经过不断的技术优化和沉淀,百度大脑 AI 开放平台已经成为企业智能化升级道路上重要的技术支撑,通过百度智能云赋能各行各业实现产业智能化。本月EasyDL OCR 自训练平台全面开放,内置百度领先的 OCR 预训练模型,可快捷完成数据标注并批量生成虚拟数据,大幅扩充训练集,低成本零门槛定制专属的高精度 OCR 模型。
科研人员在阅读外文文献时,经常会碰到看不懂的专业词汇或语句,需要将其复制到在线词典翻译。
在日常办公或者学习中,往往存在这样一个工作场景,比如,“老王,我这里有一张图片,你把里面的文字信息给我整理出来”,都2021年了,你真的还在手敲图片文字信息么?那么还不赶紧收藏这篇秘籍,这里本渣渣总结了三种方法,教你如何将图片上的文字信息提取出来,图片转成文字信息的方法。
前面的文章《3分钟读取、汇总300个pdf文件内容!多简单!多快!| PA实战应用》里,讲了使用Power Automate Destkop直接提取PDF文件内容的操作方式,但有朋友问,是否可以提取图片转成的PDF内容:
最近有个新闻说一个人毫无绘画能力靠AI作图,获得艺术比赛第一名,没想到现在AI 这么厉害了,今天分享几个AI 黑科技工具,在公众号后台回复 黑科技 获取软件地址。
今天心血来潮做了个识别图片文字的demo,现在文字识别技术已经比较成熟了,而且还有可以调用的公共接口。
Adobe Acrobat Pro DC 2021是一款非常好用且功能强大的PDF专业制作软件,Acrobat DC可利用Photoshop强大的图像编辑功能,将任何纸质文件转换为可编辑的电子文件,用于传输、签字,欢迎有需要此款工具的朋友们下载。
本文主要针对Python开发者,描述百度文字识别接口服务的相关技术内容。OCR接口提供了自然场景下整图文字检测、定位、识别等功能。文字识别的结果可以用于翻译、搜索、验证码等代替用户输入的场景。 支持P
常会遇到有些 PDF 是扫描版的无法复制(豆丁网上的),有些网页(极客时间)也限制了复制功能。这时候要复制,通常情况下只能手动去打,很浪费时间对吧。当然也可以使用一些 OCR 识别软件,但要么付费要体积很大,不方便。
adobe acrobat DC是Adobe最新推出的一款专业的PDF制作工具,这款工具不仅可以帮助用户轻松制作pdf文件,还具有编辑、导出、注释等功能。新工具中心可更简单迅速的访问最常使用的工具。Acrobat DC可利用Photoshop强大的图像编辑功能,将任何纸质文件转换为可编辑的电子文件,用于传输、签字。
腾讯云GPU服务购买地址:https://cloud.tencent.com/product/gpu ,选择安装系统时推荐安装市场镜像里的公共镜像,里面有已经安装好的 CUDA 驱动, 推荐选择 ”CentOS 7.6 NVIDIA GPU基础镜像(预装驱动和CUDA 10.2)“ 这个镜像,因为安装使用 PaddlePaddle 需要 显卡驱动 10.1 及以上。另外服务器需要一个完整的显卡,不能是共享的显卡,因为系统会识别不到。
使用百度API,ocr识别图片中的文字,参考网页https://ai.baidu.com/ai-doc/OCR/dk3iqnq51
要使用百度文字识别,自然免不了要注册该平台的账号,否则凭什么让你使用,点击百度智能云进入,没有账号的可以先注册账号,注册应该就不用我讲解了吧?这里默认都有账号了,然后登录。
月24日,百度研究院深度学习实验室(IDL)宣布,通过APIStore将其自主研发的百度人脸识别技术免费对外开放。
春节在家一直闲着,今天有人给我发了一个小程序,即包你说。小程序是一个绕口令,很显然对于我这种 "n l" 不分的人说,这种绕口令也太难说了。因此我就想通过 python 脚本来实现。
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。
很多软件内置了OCR功能,即图片提取文字功能。有些是免费提供给大家使用,但有些是收费的。不管是免费的还是收费的,终究逃离不了隐私问题。用别人的OCR,总得把图片传到对方的服务器。今天我们使用Python开发一个OCR软件,如下图所示。
哈喽,大家好,我是一条。 好久没出python的教程了,今天教大家做个好玩又实用的。 点赞,收藏准备好。 前言 不知道大家工作中有没有遇到这种情况 产品不知道从哪搞来的截图就这么粘在需求文档上,你还得一个一个敲,气的我这…… 网上有个资料,死活就是不让你复制,气的我这…… 有篇技术文章,代码全是截图,气的我这…… ok。别气了,求人不如求自己,一条教你自制带文字识别的截图工具。 成品展示 现已将文件设置成开机自启动,并一直在后台运行; 当监听到有截屏操作时,保存剪切板的文件; 调用百度开放API进行文字识别
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。
http://blog.sina.com.cn/s/blog_56d988430102w37c.html
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。
1.Python安装 官网下载较慢, 可到淘宝镜像源 https://registry.npmmirror.com/binary.html?path=python/安装3.8或3.9, windows
现在写文件很多网站都不让复制了,所以每次都是截图然后发到QQ上然后用手机QQ的文字识别再发回电脑。感觉有点小麻烦了,所以想自己写一个小软件方便方便自己,就有了这篇了:
如果移动端访问不佳,请使用 ==> Github Pages 版。 官网地址:http://域名.信息 最新审核时间:2019-05-10 本文对中文域名未做识别处理。这里只列出英文域名。 注意:cn 以及 二级 cn 域名均可备案,包含: cn gov.cn ZF机构 org.cn 非盈利机构 ac.cn 科研机构 mil.cn 国防机构 net.cn 互联网服务机构 edu.cn 教育机构 com.cn 企业 用到的工具: OCR文字识别:白描 大小写转换:蛙蛙工具 字符串
链接:https://cloud.baidu.com/doc/Reference/s/9jwvz2egb
PP-OCR是PaddleOCR自研的实用的超轻量OCR系统。在实现前沿算法的基础上,考虑精度与速度的平衡,进行模型瘦身和深度优化,使其尽可能满足产业落地需求。该系统包含文本检测和文本识别两个阶段,其中文本检测算法选用DB,文本识别算法选用CRNN,并在检测和识别模块之间添加文本方向分类器,以应对不同方向的文本识别。当前模块为PP-OCRv3,在PP-OCRv2的基础上,针对检测模型和识别模型,进行了共计9个方面的升级,进一步提升了模型效果。
一般直接运行可能会出错,因为需要下载eng.traineddata语言包,可以识别数字和字母,注意一下下载地址和保存路径,国内的网很容易下载失败,所以导致运行出错。
1、对于搜狗的接口调用的还是http://ocr.shouji.sogou.com/v2/ocr/json,这个接口识别效果很好,但是对于图片的尺寸有规定。 本人对截取图片进行了尺寸上的优化,保证较小的文字也能识别。具体大家自行测试。 2、腾讯ocr接口,也比较准确,但是速度比较慢。 3、百度ocr接口,精确度还可以,但是标点符号识别不准确,速度一般。 4、有道ocr接口,速度很快平均0.3-0.4秒就可识别出来。但是接口受ip请求的限制。(仅供参考) 软件使用: 1、默认快捷键F4,可以自行修改,在托盘图标右键设置里可以修改。 2、截图之后松开左键即可。 3、截图时按住Ctrl,强制性拆分文字。 说明:如果有问题请及时反馈 链接:https://pan.baidu.com/s/1P2xb9kBwX1gj8j2_APivZw 更新公告:
最近业务碰到了一个标注任务,获取gif图的最后一张然后调用内部的模型进行识别看gif是不是同样的内容,用脚本的方法试试 获取gif的最后一张 import os, imageio # 获取gif图的最后一帧,并保存png def get_gif_last_frame(gif_path): image_path = gif_path.replace(".gif", ".png") if os.path.exists(image_path): return image_path
https://cloud.baidu.com/doc/OCR/s/Rjwvxzm3n。按照文档安装百度aip库,命令行输入魔法如下:
最近在技术交流群里聊到一个关于图像文字识别的需求,在工作、生活中常常会用到,比如票据、漫画、扫描件、照片的文本提取。
PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库,助力开发者训练出更好的模型,并应用落地。
经常在网上查询文档资料的朋友一定有过这样的经历:好不容易找到了需要的内容,可是别说下载了,连复制一句话都不给复制的。尤其是 PDF 文档和图片类资料,就算我们充值下载到本地,很多也无法复制文本,只能手动敲出来。
图片伪装是在网页元素中,将文字、图片混合在一起进行展示,以此限制爬虫程序直接获取网页内容
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
不少网站在用户登录、用户提交信息等登录和输入的页面上使用了验证码技术。验证码技术可以有效防止恶意用户对网站的滥用,使得网站可以有效避免用户信息失窃、保证网站稳定安全性。
参考:https://www.cnblogs.com/cmyxn/p/6993422.html
用户批量上传需要识别的照片,上传成功后,系统会启动Hangfire后台Job开始调用PaddleOCR服务返回结果,这个过程有点类似微服务的架构模型。
PDF文件在日常工作和学习中使用得很广泛,特别是在对文件格式要求很严格的时候。 PDF最为大家称赞和使用的点就是它可以避免文件格式错乱以及文件被误改。 但它最大的缺点就是不可以像word一样正常修改,
本期将介绍并演示PaddleOCR+Python+OpenCV实现车牌识别、身份证信息识别和车票信息识别的步骤与效果。
最近因为对文本情感分析有一些需要,所以去学习使用了一下百度的NLP处理模块,特此记录一下,来和大家一起分享。
文章目录 《这是我见过最强的OCR开源算法模型了》 前言 一、来吧,展示! 二、OCR简介 (一)什么是OCR (二)应用举例 (三)OCR难点 三、PaddleOCR介绍 (一)总结介绍 (二)相关地址总结 四、PaddleOCR的使用 (一)PaddleOCR项目介绍 (二)测试自己的数据 五、多维度对比分析 (一)教程的完备性对比 (二)易用性对比 (三)运行速度对比 (四)精度对比 (五)多角度对比 (六)其他分析 六、总结 《这是我见过最强的OCR开源算法模型了》 前言 最近参加“中国软件杯”的一
手写文字识别-JavaAPI示例代码 不知不觉手写文字识别百度已经开始邀测了。需要的小伙伴去申请了哦。申请方式加入文字识别群找PM。或者工单提交申请。都要说明自己的APPID哦。 接口地址:https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/handwriting -----------------------------------------下面开始代码-------------------------------------------------- 手写文字识别-示例代
本次分享的所有OCR功能,有100多种使用场景,例如:识别发票、识别身份证、识别银行卡等等。
上次我使用的百度AI开放平台的API接口实现图片的转化,后来有许多小伙伴都私信问我,怎么获取百度AI平台的AK和SK。为了统一回答大家的问题,今天我又使用百度API实现了一个从图片中提取文字和识别身份证的功能,详细描述实现过程,有收获的小伙伴记得收藏、转发分享哦。
captcha-killer要解决的问题是让burp能用上各种验证码识别技术!插件当前针对的图片类型验证码,其他类型当前不支持。captcha-killer本身无法识别验证码,它专注于对各种验证码识别接口的调用。
github官网:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
以上是传入图片字节数据调用接口的方式,也可以通过URL调用,只需将GeneralBasic换为重载函数GeneralBasicUrl:
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