在机器学习和计算机视觉领域,光学字符识别(optical character recognition, OCR)长期以来都是人们研究的重要主题之一。OCR 很简单,就是将文档照片或场景照片转换为机器编码的文本。
最近入坑研究OCR,看了比较多关于OCR的资料,对OCR的前世今生也有了一个比较清晰的了解。所以想写一篇关于OCR技术的综述,对OCR相关的知识点都好好总结一遍,以加深个人理解。 什么是OCR? OCR英文全称是Optical Character Recognition,中文叫做光学字符识别。它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来,并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一,而且这个课题已经是比较成熟了,并且在商业中已经有很多落地项目了。比如汉
最近入坑研究OCR,看了比较多关于OCR的资料,对OCR的前世今生也有了一个比较清晰的了解。所以想写一篇关于OCR技术的综述,对OCR相关的知识点都好好总结一遍,以加深个人理解。
1. 引言 OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程;即,针对印刷体字符,采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件,并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式,供文字处理软件进一步编辑加工的技术。 在Windows 10通用应用程序UWP示例中,包含了OCR应用程序,具体请参考(https:/
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:
今天跟大家分享一篇昨天新出的场景文本识别方法MASTER,其发明了一种Multi-Aspect 全局上下文建模方法,有效改进了文本识别精度,在多个数据集上取得了目前最好的精度,是最近最值得读的文本识别方面的论文。
OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指对图像进行分析识别处理,获取文字和版面信息的过程,是典型的计算机视觉任务,通常由文本检测和文本识别两个子任务构成。
OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程;即,针对印刷体字符,采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件,并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式,供文字处理软件进一步编辑加工的技术。
平时,我们参加一个会议,拍下了关键图片,想搜索相关的文献,却要一个一个字母输入搜索;看一个视频,觉得里面的台词很好,想记录下来,看视频一个一个字母码出来?;网上搜索一些文档,不能下载,却想引用这些资料里面的文字,却碰到复制权限的限制(不给复制),那怎么办?;看一篇文献,有一些单词看不懂,也要一个一个码出来搜索,翻译?
Tesseract是一个开源的ocr(光学字符识别,即将含有文字的图片转化为文本)引擎,可以开箱即用,项目最初由惠普实验室支持,1996年被移植到Windows上,1998年进行了C++化。在2005年Tesseract由惠普公司宣布开源。2006年到现在,都由Google公司开发。
在多数组织的智能自动化流程业务中,OCR(光学字符识别)是目前应用最多的人工智能技术之一。OCR与RPA的结合可以将组织中超过70%的无纸化业务实现自动化,其效率将是人工的5倍以上。
注:此篇内容主要是综合整理了光学字符识别 和OCR技术系列之一】字符识别技术总览,详情见文末参考文献
好吧,我承认有那么一点标题党。不过说起标题党这事儿,咱先来看看支付BAO,最近几天搞得全国人民都不安心工作的“集五福”: 好(shua)好(hou)的“集五福”活动,怎么又叫 AR 了? 我们来让李老
俗称光学字符识别,英文全称是Optical Character Recognition(简称OCR),它是利用光学技术和计算机技术把印刷体或手写体文本进行读取识别,转化成计算机和人都能够识读的格式。此间OCR技术是关键一环。OCR技术中,印刷体的文本识别是最成熟的一个,因其开展最早。早在1929年就被欧美国家利用来处理大量的报刊杂志、文件和单据报表等。经过40多年的发展和完善,文本识别技术更加成熟,逐步实现了信息处理的“电子化”。
在人机交互方面,大多人想到的都是语音交互,毕竟这是人类之间运用率最高的交流方式,且语音识别、自然语言理解等技术目前也发展的相当不错。 但是,我们也不得不忽视这样一个事实:我们每天都被文字所包围,像每天
Tess4J是对Tesseract OCR API的Java JNA 封装。tesseract是跨平台的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)引擎,让开发者非常容易的集成OCR能力到他们自己的应用。通过强大的API从图片中识别和提取文本内容。Tess4J支持主流的图片格式,如TIFF,JPEG,GIF,PNG,BMP,and PDF。 OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程;即,针对印刷体字符,采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件,并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式,供文字处理软件进一步编辑加工的技术。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率,是OCR最重要的课题,ICR(Intelligent Character Recognition)的名词也因此而产生。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。
表格识别的研究主要涉及两个方面,一方面是对单元格内的文本进行识别,这一步通常是在确定单元格区域后,利用较为稳定的光学字符识别方法(OCR)来实现,这一方面不是表格识别研究的重点,不在此展开;另一方面是基于整个表格内容进行的表格分类、单元格分类、以及表格信息抽取等任务,这是当前表格识别研究的热门领域之一。下文会对表格信息抽取进行展开讲述。
在基本完成了银行卡识别之后,开始新的任务:发票类OCR识别。发票类OCR识别一直以来也是OCR之中的热点,包括证件类识别等等,后续都要一步步来。
前几天,小编的一个朋友跟小编吐槽, 说起最近国内一些银行科技内部在用的比较流行的几种高科技技术,其中OCR一定是逃不过去的, 但凡哪家银行想做数字化转型,从行长到老总肯定第一句就说要做OCR,但到底什么是OCR,能做什么,可能说出的人并不知道,只是知道这个名字说出来就代表着智能项目。 OCR,全称optical character recognition,意思是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程;即,对文本资料进行扫描,然后对图像文件进行分析
袁秋龙,携程度假大数据AI研发团队实习生,专注于计算机视觉的研究和应用。在实习期间致力于度假图像智能化工作,OCR问题为实习期主要做的研究。
我们在日常工作过程中,经常会遇到文字识别的场景,一款好用的 OCR 工具也是非常重要的,能帮助我们极大的提高工作效率。
从古至今,文字经历了数代变革,最终发展成为现在的简体字。近来以来,随着科技的发展,人类变得越来越“懒”,从抛弃纸笔投入电脑的怀抱,再到现在从键盘到语音的转移。虽然不管如何发展,文字依然是人们不可丢弃的东西,但是出于让生活更便利的目的,它也在随着科技而发生变化,比如担当着人工智能基础之一的文字识别技术(OCR)。 OCR是指光学设备(扫描仪、数码相机等)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程,其本质就是利用光学设备去捕获图像并识别文字,将人眼的能力延
文本端到端识别是一项从图像或视频序列中提取文本信息的任务,虽然取得了一些进展,但跨领域文本端到端识别仍然是一个难题,面临着图像到图像和图像到视频泛化等跨域自适应的挑战。
下载 tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe安装(双击一路下一步然后finish),然后把tesseract-ocr的的安装目录添加到系统环境变量中
这是一篇论文简记,原文出自SCUT电信学院金连文老师组。 概要 文本历史可以追溯到数千年前。在广泛视觉应用场景中,文本所携带的丰富语义信息非常重要。故自然场景文本识别已经成为计算机视觉和模式识别的活跃
随着移动互联网的兴起,移动设备成为日常生活中不可或缺的成员,越来越多的业务都通过移动设备办理。但目前的方案多是将移动设备获取的证件图像通过网络上传至服务端,在服务端完成识别任务。此方案存在以下缺陷:受网络影响较大,特别是现在手机拍摄图像都比较大的,网络传输比较费时;对客户的隐私保护不够;识别速度不够快,包含了网络传输图像的时间。所以一种基于Android、iOS系统的移动端身份证识别方法,可直接在设备端本地完成识别任务,得到识别结果,无需上传证件图片,有效避免网络传输速度的影响,对用户隐私进行了很好的保护。
文本是人类最重要的信息来源之一,自然场景中充满了形形色色的文字符号。光学字符识别(OCR)相信大家都不陌生,就是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。
朋友小君是一家创业公司老板,最近这段时间总是抱怨自己公司每天要处理的文件又多又杂,员工工作效率因此被拖慢了不少。
某次测试中遇到了汉字点选的验证码,看着很简单,尝试了一下发现有两种简单的识别方法,终于有空给重新整理一下,分享出来。
随着人工智能的热度上升,图像识别这一细分领域也渐渐被人们所关注。在很多公司的业务中,有很多需要对图片进行识别的需求。为了帮助业务实现对这些图片、文档的识别和结构化,业界进行了一系列的实践和探索,最终确定了一些可行的方法。实践过程中,可能遇到过一系列问题和难点。本次直播分享,我们将结合目前的业务需求,说说爱奇艺在探索中遇到的痛点和难点以及识别技术中的一些细节。
本文介绍了证件识别技术的起源、发展和应用前景。随着互联网和智能手机的普及,证件识别的需求也日益增加。本文主要从证件识别技术的起源、发展、实现方式、技术挑战和前景展望等方面进行了详细的阐述和分析。证件识别技术的应用范围广泛,包括金融、医疗、物流等行业,在医疗行业,可以用于电子病历的识别和医疗票据的识别;在物流行业,可以用于快递单据的识别和追踪等。证件识别技术的应用前景非常广阔,但同时也面临着一些技术挑战,如识别准确率、效率、适应性等方面的问题。
OCR全称Optical Character Recognition,即光学字符识别,最早在1929年被德国科学家Tausheck提出,定义为将印刷体的字符从纸质文档中识别出来。现在的OCR,狭义上指对输入扫描文档图像进行分析处理,识别出图像中文本信息。而随着OCR技术的日益发展,人们已不再仅仅满足于文档或书本上的文本,开始将目标转移到现实世界场景中的文本,这被称为场景文本识别(Scene Text Recognition,STR)。
Dev Club 是一个交流移动开发技术,结交朋友,扩展人脉的社群,成员都是经过审核的移动开发工程师。每周都会举行嘉宾分享,话题讨论等活动。 本期,我们邀请了 腾讯 TEG 技术工程师“文亚飞”,为大家分享《深度学习在OCR中的应用》。 下面是分享实录整理: ---- 大家好,我是文亚飞,来自腾讯TEG,目前负责图像识别相关的工作。OCR(光学字符识别)旨在从图片中检测和识别文字信息,本次分享将介绍我们在OCR技术研发过程中的一些方法和经验总结。 一,OCR背景及基本框架介绍 OCR技术从上世纪60年代就开
训练数据可以在tessdata下载,里面包含各种语言。当然你自己也可以训练它,有兴趣的可以学习一下相关内容。
人们在社交网络上分享和获取信息的主要途径之一是视觉媒介,如照片和视频。近年来,上传至社交媒体的照片数量成指数级增长,每天可达数亿张 [27],处理日渐增多的视觉信息成为一大技术挑战。图像理解的挑战之一是从图像中检索文本信息,也叫光学字符识别(OCR),表示将包含键入、印刷或场景文本的电子图像转换成机器编码文本的过程。从图像中获取此类文本信息很重要,因为这可以促进很多不同的应用,如图像搜索和推荐。
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:
在当今数字化时代,OCR(Optical Character Recognition)识别技术正发挥着越来越重要的作用。OCR技术通过将图像中的文字转化为可编辑的文本形式,实现了对大量纸质文档的数字化处理和信息提取。常见的有企业资质证书的识别到身份证、护照等各类证件的自动识别等方面,OCR技术正在为各行各业无纸化办公起到了非常重要的作用。
周末在家帮娃检查口算作业,发现一个非常有意思的应用:拿手机对着作业拍照,立马就能知道有没有做错的题目。如果做错了,还会标记出来,并给出正确答案。
前言 文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一,归属于模式识别和人工智能,是计算机科学的重要组成部分 本文将以上图为主要线索,简要阐述在文字识别领域中的各个组成部分。 一 ,文字识别简介 计算机文字识别,俗称光学字符识别,英文全称是Optical Character Recognition(简称OCR),它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来,并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。OCR技术是实现文字高速录入的一项关键技术。 在OCR技术中,印刷体文字识别是开展最早,技术
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
本文主要介绍了深度序列学习在OCR中的应用,包括CRNN、EDA、Encoder-Decoder、Attention模型等。这些模型在OCR领域取得了显著的成果,可以用于端到端的文本识别。其中,CRNN模型在文本识别任务上表现尤为突出,可以处理不同大小、字体、颜色的文本,并且不需要文本框标注。在实践中,使用Attention OCR模型可以更好地处理含有多个背景干扰的文本,并且可以适应不同排版和字体大小的文本,真正实现了端到端的文本识别。然而,该方法仍存在一些局限性,如识别结果字符内容可能乱序,以及不适用于文字内容较多的图片等。
本文为52CV粉丝mileistone投稿,介绍了一篇最新OCR方向的论文,大胆直接使用图像多分类进行文本识别。
卷积神经网络(CNN)概念解释 传统对象识别-模式识别 传统的模式识别神经网络(NN)算法基于梯度下降,基于输入的大量样本特征数据学习有能力识别与分类不同的目标样本。这些传统模式识别方法包括KNN、SVM、NN等方法、他们有一个无法避免的问题,就是必须手工设计算法实现从输入图像到提取特征,而在特征提取过程中要考虑各种不变性问题、最常见的需要考虑旋转不变性、光照不变性、尺度不变性、通过计算图像梯度与角度来实现旋转不变性、通过归一化来避免光照影响,构建尺度金字塔实现尺度不变性,这其中SIFT与SURF是其这类
本文介绍了一种基于深度学习的视频字幕识别和生成方法,包括字符级和单词级两个模块,以及针对视频字幕中字符和单词的识别和生成任务。首先,通过深度学习模型对视频中的字幕进行定位和提取,然后使用字符级和单词级两个模块分别进行字符和单词的识别和生成。实验结果表明,该方法能够有效地识别和生成视频字幕,对于艺术字体、手写字体等难以切分的情况,以及对于视频中的噪声干扰,都具有较高的鲁棒性。
在上一篇文章中完成了数据集的拼接仿真,最近又做了一些关于数据集的工作,先是标注了一堆数据集,然后又把数据集再增强了一下(包括加一些噪声,滤波等等),总之就是力图更模拟日常生活的场景,这些日后再谈,这一篇文章我想先说一下在文本检测完成后,使用的识别模型DenseNet,因为最近看了很多的OCR检测项目,大多是使用的是CTPN+DenseNet的结构,既然大家都采用这个结构,说明其中是有一定的奥秘在这(我原本的想法是使用滤波检测+CRNN)。
模块设计:我们使用统一框架和模块化设计实现了各个算法模块。一方面可以尽量实现代码复用,另外一方面,方便大家基于此框架实现新的算法。我们把文字检测,基于分割的文字识别以及关键信息识别网络结构,抽象成 backbone,neck,head 以及 loss 模块,把 seq2seq 文字识别网络抽象成 backbone,encoder,decoder 以及 loss 模块。
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