在人工智能兴起的当下，AI正以不可思议的速度重塑着每一个行业。在笔者看来，AI处理能力强弱的最核心的评判指标终将是数据，先是数据质量，再是数据规模。两者任何一个的差距都将是能力强弱的分水岭。那么接踵而至数据从哪里来？我们又将要如何提取数据？...本文的这款软件将会重点帮我们解决如何从图片、二维码、PDF等介质中提取文件内容的问题，相信大家读完本文后会有一定的收获。
近年来，我国对数据的重视程度不断加强。2022年1月，国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》进一步提出，到2025年要初步建立数据要素市场体系，并对充分发挥数据要素价值作出重要部署。然而，现阶段有大量的数据信息以图片形式存储，数据流通仍存在隐形的壁垒。
评估OCR算法识别率的指标通常有这几种： one 全对准确率：每张图片版面上有多个文本时候，每个文本都对的张数占总的张数的比例； 标签全对准确率：每张图片版面上有多个文本时候，文本对的个数占总的文本个数的比例； 平均编辑距离：平均编辑距离越小说明识别率越高。平均编辑距离主要衡量整行或整篇文章的指标，可以同时反应识别错，漏识别和多识别的情况； 字符识别准确率，即识别对的字符数占总识别出来字符数的比例，可以反应识别错和多识别的情况，但无法反应漏识别的情况； 字符识别召回率，即识别对的字符数占实际字符数的比例，可
我是一个全栈开发工程师，侧重于Python，过去三年的工作经验完全集中于各种业务场景的OCR识别。
“ 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。”
通用文字识别OCR是一种文本识别技术，它可以从扫描的文档、图像和其他来源快速准确地识别文本，并将其转换为可编辑的文本文件，尤其是涉及多种语言的文本识别。它通常由专业的图像处理应用程序来实现，它可以自动识别文本，比手动输入快多了。
作者：TencentOCR团队 全球 OCR 最顶级赛事，TencentOCR 以绝对领先优势斩获三冠，腾讯技术再扬威名！ 一、竞赛背景 2021 年 9 月，两年一届的 ICDAR 竞赛落下帷幕，这是文字识别（OCR）领域全球最顶级赛事。TencentOCR 团队在本届比赛中参加了视频文字识别竞赛，并包揽该赛道全部 3 项冠军，成绩遥遥领先。这也是继 2017 年团队勇夺 4 项官方认证冠军[1]、2019 团队勇夺 7 项冠军后[2]，再创佳绩，同时也标志着腾讯 OCR 技术稳居国际第一流水准。
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。
在日常的工作生活中，文字识别与我们息息相关，比如身份证识别、随手拍扫描、纸质文档电子化等，无不显示着文字识别技术的重要性。为此，腾讯云通用文字识别产品 General OCR 应运而生，基于行业前沿的深度学习技术，支持将图片上的文字内容智能识别为可编辑的文本，大幅提升信息处理效率。而 Serverless Framework 与 OCR 的结合，则为用户提供了方便快捷、成本更低的通用文字识别应用部署方案。 为什么要用 Serverlesss Framework 来搭建，我们看看 Serverlesss F
2019年9月7日，云+社区（腾讯云官方开发者社区）主办的技术沙龙——AI技术原理与实践，在上海成功举行。现场的5位腾讯云技术专家，在现场与开发者们面对面交流，并深度讲解了腾讯云云智天枢人工智能服务平台、OCR、NLP、机器学习、智能对话平台等多个技术领域背后架构设计理念与实践方法。
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
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。
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
在全球文字识别（OCR）领域顶级盛会ICDAR 2023上，腾讯OCR团队基于自研算法，斩获四项冠军，这是继2017年、2019年、2021年以来，连续四届参会同时创造佳绩，共获得18项官方认证冠军，展示了腾讯OCR技术在全球的一流水平。
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
OCR技术指的是 Optical Character Recognition 或光学文字识别技术，即从图像中识别文字，并将其转换为电子文本或机器可读格式。它可以被广泛应用于图像处理，文字处理，自然语言处理，计算机视觉和数据挖掘领域。
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”。
机器之心发布 机器之心编辑部 PaddleOCR 可称得上 OCR 方向目前最火的 repo。 OCR 方向的工程师，之前一定听说过 PaddleOCR 这个项目，累计 Star 数量已超过 20000+，频频登上 GitHub Trending 和 Paperswithcode 日榜月榜第一，在 Medium 与 Papers with Code 联合评选的《Top Trending Libraries of 2021》，从百万量级项目中脱颖而出，荣登 Top10！在《2021 中国开源年度报告》中被评
本文将从图片中文字提取的原理以及应用案例等多方面进行讲述，希望一文能为你讲透通用文字识别。
导 读 OCR方向的工程师，之前一定听说过PaddleOCR这个项目， 累计Star数量已超过20000+， 频频登上GitHub Trending和Paperswithcode 日榜月榜第一， 在Medium与Papers with Code 联合评选的《Top Trending Libraries of 2021》，从百万量级项目中脱颖而出，荣登Top10！ 在《2021中国开源年度报告》中被评为活跃度Top5！ 称它为 OCR方向目前最火的repo绝对不为过。 PaddleOCR影响力 PP-OC
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
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。
前几天，有一位用户使用OCR产品识别多栏论文后向我们询问：要怎么解决不合适的断句、分段以及错误阅读顺序的问题？
经过多年累计后，该项目 GitHub Star 数量已超过 20000+，并频频登上 GitHub Trending 和 Paperswithcode 日榜月榜第一。
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。
2023年12月28-31日，由中国图象图形学学会主办的第十九届CSIG青年科学家会议在中国广州隆重召开，会议吸引了学术界和企业界专家与青年学者，会议面向国际学术前沿与国家战略需求，聚焦最新前沿技术和热点领域，共同探讨图象图形学领域的前沿问题，分享最新的研究成果和创新观点，在垂直领域大模型专场，合合信息智能技术平台事业部副总经理、高级工程师丁凯博士为我们带来了《文档图像大模型的思考与探索》主题报告。
这次要推荐的是一款可以纯离线使用，无需担心隐私泄露的开源OCR软件，开源项目已经快到5k star的项目，名称叫“Umi-OCR”，OCR图片转文字识别软件，完全离线。截屏/批量导入图片，支持多国语言、合并段落、竖排文字。可排除水印区域，提取干净的文本，基于 PaddleOCR 。
本次比赛是最近比较火热的多模态比赛，业务和数据比较接近真实场景，任务比较有趣。我们队伍“石碑村”，队员有华仔、致Great，最终决赛取得第五名成绩，下面主要给大家分享下我们队伍的建模思路和方案，希望能够对大家有所帮助。
光学字符识别OCR技术（Optical Character Recognition）是指从图像中自动提取文字信息的技术。这项技术横跨了人工智能里的两大领域：CV（计算机视觉）和NLP（自然语言处理），综合使用了这两大领域中的很多技术成果。
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
由于最近在接触一些OCR的工作，所以本期《晓说AI》和大家分享一下我的一些总结，先从基本的概念讲起。如有错误，还请指正，谢你3千遍。如有疑问，欢迎留言，我会第一时间答复。
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！
APISpace 短信验证码：可用于登录、注册、找回密码、支付认证等等应用场景。支持三大运营商，3秒可达，99.99％到达率，支持大容量高并发。 通知短信：当您需要快速通知用户时，通知短信是最快捷有效的方式。短信通知支持三大运营商以及虚拟运营商，我们提供电信级运维保障、独享专用通道。 OpenAI-ChatGPT：ChatGPT 能够模拟人类的语言行为，与用户进行自然的交互。ChatGPT 可以用于处理多种类型的对话，包括对话机器人、问答系统和客服机器人等。它还可以用于各种自然语言处理任务，比如文本摘要、情
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。
注：本文选自中国水利水电出版社出版的《PyTorch深度学习之目标检测》一书，略有改动。经出版社授权刊登于此。
OCR，即光学字符识别，是在信息时代提升信息交互效率必不可少的技术。它可以帮助计算机从冗杂的图像资料中提取出所需的文字信息，极大地促进了办公和工业的自动化。
频频登上Github Trending和Paperswithcode 日榜月榜第一，
光学字符识别（OCR）是目前应用最为广泛的视觉AI技术之一。随着OCR技术在产业应用的快速发展，现实场景对OCR提出新的需求：从感知走向认知——OCR不但需要认识文字，也要进一步理解文字。因此，结构化逐渐成为OCR产业应用的核心技术之一，旨在快速且准确地分析卡证、票据、档案图像等富视觉数据中的结构化文字信息，并对关键数据进行提取。OCR结构化技术通常要解决两个高频应用任务类型：
很多同学认为外卖是线上下单、线下送餐的业务，商业模式简单，这种想法正确但是理解片面，它不仅需要技术，而且要用深度学习来解决。那么，外卖为什么需要技术?为什么需要深度学习技术? 很多同学认为外卖是线上下
这的确是大势所趋，但比起匆忙加入浪潮，先看看手里有着怎样的牌，才能在这战场上打得更漂亮。
Claude 3 推出之后，风头正劲。其中的「超大杯」Opus 号称可以在各项指标上碾压 GPT-4。这不，最近有一篇关于 Claude 3 在各个科学领域应用的文章我的朋友圈里刷屏了。文章提到了 Claude 3 在材料学、物理学和数学等领域研究的应用，让人感到非常振奋。仿佛有了这款新的大语言模型，科研工作都可以交给它来完成。这篇文章引起了广泛关注，但也有不少人持怀疑态度。由于我对材料学了解不多，我也把文章分享到朋友圈，想听听大家的意见。
OCR 方向的工程师，一定需要知道这个 OCR 开源项目：PaddleOCR。短短几个月，累计 Star 数量已超过 7.2K，频频登上 Github Trending 日榜月榜，称它为 OCR 方向目前最火的 repo 绝对不为过。
本文介绍了人脸识别和OCR识别技术的原理、应用和评测方法，并探讨了与腾讯云合作的政企项目应用情况。
参赛通知 一、 赛事背景 视频通过视觉和音频等传递丰富的信息。视频理解一直是学术界和工业界的热门研究课题。融合多模态信息也是一个具有挑战性和有意义的研究课题。在本次竞赛当中，我们专注于从视频中提取字幕。 字幕是文字来源于访谈节目或电视剧等类的视频。字幕是视频数据中最重要的文本信息之一，因为字幕包含人们交谈内容的信息。字幕识别广泛用于推荐、检索和视频理解系统。为了更好的促进字幕识别的发展，我们在ICPR 2022上举办多模态字幕识别竞赛，欢迎大家报名参赛。 二、 赛事流程 1. 注册报名：2022.03
9月7日，2023腾讯全球数字生态大会在深圳国际会展中心举行，聚焦产业未来发展新趋势以及自研技术产品的最新进展，展示了全方位的行业前沿与智慧洞见。
腾讯AI Lab计算机视觉中心人脸&OCR团队是2016年11月底开始组建和开展工作，我们以研发业界领先的算法为目标驱动，逐步克服人手不足、训练数据不足等困难，不断夯实基础，做既有原创性又能落地应用的国际前沿研究。在上一期（腾讯AI Lab 计算机视觉中心人脸&OCR团队近期成果介绍（1））中已经介绍了我们团队的一些研究成果，近期，我们团队有一些新的成果再和大家进一步分享。 1 人脸研究进展 人脸研究的两大关键任务是人脸检测与人脸识别。在上一期中，我们主要介绍了我们团队在人脸检测的两个国际权威评测平台（WI
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