancedInfo": "{\"Parag\":{\"ParagNo\":2}}",
        "Confidence": 100,
        "DetectedText": "KOREA",
        "ItemPolygon": {
          "Height": 19,
          "Width": 52,
          "X": 147,
          "Y": 160
        },
        "Polygon": [
          {
            "X": 148,
            "Y": 160
          },
          {
            "X": 198,
            "Y": 162
          },
          {
            "X": 197,
            "Y": 178
          },
          {
            "X": 147,
            "Y": 175
          }
        ],
        "WordCoordPoint": [],
        "Words": []
      },
      {
        "AdvancedInfo": "{\"Parag\":{\"ParagNo\":2}}",
        "Confidence": 100,
        "DetectedText": "HMA82GR7CJR8N-WM TG AC 2008",
        "ItemPolygon": {
          "Height": 21,
          "Width": 228,
          "X": 204,
          "Y": 165
        },
        "Polygon": [
          {
            "X": 205,
            "Y": 165
          },
          {
            "X": 431,
            "Y": 167
          },
          {
            "X": 430,
            "Y": 185
          },
          {
            "X": 204,
            "Y": 184
          }
        ],
        "WordCoordPoint": [],
        "Words": []
      }
    ]
  }
}

点击代码示例得到如下内容：

代码语言：cpp
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#include <tencentcloud/core/Credential.h>
#include <tencentcloud/core/profile/ClientProfile.h>
#include <tencentcloud/core/profile/HttpProfile.h>
#include <tencentcloud/ocr/v20181119/OcrClient.h>
#include <tencentcloud/ocr/v20181119/model/GeneralAccurateOCRRequest.h>
#include <tencentcloud/ocr/v20181119/model/GeneralAccurateOCRResponse.h>
#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>

using namespace TencentCloud;
using namespace TencentCloud::Ocr::V20181119;
using namespace TencentCloud::Ocr::V20181119::Model;
using namespace std;

int main() {
    // 实例化一个认证对象，入参需要传入腾讯云账户 SecretId 和 SecretKey，此处还需注意密钥对的保密
        // 代码泄露可能会导致 SecretId 和 SecretKey 泄露，并威胁账号下所有资源的安全性。以下代码示例仅供参考，建议采用更安全的方式来使用密钥，请参见：https://cloud.tencent.com/document/product/1278/85305
        // 密钥可前往官网控制台 https://console.cloud.tencent.com/cam/capi 进行获取
    Credential cred = Credential("SecretId", "SecretKey");
    // 实例化一个http选项，可选的，没有特殊需求可以跳过
    HttpProfile httpProfile = HttpProfile();
    httpProfile.SetEndpoint("ocr.tencentcloudapi.com");

    // 实例化一个client选项，可选的，没有特殊需求可以跳过
    ClientProfile clientProfile = ClientProfile();
    clientProfile.SetHttpProfile(httpProfile);
    // 实例化要请求产品的client对象,clientProfile是可选的
    OcrClient client = OcrClient(cred, "ap-guangzhou", clientProfile);

    // 实例化一个请求对象,每个接口都会对应一个request对象
    GeneralAccurateOCRRequest req = GeneralAccurateOCRRequest();

    req.SetImageUrl("https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/580df53e4c7cb618ab157073809e37f9.png");

    // 返回的resp是一个GeneralAccurateOCRResponse的实例，与请求对象对应
    auto outcome = client.GeneralAccurateOCR(req);
    if (!outcome.IsSuccess())
    {
        cout << outcome.GetError().PrintAll() << endl;
        return -1;
    }
    GeneralAccurateOCRResponse resp = outcome.GetResult();
    // 输出json格式的字符串回包
    cout << resp.ToJsonString() << endl;

    return 0;
}

其中resp.ToJsonString()就是上面的JSON结果，我们只要对JSON字符串结果进行解析即可得到想要的结果。

五、 代码示例

解析JSON结果的代码：

代码语言：cpp
代码运行次数：0
运行
AI代码解释
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#include <tencentcloud/core/Credential.h>
#include <tencentcloud/core/profile/ClientProfile.h>
#include <tencentcloud/core/profile/HttpProfile.h>
#include <tencentcloud/ocr/v20181119/OcrClient.h>
#include <tencentcloud/ocr/v20181119/model/GeneralAccurateOCRRequest.h>
#include <tencentcloud/ocr/v20181119/model/GeneralAccurateOCRResponse.h>
#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
#include <json/json.h> // 需要包含jsoncpp库

using namespace TencentCloud;
using namespace TencentCloud::Ocr::V20181119;
using namespace TencentCloud::Ocr::V20181119::Model;
using namespace std;

int main() {
    // ... (Credential and Client initialization remains the same) ...

    auto outcome = client.GeneralAccurateOCR(req);
    if (!outcome.IsSuccess())
    {
        cout << outcome.GetError().PrintAll() << endl;
        return -1;
    }
    GeneralAccurateOCRResponse resp = outcome.GetResult();
    string jsonString = resp.ToJsonString();

    Json::Reader reader;
    Json::Value root;
    if (reader.parse(jsonString, root)) {
        const Json::Value& textDetections = root["Response"]["TextDetections"];
        for (const auto& detection : textDetections) {
            if (!detection["AdvancedInfo"].isNull()) {
                cout << "AdvancedInfo: " << detection["AdvancedInfo"].asString() << endl;
            }
            if (!detection["DetectedText"].isNull()) {
                cout << "DetectedText: " << detection["DetectedText"].asString() << endl;
            }
        }
    } else {
        cerr << "Failed to parse JSON: " << reader.getFormattedErrorMessages() << endl;
        return -1;
    }

    return 0;
}

为了方便，这里我使用了jsoncpp库， 源码地址是 https://github.com/open-source-parsers/jsoncpp 。

如果使用CMake构建项目，步骤会更简单：

代码语言：bash
AI代码解释
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add_subdirectory(path/to/jsoncpp) # Replace with the path to your jsoncpp source
target_link_libraries(your_target PRIVATE jsoncpp::jsoncpp)
include_directories(path/to/jsoncpp/include)

记得将 "SecretId" 和 "SecretKey" 替换成你的实际腾讯云 SecretId 和 SecretKey。

腾讯云OCR就像一个超级快的、不会疲倦的、又很准确的抄写员，它能帮你快速、廉价地把照片上的文字转换成电脑能识别的文字，省时省力又省钱！ 尤其是当你需要处理很多照片的时候，这个优势就更加明显了。

腾讯云OCR通过其高效率、高准确率和低成本的特点，为企业和个人提供了比人工识别更优越的解决方案。

六、 应用场景

腾讯云OCR在制造业的应用远不止于简单的文字识别，它还可以赋能诸多场景，例如零件识别和质量检测，显著提升效率和降低成本：

零件识别:

  • 场景: 在生产线上快速识别各种零件，包括型号、批次、生产日期等信息，用于库存管理、生产追踪和质量追溯。 许多零件上印有难以人工识别的微小字符或二维码。
  • 应用: 腾讯云OCR结合图像识别技术，可以对零件上的标识进行快速、准确的识别，即使是模糊、污损或角度倾斜的标识也能有效识别。 这可以避免人工逐一检查的低效和出错率，实现自动化识别和数据录入。 识别结果可以实时上传到生产管理系统，方便后续的流程管理。
  • 优势: 提高生产效率，降低人工成本，减少错误率，实现生产过程的数字化和可追溯性。

质量检测:

  • 场景: 检测产品外观缺陷，例如划痕、裂纹、污点等；识别产品包装上的瑕疵；验证产品上的标识是否符合标准。
  • 应用: 腾讯云OCR可以结合图像处理技术，对产品图片进行分析，自动识别出产品缺陷，并进行分类和统计。 例如，检测电路板上的元器件是否缺失或焊接不良；识别纺织品上的污点和瑕疵；检查药品包装上的标识是否完整清晰。

其他应用场景:

  • 工装管理: 识别工装工具上的标识，方便管理和维护。
  • 设备维护: 识别设备铭牌上的信息，方便维护人员快速了解设备状态。
  • 安全管理: 识别安全标识，确保生产环境安全。
  • 文档管理: 数字化生产文件，如图纸、说明书等，方便检索和管理。

腾讯云OCR在制造业场景的优势：

  • 高准确率: 即使在光线不佳或标识模糊的情况下也能保持较高的识别准确率。
  • 高效率: 可以大幅度提高识别速度，降低人工成本。
  • 可扩展性: 可以轻松集成到现有的生产管理系统中。
  • 降低成本: 减少人工成本、降低次品率、提高生产效率，整体降低生产成本。
  • 数据可视化: 将识别结果转化为数据，方便进行分析和决策。

腾讯云OCR未来的发展方向将是朝着更加智能化、自动化、个性化和普适化的方向发展，最终目标是让OCR技术成为一种简单易用、高效可靠的工具，广泛应用于各个行业和领域。

七、 总结

腾讯云OCR在内存模组产品识别中高效识别芯片型号、容量等关键信息，显著提升了生产效率和数据准确性，减少人工错误。这凸显了其在制造业中的重要意义：实现自动化质检、精细化管理，最终提升产品质量和竞争力。

参考：

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

ocr
玩转腾讯云OCR
文字识别

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

ocr
玩转腾讯云OCR
文字识别
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60页PPT全解：DeepSeek系列论文技术要点整理
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手把手教你使用python实现文字识别提取
文字识别TI-OCR 训练平台ocr2023腾讯·技术创作特训营 第三期
没事玩玩文字识别（Optical Character Recognition，OCR），发现有很多开源的可以使用，诸如easyOCR，cnocr，mmocr ，paddleocr，tesseract等。网上也有相应的demo和比较，还比较全。但是腾讯的OCR也是蛮牛，网上使用和介绍的挺少，所以本文就略微研究学习下。腾讯的OCR是基于腾讯优图实验室的深度学习技术，将图片上的文字内容，智能识别成为可编辑的文本。详情可以参见https://cloud.tencent.com/document/product/866
金鹏
2023/11/26
1.1K0
OCR技术解读和腾讯云文字识别试用教程体验
ocr云服务器云 API腾讯云ide腾讯云认证
近年来，随着人工智能技术的快速发展，OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术得到了广泛的应用和重视。OCR技术用于将印刷或手写的文本转化为可编辑的数据，极大地提高了数据处理的效率和精确度。腾讯云的文字识别服务提供了强大而可靠的OCR功能，为开发者和AI爱好者提供了便捷的文字识别解决方案。
疯狂的KK
2023/07/24
10.6K560
OCR技术解读和腾讯云文字识别试用教程体验
腾讯云OCR助力完成快速录入工单
玩转腾讯云OCR
有一部分是线上小程序投诉，这点没什么，数据直接落库，后续很容易进行追踪问题并解决。
半月无霜
2025/01/03
1970
🔍 腾讯云OCR为何物？又是如何助力各行业实现“结构化”升级？
玩转腾讯云OCR
在这个数字化和信息化高速发展的时代，各行各业都在寻求更高效的方式来管理数据。尤其是在文件处理领域，传统的人工方式已经无法满足快速、精确的需求。你有没有想过，电子票据、复杂的发票单据、跨境物流单证，甚至是各种行业的繁琐纸质材料，能不能像数字文本一样，精准读取、提取、分析？答案是：可以！这正是腾讯云智能结构化OCR技术的魅力所在。
bug菌
2024/12/17
2950
🔍 腾讯云OCR为何物？又是如何助力各行业实现“结构化”升级？
玩转OCR | 腾讯云智能结构化OCR全面指南
ocr玩转腾讯云OCR文字识别图像识别智能结构化
在数字化转型的浪潮中，光学字符识别（OCR）技术已成为企业提高效率、降低成本的关键工具。腾讯云智能结构化OCR凭借其先进的技术和广泛的应用场景，正在推动跨行业高效精准的文档处理与数据提取新时代。本文将全面介绍腾讯云智能结构化OCR的功能、技术优势、应用实践以及行业案例，帮助您深入了解并有效运用这一强大的工具。
Damon小智
2024/12/24
8641
玩转OCR | 腾讯云智能结构化OCR全面指南
【图片PDF区域识别改名】基于WPF和腾讯云API实现PDF文档扫描、指定区域文字识别、固定位置文字识别以及文件批量重命名功能
wpfpdfpdfbox玩转腾讯云OCR文字识别
票据处理：例如发票、收据等，在这些票据上特定位置通常包含关键信息，如发票号码、金额、日期等。通过指定识别区域，可以快速准确地提取这些信息并整理到 Excel 表格中，便于财务人员进行数据统计和管理。
不负众望
2025/02/25
4010
【图片PDF区域识别改名】基于WPF和腾讯云API实现PDF文档扫描、指定区域文字识别、固定位置文字识别以及文件批量重命名功能
腾讯ai人工智能OCR文字识别2020.12.18
文字识别apipythonsdkhttps
2、快速入门https://cloud.tencent.com/document/product/866/17622
用户7138673
2022/09/22
3.1K0
腾讯ai人工智能OCR文字识别2020.12.18
基于腾讯云OCR|赋能企业财务运营，高效与便捷同行
玩转腾讯云OCR
在当今数字化迅猛发展的时代，数据信息的保存与数据分析对企业的决策和工作方向具有极为重要的指导价值。尤其在当前经济形势欠佳的情况下，企业财务运营部门怎样助力企业更有效地管控成本、提升资金利用率，已然成为一个极为紧迫且亟待解决的问题。
六月的雨在Tencent
2024/12/21
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深入解析腾讯云文字识别OCR：技术原理、操作实践与应用思考
文字识别ocr
腾讯云文字识别OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一种将图像或手写文字转换成文本的技术。腾讯云文字识别OCR是腾讯云AI能力之一，可以将印刷体、手写体、数字、符号等多种形式的文字图像转换成可编辑文字内容，同时提供多种编程语言SDK、API等接口方式，为各行业提供高效、准确的文字识别服务。
bug菌
2023/08/29
2.6K0
深入解析腾讯云文字识别OCR：技术原理、操作实践与应用思考
【玩转OCR】腾讯云智能结构化OCR文字识别应用场景与技术应用
文字识别玩转腾讯云ocr玩转腾讯云OCR
前言：在当今数字化快速发展的时代，光学字符识别（OCR）技术已成为众多领域不可或缺的工具，它能够将图像中的文字信息快速、准确地转化为可编辑的文本格式，极大地提高了数据处理的效率和准确性。腾讯云的智能结构化 OCR 平台作为行业内的领先解决方案，具备强大且丰富的功能，涵盖了从商户门头照识别到票据识别以及众多其他应用场景，旨在满足不同用户在不同业务场景下的多样化需求。
阿齐Archie
2024/12/31
2730
【玩转OCR】腾讯云智能结构化OCR文字识别应用场景与技术应用
【工具教程】批量OCR识别PDF中文字，并根据文字对PDF批量重命名和导出表格，基于QT和腾讯API来完成
玩转腾讯云OCR文字识别TI-OCR 训练平台ocr
在企业办公室场景中，每天都会产生大量包含重要信息的PDF文档，如合同文件、财务报表、项目计划书等。这些文档在进行存档时，通常需要有清晰、规范且易于识别的文件名，以便后续快速检索和管理。使用该功能，可以批量对这些PDF文件中的文字进行OCR识别，提取如合同编号、项目名称、报表日期等关键信息作为新文件名，大大提高了档案整理的效率和准确性，方便员工在需要时能够迅速定位和查阅所需的文档。
不负众望
2025/04/05
2290
【工具教程】批量OCR识别PDF中文字，并根据文字对PDF批量重命名和导出表格，基于QT和腾讯API来完成
巧用腾讯云OCR--图片组成的PDF也能构建知识库 | 技术创作特训营第一期
2023腾讯·技术创作特训营 第一期
随着数字化时代的到来，OCR（光学字符识别）技术在各行各业中的应用越来越广泛，如金融、医疗、教育等领域。然而，图片组成的PDF文件识别一直以来都是OCR技术的难点。腾讯云OCR技术凭借其领先的识别能力，可以快速准确地识别图片PDF文件。结合openai接口，我们可以将识别结果构建成知识库，为用户提供更高效便捷的服务。本文将以滴滴出行的行程单为例，展示腾讯云OCR技术在实际应用中的优势。
AIOPS
2023/08/25
1.4K1
【玩转OCR | 腾讯云智能结构化OCR应用探索和场景实践】
腾讯技术创作特训营S11#重启人生玩转腾讯云OCR
在数字化时代，光学字符识别（OCR）技术已成为企业提升效率、降低成本的关键工具。腾讯云智能结构化OCR凭借其高精度、灵活性和易用性，正在推动跨行业高效精准的文档处理与数据提取新时代。本文将全面介绍腾讯云智能结构化OCR的功能、技术优势、应用场景以及通过实际代码示例展示其应用实践，帮助读者深入了解并有效运用这一强大的工具。
中杯可乐多加冰
2024/12/31
2740
玩转OCR | 腾讯云智能结构化识别初体验
玩转腾讯云OCR
上传了一个自己手写的图片，识别准确率很高，没识别出来的那就是自己写的不规范哈，但发现段落换行不是很准确。
度假的小鱼
2025/01/08
2170
玩转OCR | 腾讯云智能结构化识别初体验
玩转OCR | 探索腾讯云智能结构化识别新境界
ocr产品服务智能结构化腾讯云
通过运用先进的多模态大模型技术，腾讯云OCR能够智能建立键值对应关系，并允许客户根据自身需求定制个性化模板，从而显著提高数据抓取与录入的效率。 这一解决方案广泛适用于政务事务处理、票据核销流程、行业表单自动化填写等多个业务场景。
Eternity._
2024/12/24
1410
玩转OCR | 探索腾讯云智能结构化识别新境界
玩转OCR | 探索腾讯云智能结构化识别新境界
玩转腾讯云OCR
通过运用先进的多模态大模型技术，腾讯云OCR能够智能建立键值对应关系，并允许客户根据自身需求定制个性化模板，从而显著提高数据抓取与录入的效率。 这一解决方案广泛适用于政务事务处理、票据核销流程、行业表单自动化填写等多个业务场景。
Eternity._
2024/12/20
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玩转OCR | 探索腾讯云智能结构化识别新境界
腾讯云智能结构化OCR初体验：开启高效数据提取之旅
玩转腾讯云OCR
在数字化浪潮的推动下，企业面临着海量文档数据的处理挑战。传统的人工录入方式不仅效率低下，而且容易出错，严重影响了企业的运营效率。光学字符识别（OCR）技术的出现，为这一难题提供了有效的解决方案。腾讯云智能结构化OCR，凭借其卓越的技术实力和广泛的应用场景，正在成为企业数字化转型的重要助力。
LucianaiB
2025/01/10
1370
【批量图片区域识别改名】有没有可以自动批量识别jpg图片上的区域文字，并直接提取文字命名的软件么? 没有我们教你基于WPF和腾讯api的方案做一个
wpf-controls玩转腾讯云OCR云 API文字识别
在很多实际工作场景中，我们可能会遇到大量的图片文件，这些图片中包含特定区域的文字信息，比如发票图片上的发票号码、合同图片上的合同编号等。手动识别并为图片命名效率极低且容易出错。使用自动批量识别 JPG 图片上的区域文字，并直接提取文字为图片命名的软件，可以大大提高工作效率，减少人工操作带来的错误。
不负众望
2025/02/24
2310
【批量图片区域识别改名】有没有可以自动批量识别jpg图片上的区域文字，并直接提取文字命名的软件么? 没有我们教你基于WPF和腾讯api的方案做一个
最佳实践｜用腾讯云AI文字识别从0到1实现通信行程卡识别
人工智能文字识别
疫情防控常态化下，学校为了保证孩子身体健康和安全，要求所有入校人员提供通信行程码并审核。但是通过人工审核的方式，不仅工作量极大且容易出错。作为一名软件开发工程师，我开始思考并着手调研，希望可以通过更智能的方式来解决。
腾讯云AI
2022/05/13
2.9K0
最佳实践｜用腾讯云AI文字识别从0到1实现通信行程卡识别
C#实战：使用腾讯云智能结构化识别服务轻松提取物流送货单信息，解决仓储物流信息录入的效率问题
玩转腾讯云OCR文字识别智能结构化
对于生产制造型企业来说，信息化建设是非常重要的环节，如何高效的解决信息过程中信息高效率的录入对于信息化建设的推进和人工效率的提升非常的有帮助，今天从物流环节给大家介绍一下如何通过腾讯云智能结构化识别服务轻松提取送货单的信息，通过该功能可以减少物流人员信息的录入也可以大幅度减少人工录入出错后无法排查追溯原因的困境。本文通过C#+WinForm的方式给出一个实际的案例来实现，希望对大家能有所帮助！
小明互联网技术分享社区
2024/12/16
2190
C#实战：使用腾讯云智能结构化识别服务轻松提取物流送货单信息，解决仓储物流信息录入的效率问题
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