基于文字识别与文本翻译技术,满足用户翻译图片文字的需求。只需要通过调用图片翻译API,传入图片,指定源语言与目标语言,通过POST请求方式,就可以识别图片中的文字并进行翻译。
报错1:无法下载模型,执行加载模型代码时报错,具体报错忘记截图了,造成此错误的主要原因是安装Paddlehub时的一个警告
OCR文字,车牌,验证码识别 专知荟萃 入门学习 论文及代码 文字识别 文字检测 验证码破解 手写体识别 车牌识别 实战项目 视频 入门学习 端到端的OCR:基于CNN的实现 blog: [http://blog.xlvector.net/2016-05/mxnet-ocr-cnn/] 如何用卷积神经网络CNN识别手写数字集? blog: [http://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5671136.html] OCR文字识别用的是什么算法? [https://www.zh
最近看到一个非常赞的OCR相关资源,收集从2015.10.9到现在的一些OCR文献,github项目和博客资源等
End-to-End Text Recognition with Convolutional Neural Networks
因项目需要,调研了一下目前市面上一些开源的OCR工具,支持本地部署,非调用API,主要有PaddleOCR/CnOCR/chinese_lite OCR/EasyOCR/Tesseract/chineseocr/mmocr这几款产品。 本文主要尝试了EasyOCR/CnOCR/Tesseract/PaddleOCR这四款产品。
在进行文字识别时候,需要使用的数据集样式为一张含有文本的图片以及对应文本内容的标签。但是一般而言,实际情况是构建的文本字典中,每个字至少要出现200次才能有好的识别效果,因此,先对所有的label进行单字统计,看每个字出现的个数是否超过200次,如果不满足,则需要进一步收集数据。
项目地址:https://github.com/xiaofengShi/CHINESE-OCR
dddocr是一个基于深度学习的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)库,用于识别图片中的文字。它可以识别各种类型的文字,包括印刷体、手写体、表格、条形码等。dddocr库使用了深度卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等先进的模型,具有较高的准确性和稳定性。
关于图文识别功能相关技术的实现 转载请注明源地址:http://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/8908906.html 上一章,写的是SSL证书配置,中间折腾了好一会,在此感谢SSL证书发行商的协助;这次我就讲讲ocr识别的问题,先说说需求来源吧。。。 之前因为风控每次需要手动P协议文件和身份证(脱敏),还要识别证件及图片文件的内容,觉得狠狠狠麻烦,遂就找到了技术总监,技术总监一拍脑袋,额,小邹啊。。。 呃,一开始并没抱太大希望,不过还是花了些心思做了些需求实现的调研
转载请注明源地址:http://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/8908906.html
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。
http://www.zmonster.me/2015/05/05/tesseract-training.html
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
大家如果平常遇到不认识的英文,相信大部分的人都会复制内容后,使用翻译软件,或者拷贝到网站上去执行翻译。
今天给大家分享一个简单的OCR文本识别工具:easyocr。这个模块支持70多种语言的即用型OCR,包括中文,日文,韩文和泰文等。当然这个模块适当改进也可以用以车牌识别
近年来深度学习在OCR领域取得了巨大的成功,但OCR应用中识别错误时有出现。错误的识别结果不仅难以阅读和理解,同时也降低文本的信息价值。在某些领域,如医疗行业,识别错误可能带来巨大的损失。因此如何降低OCR任务的错字率受到学术界和工业界的广泛关注。合合信息通过本文来讲解文本纠错技术帮助更多人解决业务问题。通常文本纠错的流程可以分为错误文本识别、候选词生成和候选词排序三个步骤。文本纠错方法可包括基于CTC解码和使用模型两种方式,下面分别对这两种纠错方式进行介绍。
图片识别的技术到几天已经很成熟了,只是相关的资料很少,为了方便在此汇总一下(C#实现),方便需要的朋友查阅,也给自己做个记号。 图片识别的用途:很多人用它去破解网站的验证码,用于达到自动刷票或者是批量
在日常的工作中,例如自动化测试开展时,经常涉及到一些验证码识别、文本识别、图像识别的场景,市面上虽也有很多识别工具,但质量、准确性参差不齐。
ABBYY FineReader专业版是一款理想的光学字符识别(OCR),适用于那些要求最高精度和格式保留软件的用户。ABBYY FineReader是一款十分好用的PDF编辑和转换工具。
MMOCR github主页:GitHub - open-mmlab/mmocr: OpenMMLab Text Detection, Recognition and Understanding Toolbox
一个实用型 OCR,支持 80 多种语言和所有流行的书写脚本,包括:拉丁文、中文、阿拉伯文、梵文、西里尔文等。 📷 特点 支持本地或云/API部署 准确度提高到 99% 以上 完全可定制,支持 80 多种语言 支持表格识别 二维码/条码提取识别 GitHub数据 15.7k stars 281 watching 2.2k forks 开源地址:https://github.com/JaidedAI/EasyOCR 安装 pip install easyocr 演示案例 import easyocr rea
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
该文介绍了利用基于深度学习的中文字符切分方法,该方法采用CNN提取字符的特征,并用SVM进行分类,最后用生成模型进行字符的切分。同时,该文还介绍了如何使用卷积神经网络来提取字符的上下文信息,以提高切分准确率。
按下空格键,QuickLook可快速预览文件内容https://github.com/QL-Win/QuickLook
Reading Car License Plates Using Deep Convolutional Neural Networks and LSTMs
不知道大家有没有遇到过这样的问题,就是在某个软件或者某个网页里面有一篇文章,你非常喜欢,但是不能复制。或者像百度文档一样,只能复制一部分,这个时候我们就会选择截图保存。但是当我们想用到里面的文字时,还是要一个字一个字打出来。那么我们能不能直接识别图片中的文字呢?答案是肯定的。
ABBYY FineReader PDF 是一款运行在PC平台上可以OCR识别的PDF转换工具。ABBYY FineReader PDF提供文字识别精度、多语言识别和转换功能,可以轻松将PDF、文档图像和扫描件转换成DOCX、XLSX、RTF、ODT等格式。以便合作、存档或分享。
本文章介绍的是NV显卡训练。CPU训练 仅供参考,部分不同的地方请前往官方网站获取信息。
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。
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。
机器之心报道 机器之心编辑部 在 OCR 识别领域最权威的会议之一 ICDAR(国际文档分析与识别会议)上,360 数科在 ICDAR2019- SROIE 榜单上斩获第一。 📷 榜单地址:https
版面分析是将文档图像进行文档对象识别并判断各区域所属类别,如配图、表格、公式、分栏等,并对不同类型的区域进行切分、识别。后面的工作是实现包括组卷、以题搜题、文档电子化存储、结构化解析等功能。
近年来,随着盲人数字阅读的普及推广,PDF格式的电子书越来越受到大家的关注和喜爱,但受读屏软件功能的限制,扫描版的PDF电子书是无法直接阅读的,这就需要将其转换为可阅读的文档格式,可对于大多数视障读者来说,这似乎有点专业,今天我就为大家推荐一款非常好用的PDF转换利器——ABBYY FineReaderPDF(以下简称ABBYY),有了它的支持,我们就可以尽情阅读海量PDF电子书了。
2019 DCIC已经开赛一个月了,据说华为赛题比较有难度,小编特此搜罗到一位妹子大佬的Baseline,为各位参赛者提供思路~
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
github官网:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
一年一度的双十一剁手节又来了,电商玩法淘箩也越来越复杂,你还在重拾丢掉多年的数学算到手价么?尤其是电商小伙伴们,还在为了算竞对到手价头疼么?!
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,经常使用OCR技术进行字幕自动翻译、内容安全监控等等,或者与视觉特征相结合,完成视频理解、视频搜索等任务。
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
多模态短视频分类是视频理解领域的基础技术之一,在安全审核、推荐运营、内容搜索等领域有着十分非常广泛的应用。一条短视频中通常包含有三种模态信息,即文本、音频、视频, 它们在不同语义层面的分类体系中发挥着相互促进和补充的重要作用。
“ 多大型多模态的评估标准MM-Vet 定义了 6 个核心 VL 功能:识别、OCR、知识、语言生成、空间感知和数学计算,并提出了一个基于 LLM 的开放式输出评估器,可以对不同的问题类型和答案风格进行评估,从而产生统一的评分指标。”
Tips: 在其官网有demo演示,我们可以使用其进行简单图片ocr识别,地址为https://www.jaided.ai/easyocr/ 或者 https://huggingface.co/spaces/tomofi/EasyOCR
本文主要介绍了使用pyHook、pythoncom、pytesseract、PIL、win32api等module实现python的截图识别文字功能。
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