文字,一种信息记录的图像符号,千年来承载了太多的人类文明印记.OCR,一种自动解读这种图像符号的技术,一直以来都备受关注.尤其在信息时代的今天,数字图像纷繁复杂,如何便捷高效的获取其中的文字信息,更有着重要的时代意义.作为模式识别领域最为经典的研究热点之一,OCR经历了长时间的发展变化,各种新技术.新方法.新应用层出不穷. OCR技术的过去和现在: OCR(光学字符识别技术),是通过扫描仪或相机等光学输入设备获取纸张上的文字.图片信息,利用各种模式识别算法对文字的形态结构进行分析,形成相应的字符

腾讯的python SDK没有通用印刷体识别,所以参考了别人识别网上图片的方式:https://www.cnblogs.com/semishigure/p/7690789.html 但是咱们使用的基本都是识别本地图片,所以要采用image方式: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- #import docx import requests import hmac import hashlib import base64 import time

一.写在前面 最近做项目需要用到识别图片中文字的功能,本来用的Tesseract这个写的,不过效果不是很理想. 随后上网搜了一下OCR接口,就准备使用腾讯云.百度的OCR接口试一下效果.不过这个腾讯云OCR就折腾了一天! 二.OCR-通用印刷体识别 首先附上文档地址:OCR-通用印刷体识别 有两种调用方式:Url和本地图片. 1.使用 url 的请求包 POST /ocr/general HTTP/1.1 Authorization: FCHXdPTEwMDAwMzc5Jms9QUtJRGVRZ

java文字识别程序的关键是寻找一个可以调用的OCR引擎.tesseract-ocr就是一个这样的OCR引擎,在1985年到1995年由HP实验室开发,现在在Google.tesseract-ocr 3.0发布,支持中文.不过tesseract-ocr 3.0不是图形化界面的客户端,别人写的FreeOCR图形化客户端还不支持导入新的 3.0 traineddata.但这标志着,现在有自由的中文OCR软件了. java中使用tesseract-ocr3.01的步骤如下: 1.下载安装tessera

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%   github源码:https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测.行人跟踪.甚至到了动态物体的跟踪.由此可以看出,人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理.而且算法已经由以前的Adaboots.PCA等传统的统计

近期,由腾讯云联合韩国CUDO通信研究所及intel推出的tile方式的viewport流服务编码,已正式通过测试.届时韩国最新5G网络将基于腾讯明眸-极速高清2.0和腾讯云直播产品能力,在韩国国内率先开启韩国棒球联赛(Korean Baseball Organization,简称KBO)5G超高清(8K/16K)现场直播. 腾讯云技术优化,助力韩国赛事超高清5G直播 一般而言,棒球等体育类赛事场景对直播具有两大要求.一是要求直播需要拥有超大视野,以便向用户呈现整个赛场场景,因此超高清画面画质源

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%(附源码) 转https://cloud.tencent.com/developer/article/1359073   11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购,享双11同等价格 立即抢购 在这篇文章中: 人脸识别的过程 人脸识别分类 DeepFace 1.DeepFace的基本框架 2. 验证 3. 实验评估 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS

0.目标 很多特殊场景,原生的字库识别率不高,这时候就需要根据需求自己训练字库生成traineddata文件. 一.前期准备工作 1.安装jdk   用于运行jTessBoxEditor 2.安装jTessBoxEditor   用于调整图片上文字的内容和位置 3. 安装tesseract5.0 jdk下载地址:https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html jTessBox

 OCR(Optical character recognition) —— 光学字符识别,是图像处理的一个重要分支,中文的识别具有一定挑战性,特别是手写体和草书的识别,是重要和热门的科学研究方向.可惜国内的科研院所,基本没有几个高识别率的训练集——笔者联系过北京语言大学研究生一篇论文的作者,他们论文说有%90的正确识别率,结果只做了20个笔画简单的汉字(20/6753 = %0.3 常用简体汉字的千分之三),然后找了20个学生,各自手写了一遍.真的是为了论文而论文,而且很会选择样本(小而简单)

前言 无论是在工作还是日常生活中,我们都会经常遇到,需要将一些纸质资料上的文字内容变成电子文档进行编辑.这个时候就需要拥有一款好用的手机扫描+OCR文字识别功能的应用了. 随着人工智能的兴起,我们都在追求让工作更简单化,而OCR识别技术的广泛应用也让从事文字工作的人更加轻松. 众所周知,OCR识别是扫描软件最核心的技术,那什么是OCR?引用维基百科的概念,OCR即是光学字符识别(Optical Character Recognition),是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理,获取文字及版面

TCP重传率是对网络质量的一个体现,简单包装netstat -s的输出可以计算出TCP重传率.现成的脚本如下: #!/bin/bash export PATH='/bin:/sbin:/usr/bin:/usr/sbin:/usr/local/bin:/usr/local/sbin' SHELLDIR="$( cd "$( dirname "${BASH_SOURCE[0]}" )" && pwd )" netstat -s -t

在该文章的两大创新点:一个是PReLU,一个是权值初始化的方法.下面我们分别一一来看. PReLU(paramter ReLU) 所谓的PRelu,即在 ReLU激活函数的基础上加入了一个参数,看一个图就明白了: 右边的图上多了一个参数吧,在负半轴上不再为0,而是一个可以学习的斜率.  很容易明白.实验结果显示该方法可以提高识别率. 权值初始化的方法: 对于文中的权值初始化问题:主要思想是跟随了"Xavier"的初始化的思想,研究了第一层layer的响应的 variance.下面的推导

本文是对tesseract-ocr 使用的进一步技术升级说明,使用默认的识别库识别率比较低怎么办? 不用着急,tesseract-ocr本身的工具中提供了使用你提供的素材进行人工修正以提高识别率的方法.下面我们就来看一下. 参考: http://my.oschina.net/lixinspace/blog/60124 1    下载并安装3.02版本的tesseract 2     如果你的训练素材是很多张非tiff格式的图片,首先要做的事情就是将这么图片合并(个人觉得素材越多,基本每个字母和数

最近项目中用到二维码图片识别,在python下二维码识别,目前主要有三个模块:zbar .zbarlight.zxing. 1.三个模块的用法: #-*-coding=utf-8-*- import os import logging import zbar from PIL import Image import zxing import random import zbarlight logger=logging.getLogger(__name__) if not logger.handl

最近的一个Android需要用到扫码功能,用的是Zxing开源库.Zxing的集成就不说了,但是Zxing默认的是横屏扫码,在实际生产中并不适用,需要改为竖屏扫描. 转竖屏步骤: 1>. AndroidManifest.xml中把activity标签CaptureActivity部分的screenOrientation改为portrait. android:screenOrientation="portrait" 2>. CameraManager类中的getFraming

1.背景 前文已经简要介绍tesseract ocr引擎的安装及基本使用,其中提到使用-l eng参数来限定语言库,可以提高识别准确率及识别效率. 本文将针对某个网站的验证码进行样本训练,形成自己的语言库,来提高验证码识别率. 2.准备工具 tesseract样本训练有一个官方流程说明,https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/TrainingTesseract#run-tesseract-for-training,不过都是英文的,个人认为这

大家都说gabor做人脸识别是传统方法中效果最好的,这几天就折腾实现了下,网上的python实现实在太少,github上的某个版本还误导了我好几天,后来采用将C++代码封装成dll供python调用的方式,成功解决. 图像经多尺度多方向的gabor变换后,gabor系数的数目成倍上升,所以对gabor系数必须进行降维才能送至后续的SVM分类器.测试图像使用att_faces数据集(40种类型,每种随机选5张训练,5张识别),降维方式我测试了DCT.PCA两种变换方式,说实话,dct不怎么靠谱,居

Python3.x:pytesseract识别率提高(样本训练) 1,下载并安装3.05版本的tesseract 地址:https://sourceforge.net/projects/tesseract-ocr/ 2,如果你的训练素材是很多张非tif格式的图片,首先要做的事情就是将这么图片合并(个人觉得素材越多,基本每个字母和数字都覆盖了训练出来的识别率比较好) 下载这个工具:VietOCR.NET-3.3.zip 地址:http://sourceforge.net/projects/viet

基于Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%——新开源的用了一下感受一下 原创 2017年07月28日 21:25:28 标签: 人脸识别 / 人脸自动定位 / 人脸识别开源库 / face-recog   该项目是要构建一款免费.开源.实时.离线的网络 app,支持组织者使用人脸识别技术或二维码识别所有受邀人员. 有了世界上最简单的人脸识别库,使用 Python 或命令行,即可识别和控制人脸. 该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建,在户外脸部检测数据库基准(Lab

pytesseract 识别率低提升方法 一.跟换识别语言包 下载地址https://github.com/tesseract-ocr/tessdata 二.修改图片的灰度 from PIL import Image from PIL import ImageEnhance import pytesseract img = Image.open('sanyecao.jpg') img = img.convert('RGB') #这里也可以尝试使用L enhancer = ImageEnhance

每天响应数亿次请求,腾讯云如何提供高可用API服务? https://mp.weixin.qq.com/s/OPwlHcqkaTT_gcwHfr5Shw 李阳 云加社区 2020-09-16 导语 | 微服务时代,每个服务有各自的发布.运维功能,服务的调用和接入需要依赖一个统一的出入口,那就是 API 网关.API 网关是业务与用户联通的 API 入口,是所有服务的大门.文本将介绍腾讯云 API 3.0 网关的探索和思考,希望与大家一同交流.文章作者:李阳,腾讯云产品研发工程师. 一.API 网