它可以方便地在Python中使用不同的OCR引擎进行文本识别。 PyOCR支持以下OCR引擎： Tesseract：Tesseract是一个开源的OCR引擎，由Google开发。...图像标注和分类：用于从图像中提取文本信息，以便对图像进行标注和分类。...，首先使用pyocr.get_available_tools()获取可用的OCR引擎列表，然后选择第一个可用的引擎进行初始化。...处理识别结果：根据需要处理识别结果，例如提取文字内容、位置和置信度等。...然后，我们使用OCR对象的readtext方法对图像文件进行文字识别，返回一个包含识别结果的列表。最后，我们遍历识别结果，打印每个文字的内容、位置和置信度。
文本行图像出现弯曲。给出的文本行图像中出现较大比例的弯曲，现今主流文本行识别算法对水平文本识别较为稳健，弯曲文本行识别是 OCR 识别业内难点。 标注歧义。...给出来的文本行在对应的文本图像中根本不存在、空格标注错误以及形近字标注错误，这给算法的泛化性带来了很大的冲击。...对于置信度较低的结果，我们认为识别错误的可能性较大，需要使用语言模型对其纠错。通过 2.5 的 badcase 分析，我们可以看出，除了空格识别错误外，还有约 56% 的其它错误。...因此，我们额外训练了一个不含有空格的 attention 识别模型，并使用该模型的识别结果替换原有融合模型置信度较低的识别结果，尽可能避免空格对识别的干扰。...为此，我们在选取替换字符时会加大开头与结尾位置的权重。 图 8：等长识别错误。 第三，不等长错误即模型识别出来的结果与 GT 不等长。这里面主要集中在标注错误、文本行过长和样本极不均衡导致。
在OCR（光学字符识别）中，关键信息抽取是从识别出的文本中提取特定信息的一项重要技术。本文将介绍OCR中的关键信息抽取方法，涵盖基本概念、常用技术、应用场景、以及如何进行模型优化等内容。1....在OCR中，识别出的文本通常是原始的、未加工的，需要进一步处理以获取有价值的信息，如发票中的金额、合同中的签约方、身份证中的姓名等。2....通过结合文本特征和空间特征，深度学习模型可以更好地理解和提取文档中的关键信息。序列标注模型：如CRF、BiLSTM-CRF等，用于对文本进行序列标注，识别关键信息。...OCR识别：使用OCR引擎（如Tesseract、PaddleOCR、Google Vision等）提取图像中的文本。文本预处理：包括去除噪音、分词、标准化等步骤。...关键信息抽取：应用上述提到的规则、机器学习或深度学习方法，从识别出的文本中提取特定信息。后处理与验证：对抽取结果进行格式化、校验（如正则验证日期格式）等。5.
针对CTC解码，团队使用语义推断模型端到端精调，对低置信度结果进行矫正。...在端到端阶段，我们采用多类识别算法对输入跟踪轨迹的所有文本进行预测，然后使用基于文本置信度和长度的方法集成并计算结果得分，取分数最高的结果作为轨迹的文本结果。最后，移除低分轨迹以提高最终精度。...腾讯OCR团队基于LayoutLMV3[4]和Structext[5]等预训练模型，将文本、文本位置和文档图像等特征信息共同编码到多模态模型中，在大规模数据集上进行预训练，从而在下游任务中，仅需要少量的标注数据...主办方提供的OCR结果存在识别误差，我们利用OCR开源数据重新训练一个OCR识别模型对结果进行辅助校正。...此外标注数据中存在一些关键字段被拆分多个框或者粘连的情况，我们利用正则表达式和一些简单规则对OCR的结果进行合并和拆分。
在AI 1.0中大部分模型还至少会输出一个置信度得分可供参考；然而对于AI2.0时代的VLMs来说，所有的结果以文本的形式吐出，这加重了人们对模型安全性的焦虑。...经测试，即使是GPT4V对于chart也常常不能正确理解，特别是chart中的数值不能通过调用OCR简单获取的时候。 为此所提出的OneChart选取图表SE这一任务，展示了一种简单有效的方法。...作者认为目前用VLM进行 Chart解析有两部分需要改进：一是需要充分训练一个真正会看chart的vision encoder；二是在SE任务中单纯对文本输出算交叉熵损失不是最优的，比如当gt是7008...时，模型输出70.8和7007损失是一样的，但显然7007是相对可以接受的误差，特别是当chart图片中没有明确的数值标注的时候。...数值结果部分会计算L1 loss，文本部分计算cross-entropy loss，总loss是二者相加。
图3 号牌数据集 初步处理后的数据只是得到具体号牌的图片，尚未对图片进行标注处理，因此并不能直接作为数据集来训练OCR算法，该部分主要实现号牌上文本的识别，本章3.2小节中已经通过YOLOv3算法实现全部遮挡号牌...、未悬挂号牌和其他类号牌的定位和分类，在目标检测算法基础上选择识别结果中其他类的图片进行进一步处理，除了与图片标注的质量有关之外，图片的数量也直接影响最终的模型是否更好的泛化能力，数据集中的车辆号牌图片除了包括正常号牌之外...与目标检测的标注方式不同，号牌的标注要根据实际图片中的文本修改为图片的名称，并且图片的后缀保持不变，对数据集标注完成之后还要根据实际项目需要的格式修改数据集，按照使用Python脚本程序将图片按照6：1...OCR识别算法是通过识别号牌上的文本来实现正常号牌和半遮挡号牌的分类，因此，OCR算法对每个识别到的字符都会产生一个置信度，且各字符之间相互独立，为了能描述整个识别号牌的置信度，采用识别出各字符的置信度相乘的方式作为号牌的置信度...图8 阈值图 06 实验结果 配置好模型参数后，启动模型开始进行训练，训练OCR模型主要分为生成中间权重文件以及验证实验结果二个部分。详细过程如下。 (1)生成权重文件。
从开源神器Tesseract到云服务巨头Google Vision API，再到专业的OCR库如ABBYY，每种解决方案都将通过依赖引入、代码实例、GitHub上的数据集链接、应用场景对比以及优缺点分析进行详细介绍...正文 OCR解决方案概览 OCR技术的选择多样，本节将介绍六种不同的Java OCR解决方案，它们分别是： Tesseract OCR Google Vision API Amazon Textract...Google Vision API 依赖引入: 无需本地依赖，通过Google Cloud SDK访问。...Google Vision API 社区支持: 作为Google Cloud Platform的一部分，拥有良好的文档支持和社区资源。...JavaOCR项目GitHub页面 表格总结本文核心知词点 解决方案 适用场景 优点 缺点 Tesseract OCR 文本量不大，对成本敏感的项目 开源免费，支持多语言 配置复杂，处理速度较慢 Google
02 PPOCRLabelv2多项重磅更新 PPOCRLabel是首款开源的OCR半自动数据标注工具，大幅减少开发者标注OCR数据的时间。...经过一年的更新迭代，PPOCRLabel结合产业实际落地需求，正式发布PPOCRLabelv2，更新内容如下： ●新增标注类型：表格标注、关键信息标注、不规则文字图像的标注（印章、弯曲文本等） ●新增功能...主要特色如下： ●覆盖从文本检测识别到文档分析的OCR全栈技术 ●紧密结合理论实践，跨越代码实现鸿沟，并配套教学视频 ●Notebook交互式学习，灵活修改代码，即刻获得结果 （可竖向拉动多图）...获取5月11-13日每晚20:30《OCR超强技术详解与产业应用实战》的直播课链接 2....核心思想是利用高精度的文本识别大模型对无标注数据进行预测，获取伪标签，并且选择预测置信度高的样本作为训练数据，用于训练小模型。使用该策略，识别模型的准确率进一步提升到79.4%（+1%）。
检测召回率：正确的检测框个数在全部标注框的占比，主要是判断漏检的指标。 （2）识别阶段： 字符识别准确率，即正确识别的文本行占标注的文本行数量的比例，只有整行文本识别对才算正确识别。...（3）端到端统计： 端对端召回率：准确检测并正确识别文本行在全部标注文本行的占比； 端到端准确率：准确检测并正确识别文本行在 检测到的文本行数量 的占比； 准确检测的标准是检测框与标注框的IOU大于某个阈值...，正确识别的的检测框中的文本与标注的文本相同。...第二模块：使用一个卷积层和两个转置卷积层的结构获取预测的概率图和阈值图； 第三模块：使用DB方法获取近似二值图。...在传统的图像分割算法中，我们获取概率图后，会使用标准二值化（Standard Binarize）方法进行处理，将低于阈值的像素点置0，高于阈值的像素点置1，公式如下： $$ B_{i,j}=\left{
这些模型需要大量的训练数据。获取海量数据是深度神经网络成功的关键因素。...新的数据集将极大促进自然图像中中文文本检测和识别算法的发展。 ? 图 2：标注流程：（a）为句子提取边界框，（b）为每个字符实例提取边界框，（c）标记其对应的字符类别，（d）标注字符的属性。 ?...图 10：识别任务中的一些例子。每行从左到右给出的是：裁剪的实例区域、真实结果以及不同方法的识别结果。正确的结果为绿色显示，数字为置信度。 论文：Chinese Text in the Wild ?...虽然文本图像的光学字符识别（OCR）已得到充分的研究，并有很多可用的商业工具，但是自然图像中的文本检测和识别仍然是很困难的问题，尤其是对于更复杂的字符集，例如中文文本。...我们使用多个当前最佳模型得到了基线测试结果，包括用 AlexNet、OverFeat、Google Inception 和 ResNet 执行字符识别，用 YOLOv2 执行字符检测。
OCR技术有着丰富的应用场景，包括已经在日常生活中广泛应用的面向垂类的结构化文本识别，如车牌识别、银行卡信息识别、身份证信息识别、火车票信息识别等等，此外，通用OCR技术也有广泛的应用，如在视频场景中...其中，文本检测模型使用的2020年发表于AAAI上的DB[1]算法，文本识别模型使用经典的CRNN[4]算法。.../dataset/）中随机抽取的500张图像，评估耗时阶段为图像输入到结果输出的完整阶段，评估详情如下： ?...PaddleOCR超轻量模型同时支持中英文识别，并且支持倾斜、竖排等多种方向的文字识别，我们看看效果示例。示例图中给出了每个文本检测框的识别结果（text）和相应的置信度（score）。 ? ? ?...预测单张图片 results = ocr.recognize_text(paths=['/PATH/TO/IMAGE'], visualization=True) #输入自定义待识别图片路径、并保存可视化图片结果
这里可以根据自己的预算、需求和系统准确性使用 Google 的Cloud API [4]、Tesseract [5] 或任何你喜欢的的 OCR 系统。...在 OCR 过程之后，我们有一个表格，其中包含文本及其在输入图像中的位置。通常 OCR 系统会为每个检测到的文本提供左上点和右下点的坐标。...[15]对与节点分类相关的理论进行了研究。 该模型在准确性、F1 分数等方面从测试集提供了令人满意的结果。它可用于现实世界数据，从收据扫描件中提取信息，使用提取文本预测其可能的类别。...https://en.wikipedia.org/wiki/Optical_character_recognition Google Vision API : https://cloud.google.com.../vision/docs/ocr Tesseract : https://github.com/tesseract-ocr/tesseract Effecient, Lexicon free OCR using
9.20 - 9.25，作为全球OCR领域标杆性盛会，第15届国际文档分析与识别大会（ICDAR 2019）在澳大利亚悉尼召开，同时也揭晓了本年度ICDAR竞赛的结果并为冠军团队颁发获奖证书...这也是团队自2017年获得4项OCR冠军之后，再次代表腾讯在OCR领域最权威国际赛场中折桂。 ? MLT-文本检测 冠军 ? MLT-语种识别 冠军 ? MLT-端到端语种识别 冠军 ?...其中Google、微软、腾讯、阿里巴巴、百度、三星、商汤、旷视、海康等国内外科技公司都取得过不错的成绩，竞赛中涌现出的许多方法都对OCR技术的发展起到了强大的推动作用。...使用这些模块，我们设计了多个不同的网络结构，之后采用集成方法将不同模型的识别结果进行基于置信度的整合。整体流程图如下所示： ?...； 多功能：除了支持字符识别，也支持段落合并、文字面积占比、字体识别、置信度过滤等各项实用功能； 高可靠：团队OCR技术能够兼容各类异常图片请求，具备企业级服务的可靠性，并提供云端部署、私有化本地加密部署等多类可靠方案
9.20 - 9.25，作为全球OCR领域标杆性盛会，第15届国际文档分析与识别大会（ICDAR 2019）在澳大利亚悉尼召开，同时也揭晓了本年度ICDAR竞赛的结果并为冠军团队颁发获奖证书。...其中Google、微软、腾讯、阿里巴巴、百度、三星、商汤、旷视、海康等国内外科技公司都取得过不错的成绩，竞赛中涌现出的许多方法都对OCR技术的发展起到了强大的推动作用。...LSVT 文本检测官方排名(Top-10) 官方结果： https://rrc.cvc.uab.es/?...使用这些模块，我们设计了多个不同的网络结构，之后采用集成方法将不同模型的识别结果进行基于置信度的整合。...； 多功能：除了支持字符识别，也支持段落合并、文字面积占比、字体识别、置信度过滤等各项实用功能； 高可靠：团队OCR技术能够兼容各类异常图片请求，具备企业级服务的可靠性，并提供云端部署、私有化本地加密部署等多类可靠方案
02 PPOCRLabelv2 多项重磅更新 PPOCRLabel 是首款开源的 OCR 半自动数据标注工具，大幅减少开发者标注 OCR 数据的时间。...经过一年的更新迭代，PPOCRLabel 结合产业实际落地需求，正式发布 PPOCRLabelv2，更新内容如下： 新增标注类型：表格标注、关键信息标注、不规则文字图像的标注（印章、弯曲文本等） 新增功能...：锁定框、图像旋转、数据集划分、批量处理等 易用性提升：新增 whl 包安装、以及优化多处标注体验 表格标注动图、KIE 标注（横向拉动） 03 OCR 产业落地工具集 考虑到真实产业应用面对的各种软硬件环境和不同的场景需求...主要特色如下： 覆盖从文本检测识别到文档分析的 OCR 全栈技术 紧密结合理论实践，跨越代码实现鸿沟，并配套教学视频 Notebook 交互式学习，灵活修改代码，即刻获得结果 05 大家如果觉得不错，建议访问...核心思想是利用高精度的文本识别大模型对无标注数据进行预测，获取伪标签，并且选择预测置信度高的样本作为训练数据，用于训练小模型。使用该策略，识别模型的准确率进一步提升到 79.4%（+1%）。
由于字幕标注信息是跨模态的弱监督标注数据，因此文本识别模块难以训练。为了解决该问题，冠军方案使用构造数据的方式来解决该问题。首先，该方案使用文本检测模块检测视频帧中的文本并将文本进行抹除。...在数据预处理部分，对于含有字幕标注的训练集，方案通过构建解码图，并应用简单的卷积网络计算语句置信度，得到文本标注信息；对于不含字幕标注的训练集，方案使用微调的wav2vec2.0模型得到文本的语言特征，...再使用预训练的语言模型和Kaldi解码器得到文本标注信息。...然后，在模型训练部分，该方案分别使用了混合模型和端到端的Wenet模型共同训练，并通过循环往复的方式得到更优的训练集标注，进行更新迭代，从而得到了最优的文本识别结果。...对于不同帧的背景干扰导致同一字幕的识别结果不同这一问题，融合模块中的过滤模块旨在挑选视觉字幕中OCR识别效果最好的，同时移除识别效果不好的。
01.基于传统算法的OCR技术 传统的OCR技术通常使用opencv算法库，通过图像处理和统计机器学习方法从图像中提取文本信息，包括二值化、噪声滤波、相关域分析、AdaBoost等。...传统的OCR技术根据处理方法可分为三个阶段：图像准备、文本识别和后处理。...2.1 阶段一：文字检测 文字检测定位图片中的文本区域，而Detection定位精度直接影响后续Recognition结果。...首先在文字识别网络中加入语义分割分支，获取每个字符的相对位置。 其次，在获取每个字符位置后对字符进行分类，获得文字识别信息。该方法采用分类解决识别问题，并没有像传统方法那样使用RNN。...本方法的训练集不需要bbox标注，使用友好性较高；但目前此模型还不能完全检测出图像中任意位置的文本，需要在后期继续调整。
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