随着互联网金融的的发展，越来越多的互联网金融公司都推出了自己的金融APP，这些APP都涉及到个人身份证信息的输入认证，如果手动去输入身份证号码和姓名，速度非常慢，且用户体验非常差。为了提高在手机移动终端上输入身份证信息的速度和准确性，
OCR(Optical character recognition) —— 光学字符识别，是图像处理的一个重要分支，中文的识别具有一定挑战性，特别是手写体和草书的识别，是重要和热门的科学研究方向。可惜国内的科研院所，基本没有几个高识别率的训练集——笔者联系过北京语言大学研究生一篇论文的作者，他们论文说有%90的正确识别率，结果只做了20个笔画简单的汉字（20/6753 = %0.3 常用简体汉字的千分之三），然后找了20个学生，各自手写了一遍。真的是为了论文而论文，而且很会选择样本（小而简单）
又来到了测试网络会议的第九期培训，本期的主讲人皮卡丘，培训的是关于OCR-tesseract 使用，话不多说详情如下：
在数据抓取和网络爬虫技术中，验证码是常见的防爬措施，特别是嘈杂文本验证码。处理嘈杂验证码是一个复杂的问题，因为这些验证码故意设计成难以自动识别。本文将介绍如何使用OCR技术提高爬虫识别嘈杂验证码的准确率，并结合实际代码示例，展示如何使用爬虫代理IP技术来规避反爬措施。
移动端身份证识别SDK是基于移动平台的身份证识别应用程序，支持Android、iOS移动操作系统。该产品采用手机、平板电脑摄像头拍摄身份证图像，然后通过OCR软件对身份证信息进行识别提取。
http://blog.sina.com.cn/s/blog_56d988430102w37c.html
Refer from http://hellosure.github.io/ocr/2014/10/11/tesseract-ocr/
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比例； 平均编辑距离：平均编辑距离越小说明识别率越高。平均编辑距离主要衡量整行或整篇文章的指标，可以同时反应识别错，漏识别和多识别的情况； 字符识别准确率，即识别对的字符数占总识别出来字符数的比例，可以反应识别错和多识别的情况，但无法反应漏识别的情况； 字符识别召回率，即识别对的字符数占实际字符数的比例，可
前几天，有一位用户使用OCR产品识别多栏论文后向我们询问：要怎么解决不合适的断句、分段以及错误阅读顺序的问题？
参考：https://www.cnblogs.com/cmyxn/p/6993422.html
最近入坑研究OCR，看了比较多关于OCR的资料，对OCR的前世今生也有了一个比较清晰的了解。所以想写一篇关于OCR技术的综述，对OCR相关的知识点都好好总结一遍，以加深个人理解。 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。文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一，而且这个课题已经是比较成熟了，并且在商业中已经有很多落地项目了。比如汉
最近入坑研究OCR，看了比较多关于OCR的资料，对OCR的前世今生也有了一个比较清晰的了解。所以想写一篇关于OCR技术的综述，对OCR相关的知识点都好好总结一遍，以加深个人理解。
我们在日常工作过程中，经常会遇到文字识别的场景，一款好用的 OCR 工具也是非常重要的，能帮助我们极大的提高工作效率。
在现代信息处理和管理的时代，光学字符识别（OCR）技术成为了一个非常重要的工具。OCR技术能够将图像中的文本内容转换为可编辑的文本，广泛应用于文档管理、数据录入、票据处理等领域。Surya-OCR是一个强大的OCR库，提供了简便的API和高效的字符识别能力，适用于各种场景下的文本提取需求。
刚刚，老板给我一堆扫描文件（图片和pdf文件），拿不到源文件，让我把客户发的扫描文件搞成word文档，密密麻麻，这些文件100多页，这要手工敲能把手敲费。
目前，很多网站为了防止爬虫肆意模拟浏览器登录，采用增加验证码的方式来拦截爬虫。验证码的形式有多种，最常见的就是图片验证码。其他验证码的形式有音频验证码，滑动验证码等。图片验证码越来越高级，识别难度也大幅提高，就算人为输入也经常会输错。本文主要讲解识别弱图片验证码。
2018年3月27日腾讯云云+社区联合腾讯云智能图像团队共同在客户群举办了腾讯云OCR文字识别——智能图像分享活动，活动举办期间用户耐心听分享嘉宾的介绍，并提出了相关的问题，智能图像团队的科学家和工程师也耐心解答可用户的疑问。以下就是活动分享的全部内容。
注：此篇内容主要是综合整理了光学字符识别 和OCR技术系列之一】字符识别技术总览，详情见文末参考文献
提取视频文件中的图像然后使用OCR技术识别静态图像中的文本，提取视频文件中的音频然后使用语音识别技术提取其中的文本，如果视频文本或音频文本中包含指定的关键词则进行提示。
图像版PDF文件里面都是图片，要先通过OCR技术识别出文本，然后才能进行进一步处理编辑。下面是3个免费的PDF文件OCR识别软件工具：
国内的OCR技术其实已经发展很长时间，但移动端的OCR是2013年才开始有的，因为这也需要硬件的支持，2013年随着Android和iOS系统的普及，原先在PC端的OCR软件都逐渐移植到了移动端。下面就移动端银行卡识别技术进行简单介绍。
验证码分析：图片上有折线，验证码有数字，有英文字母大小写，分类的时候需要更多的样本，验证码的字母是彩色的，图片上有雪花等噪点，因此识别改验证码难度较大。
2、在任意地方创建一个文件夹tessdata，将下载的chi_sim.traineddata 和 eng.traineddata语言包存放在该目录下，也可以直接存放到自己项目的resources/tessdata目录下。
传统的UI自动化框架（UIAutomator、Espresso、appium等），或多或少在这些方法做的不够完美。
说移动端多种证件识别图文智能处理技术之前，先说说服务器端的多种证件识别图文智能处理服务程序。
今天分享的主要是OCR的部分。分享腾讯云在OCR上做的一些工作，以及腾讯云目前在云上面开放的OCR的一些服务。OCR简单来说就是让机器能看懂写的文字。我们手写的文字比较复杂，什么样子的都有。印刷的文字稍微简单一点，但也同样具有复杂性。今天主要讲的就是这种复杂性，这种服务在日常生活或者工程中遇到不同情况所产生如何处理这些复杂性的能力。
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。
如今，各种各样的app正在取代pc端软件成为用户应用方式的首选，而在app中，用户信息注册是必不可少的环节，尤其是大型公众平台、第三方支付平台、二手车交易平台等，更是有庞大的用户群体来进行信息输入。在这样的大环境中，谁能提供更好的用户体验，谁就会在竞争中抢得先机。移动端身份证ocr识别可以集成在app中后，利用移动端摄像头拍摄证件并识别信息、完成信息录入。一般人手动录入身份证信息大约需要1分钟左右，而应用移动端身份证识别技术能将此过程提升至只需1~2秒。
最近出了点安全事故，有人盗号。而且手段极其简单，就是暴力破解。 为了提高安全性，UI的界面加了验证机制。这也为自动化测试提高了难度。
公司的应用为了加强安全性，在登陆时增加了验证码。这对自动化来说，增加了不少难度。 曾经尝试用各种方法来解析验证码，识别率都不高。 后面我找到了一个新出的解析验证码包，叫muggle_ocr, 是基于人工智能的，解析效果还不错。 首先安装模块
当我们正讨论如何用AI推动产业升级、改变未来生活时，不法分子也在研究AI技术，并通过各种手段非法牟利。近日，腾讯守护者计划安全团队协助警方打掉市面上最大打码平台“快啊答题”，挖掘出一条从撞库盗号、破解验证码到贩卖公民信息、实施网络诈骗的全链条黑产。而在识别验证码这一关键环节，黑产竟已用上AI人工智能技术。该团伙运用AI技术训练机器，极大提升了单位时间内识别验证码的数量，2017年一季度打码量达到259亿次，且识别验证码的精准度超过80%。借此案件，我们也深入研究AI打码平台黑产领域，对其犯罪模式进行剖析。
鼠标发明人Douglas Engelbart曾经针对人工智能的简称AI提出了另一个理念——Augmented Intelligence，即增强智能。在他看来，人已经足够聪明，我们无需再去复制人类，而是可以从更加实用的角度，将人类的智能进一步延伸，让机器去增强人的智能。 OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）就是这样的一项技术，它的本质上是利用光学设备去捕获图像并识别文字，将人眼的能力延伸到机器上。本文将介绍OCR技术在移动环境下面临的新挑战，以及在自然场景图像下
俗称光学字符识别，英文全称是Optical Character Recognition(简称OCR)，它是利用光学技术和计算机技术把印刷体或手写体文本进行读取识别，转化成计算机和人都能够识读的格式。此间OCR技术是关键一环。OCR技术中，印刷体的文本识别是最成熟的一个，因其开展最早。早在1929年就被欧美国家利用来处理大量的报刊杂志、文件和单据报表等。经过40多年的发展和完善，文本识别技术更加成熟，逐步实现了信息处理的“电子化”。
随着智能手机的普及，手机不断实现质的飞跃，你家里还能找到那台N年前风靡全国的大哥大和诺基亚吗？相信很多人家里都还有。后来智能手机的发展直接打破原有的平衡，直接让非智能机快速步入老人机行列。时间过的如此之快，科技发展的如此之快。这些年着实火了一把的苹果手机，是乔布斯带给世界的惊喜。更新换代之快，大家有目共睹。
近几年，各种各样的APP正在取代PC端软件成为用户应用方式的首选，而在APP中，用户信息注册是必不可少的环节，尤其是大型公众平台、第三方支付平台、二手车交易平台等，更是有庞大的用户群体来进行信息输入。在这样的大环境中，谁能提供更好的用户体验，谁就会在竞争中抢得先机。因此，基于移动终端的OCR识别技术的延伸应用—移动端身份证识别应运而生，解决了APP中用户实名注册过程中的手动录入信息的痛点！
随着科技技术的发展，人工智能的技术越来越优化，软硬件的算法和技术要求也越来越高，其中，TH-OCR算法在各个行业中有极其重要的作用，OCR识别算法-车牌识别在各个领域有很大的作用，比如：警务、交通、高速、停车场、汽车后市场等等领域都有运用到我们的车牌识别。
目前很多地方都会用到移动端车牌识别这个技术，大家可以留意一下道路停车，汽修服务，移动警务等，通过车牌识别这个技术，实现快速对车辆进行管理与服务。
随着科技的发展，用户通过网络进行在线支付越来越方便。平时上网购物、交水电费、转账汇款等都需要绑定银行卡，但要手动输入 16-19 位银行卡号，速度慢、易出错始终是线上移动支付的一个 “硬伤”。为了给移动商业企业的用户打造优质的支付体验，简化操作程序已经成为提升企业竞争力的重要手段。因此，基于手机平台的移动端银行卡识别技术应运而生，很好的解决这一问题。
最近项目中用到二维码图片识别，在python下二维码识别，目前主要有三个模块：zbar 、zbarlight、zxing。
1、muggle_ocr是一款轻量级的ocr识别库，对于python来说是识别率较高的图片验证码模块。
随着人工智能的热度上升，图像识别这一细分领域也渐渐被人们所关注。在很多公司的业务中，有很多需要对图片进行识别的需求。为了帮助业务实现对这些图片、文档的识别和结构化，业界进行了一系列的实践和探索，最终确定了一些可行的方法。实践过程中，可能遇到过一系列问题和难点。本次直播分享，我们将结合目前的业务需求，说说爱奇艺在探索中遇到的痛点和难点以及识别技术中的一些细节。
前言 文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一，归属于模式识别和人工智能，是计算机科学的重要组成部分 本文将以上图为主要线索，简要阐述在文字识别领域中的各个组成部分。 一 ，文字识别简介 计算机文字识别，俗称光学字符识别，英文全称是Optical Character Recognition(简称OCR)，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。OCR技术是实现文字高速录入的一项关键技术。 在OCR技术中，印刷体文字识别是开展最早，技术
Tesseract-OCR支持中文识别，并且开源和提供全套的训练工具，是快速低成本开发的首选。前面记录过在java中调用tesseract-orc，该方法的原理是通过在java中调用cmd命令行，来执行tesseract，但是该方式需要下载软件，在电脑上安装环境，移植性不高。
tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe 下载地址：https://sourceforge.net/projects/tesseract-ocr-alt/files/tesse
随着移动互联网的兴起，移动设备成为日常生活中不可或缺的成员，越来越多的业务都通过移动设备办理。但目前的方案多是将移动设备获取的证件图像通过网络上传至服务端，在服务端完成识别任务。此方案存在以下缺陷：受网络影响较大，特别是现在手机拍摄图像都比较大的，网络传输比较费时；对客户的隐私保护不够；识别速度不够快，包含了网络传输图像的时间。所以一种基于Android、iOS系统的移动端身份证识别方法，可直接在设备端本地完成识别任务，得到识别结果，无需上传证件图片，有效避免网络传输速度的影响，对用户隐私进行了很好的保护。
随着移动互联网的的发展，越来越多的公司都推出了自己的移动APP，这些APP多数都涉及到个人身份证信息的输入认证（即实名认证），如果手动去输入身份证号码和姓名，速度非常慢，且用户体验非常差。为了提高在移动终端上输入身份证信息的速度和准确性，移动端身份证识别技术出现了。只需将移动端身份证识别SDK集成到APP中，即可通过手机摄像头扫描识别身份信息。
11. 注册账号并创建应用 在https://cloud.ocrsdk.com/Account/Welcome中注册一个账号。 创建应用成功之后，会将应用的密码发送到你的邮箱 12. 获取应用密码 在
PaddleOCR下的PP-Structure一般用于文档图片的版面分析、表格识别等理解工作, 通俗些说就是自动帮助识别图片哪些部分是图片分组， 哪些是文字， 哪些是表格等, 且提取出里面的文字和图片内容。
在当今人工智能技术已经渗透到各个领域。其中，OCR（Optical Character Recognition）技术将图像中的文字转化为可编辑的文本，为众多行业带来了极大的便利。PaddleOCR是一款由百度研发的OCR开源工具，具有极高的准确率和易用性。
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