OCR 是什么？ OCR，或光学字符识别，是一种广泛应用于包装业的视觉系统工具。与条形码技术一样，OCR 也是一种数据采集的方法。它的最大优势在于其信息代码格式既可以通过机器又可以通过人工进行读取，而条形码与二维符号只能通过机器进行读取。OCR 将印刷的文字符号的数字图像转化为可以被系统解码（读取）的字符串，然后通过控制软件设定的后续步骤进入生产流程。最简单、最可靠的光学字符识别依赖于为这些应用特别设计的 OCR 字体及模板。然而，机器视觉的强大功能融入了有学习功能的 OCR 系统，后者能够通过学习识别用户
1） 对表格图片应用深度学习进行图像分割，分割的目的是对表格线部分进行标注，分割类别是4类：横向的线，竖向的线，横向的不可见线，竖向的不可见线，类间并不互斥，也就是每个像素可能同时属于多种类别，这是因为线和线之间有交点，交点处的像素是同属多条线的。
导读：作者系腾讯QQ研发中心——CV应用研究组的yonke。本文主要介绍基于深度神经网络的表格图像识别解决方案。 1.前言 1.1背景 大多数人日常办公处理的文件，无非就是表格和文档，其中表格的重要性毋庸置疑。在各行各业的桌面办公场景中，Excel和WPS是电子表格的事实标准。我们经常遇到这种需求：将一个表格图片的内容导入Excel。 以前我们只能对着图片把内容一点点敲进excel，既低效又容易出错。近年来，在深度学习的加持下，OCR （Optical Character Recognition，光学
腾讯云开源应用中心，基于腾讯云产品能力，适配热门开源应用。完全开源，全栈云生，一键使用。 在日常生活中，我们经常会需要将图片里的文字信息提取出来使用，通过人工方式采集的录入方式十分机械且效率低下。其实可以通过OCR技术，将印刷体、手写体的图片进行扫描即可将文字识别并录入系统中。市面上也存在较多OCR识别应用，但不一定能够适用于我们。 接下来，我们将基于开源应用uni-app和腾讯云开源应用插件中心适配的腾讯云文字识别（OCR）插件，快速的开发一款文字识别应用。 预备环境 本次开发基于uni-app框架，
这里使用了 pytesseract 来进行验证码识别，它是基于 Google 的 Tesseract-OCR ，所以在使用之前需要先安装 Tesseract-OCR。使用 PIL 来进行图像处理。pytesseract 默认支持 tiff、bmp 图片格式，使用 PIL 库之后，能够支持 jpeg、gif、png 等其他图片格式；
前两年自主可控平台的理念甚嚣尘上，后来又出现了安可联盟，现在终于定论了信创概念，众多工具软件、应用软件、数据库软件以及各类接口类程序都在慢慢接入国产化的操作系统，助力国内的IT环境的搭建与运维，现在终于有了比较好用的、可以在国产化操作系统平台下使用的OCR文档文字识别技术开发包了~
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。
导读：作者系腾讯QQ研发中心——CV应用研究组的totoralin。本文主要介绍基于深度学习的文档重建框架，通过文档校正、版面分析、字体识别和阅读排序将纸质文档智能转成可编辑的电子文档。相比较传统的OCR技术，更加完整地恢复出文档关键图表等内容，提高用户文档处理的效率。 1、相关背景 随着知识爆炸，借助纸质媒体、网络媒体等途径每天我们都在接触大量的信息。但是当我们发现某些信息是有启发性、有价值的，又苦于如何将这些信息沉淀下来。由于这些信息载体丰富多样，有的是纸质书有的是网页报道有的是PDF电子书，没有
在这篇文章中，我们将使用 OpenCV 在图像的选定区域上应用 OCR。在本篇文章结束时，我们将能够对输入图像应用自动方向校正、选择感兴趣的区域并将OCR 应用到所选区域。
我感觉这个能极大提高工作效率，使用笔记本电脑的视频接口，接一个24寸以上的显示器，双屏显示的模式推荐用扩展模式。
疫情防控常态化下，健康码、通信行程卡已成为出入社区、办公园区、景区、交通枢纽等场合查验个人健康状况的必要条件。 然而，很多地方都还在采用人工的方式进行确认，不仅占用大量人力、财力，且存在各种问题。 为应对疫情常态化下爆发的各类防疫需求，腾讯云AI文字识别（OCR）特别推出了通信行程卡与防疫健康码识别两大能力，用AI助力各地开展疫情防控工作，提升识别录入效率，节省人工核对时间。 具体来说： 01 通信行程卡识别 文字识别（OCR）在助力抗疫方面对算力、并发、检测速度有着更高的要求，想满足各地大量识别请求并发
上篇文章我们介绍了如何快速在安卓上跑通OCR应用，本文以Android Studio 自带的C++ Native模板项目为例，详细讲解如何将OCR模型代码集成到您自己的项目中。
Oracle集群软件让服务器可以互相通信，以使他们可以以一个集合单元向外提供服务，这种形式的结合我们称之为集群(Cluster)
2020年的春，一场新冠病毒肺炎席卷全国。为响应抗疫号召，我们都乖乖在家“宅着”。而有一群人，虽不是一线抗疫人员，但为维护全社会的正常运转，他们也在日以继夜地努力开发出适用于当前生活、工作、学习等各场景的“智能工具”，助力全民更便捷、更高效地开展抗疫行动。
能提取图片中的文字的技术，将图片翻译成文字的技术一般被称为光学文字识别（Optical Character Recognition) 简写为OCR。而tesseract是一个OCR库，由谷歌赞助，是一个比较优秀的图像识别开源库。它具有很高的识别度，也具有很高的灵活性，可以通过训练识别任何字体。 tesseract库的官方文档
随着世界各地的组织都希望将其运营数字化，将物理文档转换为数字格式是非常常见的。这通常通过光学字符识别 (OCR) 完成，其中文本图像（扫描的物理文档）通过几种成熟的文本识别算法之一转换为机器文本。当在干净的背景下处理打印文本时，文档 OCR 的性能最佳，具有一致的段落和字体大小。
代码地址：https://github.com/liguobao/python-verify-code-ocr
近期，2022中国图象图形大会（CCIG 2022）在成都圆满落幕。本次大会由中国科学技术协会指导，中国图象图形学学会主办，四川大学承办，电子科技大学协办，汇聚了潘云鹤院士、郑南宁院士、高文院士、戴琼海院士、王耀南院士、乔红院士等百余位国内知名学者，以及来自百度、华为、OPPO、合合信息等企业的技术专家，共话图像图形学术研究与技术创新趋势，共谋行业新发展，参会人数突破1500人。
图片验证码采用加干扰线、字符粘连、字符扭曲方式来增强识别难度，对于以上类型的验证码均不支持。 支持的弱验证码如下：
tessercat下载地址：https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ //请依据自己的操作系统下载exe文件安装
最近学习一了下SD卡的驱动，网上程序的版本很多，使用的MCU和SD卡的型号千奇百怪，学起来反而没有方向，感觉上乱七八糟的，直到现在才知到我们平常说的SD卡实际上有很多中类别。0到2G的SD卡，最普通的卡；2G到32G的SDHC卡，也就是现在最常用的大容量SD卡；还有我没有见过的SDXC卡，容量好像在32G以上。同时还有手机上的TF卡，实际上也是SD卡 只不过做工不同而已，MMC卡。学习的时候走了很多弯路，SD卡的官方data sheet感觉上写的相当坑爹，网上的学习资料还是给了很大的帮助，但是由于网上的版本很多，程序流程还是要参考官方相对应的SD卡初始化流程。这两天闲下来，抓紧时间整理一下笔记。
原文链接：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/11543364.html 下载后 可以直接ctrl+f查找 很方便
牛小明为四川长虹电器股份有限公司的资深专家，也跟CV君一样曾供职于华为，是两个可爱宝贝的父亲，研究领域涉及图像、语音、文本信号处理和机器人等，Tel:15882855846; Email: xiaoming1.niu@changhong.com
一、安装配置（python2.7） 1.pip install pytesseract 2、pip install pyocr 3、pip install pillow 4、安装tesseract-ocr：http://jaist.dl.sourceforge.net/project/tesseract-ocr-alt/tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe，安装在C:\Program Files\下 5、找到 pytesseract.py 更改 tesseract_cmd = 'C
需求背景：在AIX6.1上安装Oracle 10g RAC，一线工程师反馈节点2运行root脚本无法成功，跟进排查发现实际上底层存储磁盘的准备工作就存在问题。 客户要求底层存储选用裸设备方式，所以必须要配合HACMP创建并发卷组来实现。 其实我们标准化最佳实践是建议选用ASM的，一来不需要再关注条带化，二来可以完全不需要HACMP（虽然10g版本的ocr和votedisk必须在裸设备上，但是由于ocr和votedisk特殊性，不必使用并发卷组，即不用使用HACMP）日后运维诊断问题时也更加清晰。
今年年初，英伟达 CEO 黄仁勋因为劝人「别再学习计算机」被送上热搜。但其实，他的原话是「过去，几乎每个人都会告诉你，学习计算机至关重要，每个人都应该学会编程。但事实恰恰相反，我们的工作是创造计算技术，让大家都不需要编程，编程语言就是人类语言。」
OCR是一项科技革新，通过自动化大幅减少人工录入的过程，帮助用户从图像或扫描文档中提取文字，并将这些文字转换为计算机可读格式。这一功能在许多需要进一步处理数据的场景中，如身份验证、费用管理、自动报销、业务办理等都显得尤为实用。现如今，OCR解决方案会结合AI（人工智能）和ML（机器学习）技术，以自动化处理过程并提升数据提取的准确性。本文将介绍该技术的前世今生，一览该技术的阶段性发展：传统OCR技术统治的过去，深度学习OCR技术闪光的现在，预训练OCR大模型呼之欲出的未来！
曾几何时，微信聊天最怕对方发图： 电话多少，截图发你；快递单号多少，截图发你；地址多少，截图发你......，简直逼死强迫症。 好在有了文字识别（OCR）这类强大、方便的AI工具拯救，摁住图片，一键提取。 但是，如果“截图”是一张表格 （格式多，又复杂） 呢？ 手输是不可能手输的。 尽管也能识别出文本信息，但对于工作需转化为Excel格式的，其识别出的杂乱结果又得激起一众强迫症了。 01 工欲善其事必先利其器 事实上，除了日常表格识别需求， 在金融、医疗、物流、电商等行业，由
11月20日Halcon官网如期更新了Halcon 20.11.1.0版本，Halcon20.11包括Steady和Progress版本。一起来看看20.11更新的新特征新功能吧
要说生活里最常见、最便民的AI应用技术，OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）当属其中之一。寻常到日常办理各种业务时的身份证识别，前沿到自动驾驶车辆的路牌识别，都少不了它的加持。
作者简介 闵杰， 携程信息安全部产品经理。2015年加入携程，主要负责黑产防刷，验证码，反爬以及UGC方面的产品设计，关注在低成本的前提下，解决以上场景的实际问题。 从互联网行业出现自动化工具开始，验证码就作为对抗这些自动化尝试的主要手段登场了，在羊毛党，扫号情况层出不穷的今天，验证码服务的水平也直接决定一家互联网企业的安全系数。作为WEB看门人，它不仅仅要做到安全，也要兼顾体验。 本文将分享携程信息业务安全团队在这几年里，对图形验证码服务所做的一些大大小小的改变。各位可以将本文作为自身网站图形验证码搭建的
import keyboard # 用于监控键盘按下，触发事件（pip install keyboard）
近年来，移动互联、大数据等新技术飞速发展，倒逼传统行业向智能化、移动化的方向转型。随着运营集约化、数字化的逐渐铺开，尤其是以OCR识别、数据挖掘等为代表的人工智能技术逐渐深入业务场景，为用户带来持续的经济效益和品牌效应。图书情报领域作为提升公共服务的一个窗口，面临着新技术带来的冲击，必须加强管理创新，积极打造智能化的图书情报服务平台，满足读者的个性化需求。无论是高校图书馆还是公共图书馆，都需加强人工智能基础能力的建设，并与图书馆内部的信息化系统打通，优化图书馆传统的服务模式，提升读者的借阅体验。
在使用Word的过程中，经常需要对内容进行排版。怎么操作，才能事半功倍，效率更高呢？今天就跟大家分享8个隐藏的排版神技巧，每一个都很实用。
今天你要学习的验证码采用通过第三方AI平台开放的OCR接口实现，OCR文字识别技术目前已经比较成熟了，而且第三方比较多，今天采用的是百度的。
随着人工智能技术的逐渐成熟，计算机视觉、语音、自然语言处理等技术在金融行业的应用从广度和深度上都在加速，这不仅降低了金融机构的运营和风险成本，而且有助于提升客户的满意度，比如：利用OCR技术快速处理海量表格做信息结构化抽取和存储，大幅提升从业人员工作效率；利用NLP技术实现智能问答解决方案，帮助用户即使没有复杂的金融背景知识也能快速找到自己需要的信息。
俗话说，有多少人工，就有多少智能。在监督学习领域，数据的质量往往决定了算法效果的上限。
（1）图像验证码：这是最简单的一种，也很常见。就比如CSDN登录几次失败之后就会出验证码。
如今，智慧办公是企业办公领域数字化转型的题中之义。作为国内最早开发的软件办公系统之一，金山办公如何应用深度学习实现复杂场景文档图像识别和技术理解？本文将从复杂场景文档的识别与转化、非文本元素检测与文字识别、文本识别中的技术难点等多个方面进行深度解析。 作者 | 金山办公CV技术团队 出品 | 新程序员 在办公场景中，文档类型图像被广泛使用，比如证件、发票、合同、保险单、扫描书籍、拍摄的表格等，这类图像包含了大量的纯文本信息，还包含有表格、图片、印章、手写、公式等复杂的版面布局和结构信息。早前这些信息均采用
对于广大强迫症患者来说，比较“可怕”的场景莫过于录入信息时对方发来一张张截图；更可怕的情况是截图是一张张表格；地狱级别的情况是表格不但数据海量，格式还多而复杂，使用简单的文字识别应用结果导出一页乱码，甚至出现单元格合并、跨行、跨列、文字重叠错位等情况......简直要逼“死”强迫症。 这时候就轮到强迫症福音——表格识别V3版本上场了。 表格识别V3是腾讯云AI在表格识别V2基础上针对多种难例场景推出的全新升级版本，相比表格识别V2，表格识别V3覆盖场景更加广泛，对表格难例场景的识别效果均优于表格识别V2。
如果你是一个数据挖掘爱好者，那么验证码是你避免不过去的一个天坑，和各种验证码斗争，必然是你成长的一条道路，接下来的几篇文章，我会尽量的找到各种验证码，并且去尝试解决掉它，中间有些技术甚至我都没有见过，来吧，一起Coding吧
ocr图片识别通常可以利用tesserocr模块，将图片中内容识别出来并转换为text并输出
提到微软，大家脑海中最先浮现的肯定就是Windows了。作为一家已经成立了46年之久的顶级科技公司，微软其实每天也在做着很多软件公司都在做的事——开发软件。
现在的任务是从OCR文字识别的结果中提取我指定的关键信息。OCR的文字识别结果使用符号包围，包含所识别出来的文字，顺序在原始图片中从左至右、从上至下。我指定的关键信息使用[]符号包围。请注意OCR的文字识别结果可能存在长句子换行被切断、不合理的分词、对应错位等问题，你需要结合上下文语义进行综合判断，以抽取准确的关键信息。输出为json格式。
下载安装tesseract-ocr-setup-3.02.02 训练工具jTessBoxEditor-2.3.0 下载地址
1 图像采集：就直接通过HTTP抓HTML，然后分析出图片的url，然后下载保存就可以了
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：
Excel 基本操作会吧？上网搜索公式会吧？基本的数学理解能力有吧？OK，如果以上你都能做到，你也能上手计算机视觉项目了。
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