Datawhale干货 作者：王浩，结行科技算法工程师 参加了“世界人工智能创新大赛”——手写体 OCR 识别竞赛（任务一），取得了Top1的成绩。...但OCR技术在实际应用中也存在一些问题，在各类凭证字段的识别中，手写体由于其字体差异性大、字数不固定、语义关联性较低、凭证背景干扰等原因，导致OCR识别率准确率不高，需要大量人工校正，对日常的银行录入业务造成了一定的影响...即： 输入：手写体图像切片数据集 输出：对应的识别结果 本任务提供开放可下载的训练集及测试集，允许线下建模或线上提供 Notebook 环境及 Terminal 容器环境（脱网）建模，输出识别结果完成赛题...数据规模和内容覆盖 B.数据示例 原始手写体图像共分为三类，分别涉及银行名称、年月日、金额三大类，分别示意如下： 相应图片切片中可能混杂有一定量的干扰信息，分别示例如下： 识别结果 JSON 在训练集中的格式如下...上图是我找到的资料，有好多个版本。因为是第一次做OCR的项目，所以我优先选择有数据集的项目，这样可以快速的了解模型的输入输出。
我测试了一下通用印刷体识别，用图片可以识别成功，但是用PDF文件就报1102错误，不知道是什么原因，哪个大神解答下{"code":-1102,"message":"SDK_IMAGE_DECODE_FAILED
手写体识别与Tensorflow 如同所有语言的hello world一样，手写体识别就相当于深度学习里的hello world。...思路 把图片当成一枚枚像素来看，下图为手写体数字1的图片，它在计算机中的存储其实是一个二维矩阵，每个元素都是0~1之间的数字，0代表白色，1代表黑色，小数代表某种程度的灰色。 ?...一个卷积神经网络由很多层组成，它们的输入是三维的，输出也是三维的，有的层有参数，有的层不需要参数。...• 归一化：幅度归一化到同样的范围，如下所示，即减少各维度数据取值范围的差异而带来的干扰，比如，我们有两个维度的特征A和B，A范围是0到10，而B范围是0到10000，如果直接使用这两个特征是有问题的，...总结 上面的例子使用的是TensorFlow提供的数据集，我们可以自己手写一个数字，然后通过opencv对数字进行剪裁，然后输入模型看识别的结果。
Q：您好，我想问下OCR 识别是否支持H5开发呢？ A：支持，接口是基于http协议，只要支持http协议都可以使用。 Q：通用印刷体识别剩下的10%，有提高的思路吗？...A：整体思路还是要回到我们的三大引擎上。逐一进行优化。 背景识别 定位引擎 字段识别引擎 Q：目前印刷体识别上使用的思路是先分割后识别吗？OCR支持离线识别吗？...Q：目前市面已提供有相关服务，那么咱们在这块有什么与众不同的地方或者更有优势的一面呢？ A：我们在OCR上积累的很多的相关经验，也是国内首家将手写体识别应用在复杂场景下的服务商。...Q：是否可以经过一定数据积累，纠错等训练，从而使其能识别手写文字? A：我们已实现手写体识别~ Q：OCR对运动模糊的场景识别率有多高 A：模糊的程度差异性很大。不好做标准化的统计。...图像质量不佳，最直白的处理方法是做图像的增强。 Q：贵司技术有相关paper可以查阅吗？
背景以及介绍 欲研究C#端如何进行图像的基本OCR识别，找到一款开源的OCR识别组件。该组件当前已经已经升级到了4.0版本。...为了让不同的语言均能够使用Tesseract进行OCR识别，Tesseract也是开放了API并产生了诸如Java、C#、Python等主流语言在内的封装版本。...所以目前的项目结构如下： Demo实验 环境准备 文本识别数据包准备 因为图像识别本身需要文本识别数据进行匹配，所以我们需要下载对应Tesseract官方的文本数据包： https://tesseract-ocr.github.io...而封装了新版本的识别结果比起之前更好： 中文识别效果 先是3.X版本识别： 然后是封装的版本： 看的出来，官方的数据包对于中文的识别还是有很大问题的，不过庆幸的是，4.X版本的后的...这样一来，虽然该组件还比不上市面上大多数的商业OCR识别，但是我们可以使用训练数据，来训练适用于我们特定业务的文字识别（比如XX码的提取之类）
太多太多的应用了，OCR的应用在当今时代确实是百花齐放啊。 OCR的分类 如果要给OCR进行分类，我觉得可以分为两类：手写体识别和印刷体识别。...手写体识别一直是OCR界一直想攻克的难关，但是时至今天，感觉这个难关还没攻破，还有很多学者和公司在研究。为什么手写体识别这么难识别？...上面的流程分的比较粗，每个模块下还是有很多更细节的操作，每个操作都关系着最终识别结果的准确性。做过OCR的童鞋都知道，送入OCR模块的图像越清晰（即预处理做的越好），识别效果往往就越好。...比如我要识别一些文本，自己写个python脚本，调用开放平台的服务，返回的就是识别结果了。这种模式有啥不好的地方吗？...当然啦，除上面的场景文字识别外，历史悠久的手写体的识别到现在还是一件具有挑战的课题，在深度学习的浪潮下，手写体的识别已经前进了一大步，但是尚且没达到印刷体识别那种可以商用的地步，所以啊，OCR的研究还得不断地进行下去
项目中有些场景也需要图片识别，比如识别证件、证照等等。 下面分享一款电脑端的 OCR 文字识别软件——「PaddleOCR」，可以帮助我们解决这一问题。...PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力使用者训练出更好的模型，并应用落地。...支持PIP快速安装使用 可运行于Linux、Windows、MacOS等多种系统 支持多语言OCR模型 支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别 效果展示 不需要安装任何工具，可以直接在pc...通用中英文OCR数据集 ICDAR2019-LSVT ICDAR2017-RCTW-17 中文街景文字识别 中文文档文字识别 ICDAR2019-ArT PP-OCR Pipeline PP-OCR是一个实用的超轻量...3.5M的超轻量中英文OCR和2.8M的英文数字OCR。
同样手写体要困难一些，印刷体要简单一些，那么这个坐标系里面右下角的就是比较难的应用，左上角就是会稍微简单一点。有任何的OCR实际场景应用的时候，我们经常拜访客户。...在手写体的识别方面我们主要的应用比如手写的备忘，像早期诺基亚有一款可以写字并识别出来。现在所有的手机里面都有这种功能。还有一些业务量较大的单据，如运单。这类业务我们是第一家将手写体应用在实际场景中的。...[7.28冀永楠OCR的应用集锦及背后技术-24.jpg] 手写体的识别就是比较困难的事情。我们是第一家把手写体识别应用在实际场景中的。应用的场景以快递运单、银行的支票为主。...当你实际需要开发的一个软件，或者需要做一个手写体的识别或者做一个通用的OCR识别的时候都可以直接去调用这些服务来完成应用。 下面都是有明确目标客户的实际OCR应用场景。...Q&A Q：OCR比如说高考识别的过程中，跟快递的扫描单有什么区别吗？高考卷这些OCR的扫描您那边做过吗？谢谢 A：我们做过但不是高考试卷，是教育的。教育的话其实并不是做只是针对高考一个场景的。
衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有：拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性，产品的稳定性，易用性及可行性等。 OCR的分类 按字体来源可分为手写体识别和印刷体识别。...但这些可通过一些图像处理的技术尽可能还原，进而提高识别率。 不同的人所写出的手写体都各带风格，不尽相同，因此手写体识别要比印刷体识别困难得多。...开源OCR引擎Tesseract是谷歌维护的一个OCR引擎，它已经有一段相当悠久的历史了。Tesseract现在的版本已经支持识别很多种语言了，当然也包括汉字的识别。...比如我要识别一些文本，自己写个python脚本，调用开放平台的服务，返回的就是识别结果了。这种模式有啥不好的地方吗？...当然啦，除上面的场景文字识别外，历史悠久的手写体的识别到现在还是一件具有挑战的课题，在深度学习的浪潮下，手写体的识别已经前进了一大步，但是尚且没达到印刷体识别那种可以商用的地步，所以啊，OCR的研究还得不断地进行下去
1、手写体识别效率低 OCR文字识别技术分为印刷体识别和手写体识别，目前印刷体OCR的识别技术已经达到可以实用的程度，即使对印刷质量较差的文字的识别率也达到95%以上。...由于手写体OCR技术的限制，专业型OCR系统的产品多是面向特定的行业，识别的字符集相对小，又经常与专用的输入设备结合使用，所以普及范围很窄，即便很多产品有类似技术，但效率也低。...05.png 这类证件外表会包有一层镀膜，拍照时会有反光现象，这就需要OCR识别具有高动态、标准的归一化过程，需要将识别部分归一成比较一致的图像。...1、准确性高 腾讯云文字识别OCR可自动从图片中定位并识别字段，印刷体的平均准确率可达90%以上，手写体的识别平均准确率高达85%以上，鲁棒性强。...5、应用广泛 腾讯云文字识别OCR 提供手写体和印刷体的识别，除各类标准化的卡证识别外，也提供定制化的OCR识别，如各类票据或运单等的个性化识别，满足多样化的场景应用需要。
这个包据说是开源的OCR中非常好用的一个，在图像识别的领域里，tesseract-ocr引擎曾是1995年UNLV准确度测试中最顶尖的三个引擎之一。...在1995年到2006年期间，它几乎没有什么改动，但是它可能仍然是现在最准确的开源OCR引擎之一。它会读取二进制的灰度或者彩色的图像，并输出文字。...下载 下载地址是：http://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/list 这里有比较全的文档、源码、语言包等必要数据。...当然，如果图方便也可以直接在ubuntu中用apt来下载： $sudo apt-get install tesseract-ocr 安装 基本上按照README 的提示去做就可以了，不过有两点需要注意:...测试 tesseract b.png res 程序会生成res.txt 文件显示识别到的内容。 结果 测试了好多组数据，无论是规范的文字还是不规范的验证码，识别的效果都很不理想。。。
先申请百度OCR使用，百度OCR使用文档说明： https://cloud.baidu.com/doc/OCR/s/Rjwvxzm3n。...申请使用过后得到如下信息： from aip import AipOcr """ 你的 APPID AK SK """ APP_ID = '你的 App ID' API_KEY = '你的 Api Key...' SECRET_KEY = '你的 Secret Key' client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) 例如将如下的图片（forOCR.png）识别为文本...fp.read() # 定义参数变量 options = { 'detect_direction': 'true', 'language_type': 'CHN_ENG', } # 调用通用文字识别接口...，可见识别效果灰常好（自行脑补）。
一、Surya-OCR简介Surya-OCR是一款开源的光学字符识别库，支持多种语言的字符识别。它基于深度学习技术，能够处理各种复杂的文本图像，包括手写体、印刷体、混合体等。...ocr.recognize_table(table_image) print(table_text)处理手写体：手写体的识别是OCR技术中的一个难点，Surya-OCR对手写体的识别也有较好的表现...以下是一个手写体识别的示例： from surya_ocr import SuryaOCR from PIL import Image # 加载手写体图像 handwriting_image...= Image.open('handwriting_image.jpg') # 初始化Surya-OCR对象 ocr = SuryaOCR() # 识别图像中的手写体 handwriting_text...无论是在文档管理、票据处理、还是在复杂的表格和手写体识别任务中，Surya-OCR都能够提供强大的支持，成为你不可或缺的工具。希望你在使用Surya-OCR时能够得心应手，享受技术带来的便利与高效。
2、PaddleOCR功能特点 支持多种OCR任务：PaddleOCR支持多种OCR任务，包括文字检测、文字方向检测、多语种OCR、手写体OCR等，可以满足不同场景下的OCR需求。...示例三：以下是一个更为复杂的PaddleOCR定制化识别示例，展示如何使用PaddleOCR进行多语种文字识别和手写体文字识别： from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr...模型，一个用于多语种文字识别，另一个用于手写体文字识别。...然后，我们分别读取了包含多语种文字和手写体文字的图片，并使用不同的PaddleOCR模型进行识别。最后，我们将识别结果可视化并显示在屏幕上。...通过这个示例，你可以看到如何使用PaddleOCR进行定制化的多语种文字识别和手写体文字识别。当然，根据实际需求，你可以进一步对模型参数进行调整，以满足不同的识别需求。
不告诉你我用了它配合Python简简单单开发OCR识别，带你识别手写体、印刷体、身份证等N种，附代码！...一、你心目中的OCR 二、成果展示 （一）手写体成果展示 （一）印刷体成果展示 （三）名片识别成果展示 （四）身份证(同样是模板)成果展示 （五）表格识别成果展示： （六）整题识别成果展示： 三、前期准备...，完成批量上传识别;在一个demo中可选择不同类型的OCR识别《包含手写体/印刷体/身份证/表格/整题/名片），然后调用平台能力，具体实现步骤等。...看了下OCR文字识别的API接口，有道提供了多种OCR识别的不同接口，有手写体、印刷体、表格、整题识别、购物小票识别、身份证、名片等。...（二）get_ocr_result方法 经本人通读整理有道api的文档，大致分为以下四个api入口：手写体/印刷体识别、身份证/名片识别、表格识别、整题识别，每个接口的url不同，请求参数也不全一致，
从上世纪70年代以来，日本学者在汉文OCR方面做了许多研究工作，其中有代表性的系统有1977年东芝综合研究所研制的可以识别2000个单体印刷汉字的识别系统;80年代初期，日本武藏野电气研究所研制的可以识别...的整个流程有一个简要的概念。...二 ，印刷体文字识别 OCR技术的兴起便是从印刷体识别开始的，印刷体识别的成功为后来手写体的发展奠定了坚实的基础。...特征匹配的方法有很多，比较常用的有:欧式空间的比对法、松弛比对法、动态程序比对法以及HMM(HiddneMarkovModel)法等等。...三，手写体文字识别 手写体识别较印刷体识别难度较高，而在手写体识别中脱机手写体识别难度又比联机手写体识别高。这也是脱机手写体识别还未成功应用的主要原因。
图片中的文字无法识别怎么版？Text Scanner Mac版是一款强大好用的OCR文字识别工具，基于AI领先的深度学习算法，利用光学字符识别技术，将图片上的文字内容，直接转换为可编辑文本！...Text Scanner 「OCR文字识别工具」图片功能一、场景功能1、文本识别，识别图像上的文字2、二维码识别3、手写识别4、身份证识别5、名片识别6、银行卡识别7、驾驶执照识别8、营业执照识别9 、...增值税发票10、表格识别二、准确识别自动准确识别图像，在各种场景中提供准确的图像识别技术，使您可以查看读写能力，提取所需内容，提高输入效率，并节省宝贵的时间。...三、【语言识别】支持中文、英语、法语、德语、日语、韩语、泰语、俄语、意大利语、葡萄牙语、西班牙语 等十多个语种专项识别，基本全球化。
Umi-OCR 是一款免费、离线且功能强大的 OCR 软件，它以其卓越的文字识别能力和众多实用功能闻名于世。...而且，它支持多国语言，内置了庞大的多国语言库，可以处理来自不同国家和地区的文本。 Umi-OCR 不仅仅是一款文字识别工具，它还提供了许多其他实用的功能，为用户带来更多的便利。...其中包括强大的段落排版功能，能够优化文本的格式和排列，使您的文档呈现出更加整洁和专业的外观。它还具备排除水印的能力，可以自动识别并去除图像中的水印文字，确保提取的文字内容的纯净性。...此外，Umi-OCR 还支持扫描和生成二维码，让您可以轻松处理与二维码相关的任务。 Umi-OCR 拥有直观简洁的用户界面，操作简单易用，无需专业技能即可上手。...同时，它还提供了命令行调用和 HTTP 接口，方便开发者在自己的应用程序中集成 OCR 功能。 借助 Umi-OCR，您可以快速、准确地将纸质文档、图像中的文字转换为可编辑的电子文本。
（1）、pillow地址：https://pypi.python.org/pypi/Pillow/ （2）、tesseract地址：https://github.com/tesseract-ocr （3...）、pytesser地址：https://code.google.com/p/pytesser/ 3、安装 （1）、pillow和tesseract直接双击安装，没什么值得注意的。...第6行的import Image改为from PIL import Image 4、测试 ?...13.jpg 5、可以看到，识别并不是很精确。可以将得到的字符串转为大写，取出可能的字符，比如上面的验证码可能的字符集为 大写字母和数字，将两个字符串的大写字母和数字取出来是可以得到正确验证码的。...6、如果发现彩×××片不能识别，可以先将其转换为黑白图片再识别。
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