ABBYY FineReader 12 是一款OCR图文识别软件,可快速方便地将扫描纸质文档.PDF文件和数码相机的图像转换成可编辑.可搜索的文本,有时文本中可能会包含一些非常规的符号,此时ABBYY FineReader还能够识别吗?本文将为大家解答这一难题. 问题描述: ABBYY FineReader 12能识别包含非常规符号(象形符号.© 和 ®符号等)的文本吗? 解决问题: ABBYY FineReader 12可以训练识别所有的Unicode符号. 遵循以下说明通过ABBYY Fin

cmake是干啥的: 本来是Linux平台的一个编译工具. window平台上,cmake可以生成一个可以用vs(可以指定)打开的工程,然后使用 vs 编译相关的 lib.dll 或者 exe以供使用. 源码 ---------(cmake)--------->vs工程源码 准备安装包: opencv320 官网下载exe解压 cmake : 下载地址 https://cmake.org/download/    cmake-3.9.0-win64-x64.msi # 1 安装 cmake &

使用ABBYY FineReader Pro for Mac OCR文字识别软件识别文档时,识别结果可以保存至一个文件.复制到剪贴板或通过电子邮件发送.可以执行下列操作:导出整个文档.仅导出所选页面.以FineReader 支持的图像文件格式将文档图像导出至图像文件等. 注意:谨慎选择相应的输出参数和输出模式. 文档导出模式: 应根据未来使用输出文档的方式来选择导出模式. 1."精确副本" 生成格式与原始格式相同的文档.建议对布局复杂的文档使用该选项,如广告手册.但是,该选项会限制更改

前言 验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的 防火墙 功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻.本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义. GitHub上有大神总结的非常好的源码及博客,链接如下 GitHub: https://github.com/zhengwh/captcha-svm https://github.com/zhengwh/captcha-tensorflow 博客:htt

最近在复习OPENCV的知识,学习caffe的深度神经网络,正好想起以前做过的车牌识别项目,可以拿出来研究下 以前的环境是VS2013和OpenCV2.4.9,感觉OpenCV2.4.9是个经典版本啊!不过要使用caffe模型的话,还是要最新的OpenCV3.3更合适! 一.车牌图片库 以前也是网上下的,如果找不到的小伙伴可以从我这儿下: 链接:http://pan.baidu.com/s/1hrQF92G 密码:43jl 里面有数字 “0-9”,字母“A-Z”的训练图片各50张. 测试车牌图片

对于人类能够识别的字符,计算机会根据某一对应关系将其转换为二进制形式进行保存.这个对应关系就是字符编码表,即什么样的字符对应什么样的二进制编码.这种字符编码表往往是多种多样的,因此,如果我们想要将一个未知编码的二进制文件转换为可读文本进行显示,就需要考其使用的是什么类型的字符编码.关于字符编码的进一步介绍见文章字符集和字符编码. 现实中,往往根据各种字符编码的特征字符来猜测当前文件使用的是什么类型的字符编码.但是许多字符对于不同字符编码是通用的,区别在于每种编码可能使用不同的字节序列来存储同一字

第七篇:字符特征 选择的字符特征应该满足以下条件: (1)选取的字符特征具有较强的鲁棒性,不受字符变形.弯曲等影响. (2)两个字符的字符特征不能完全相同,但部分相同是允许的,即选择的字符特征是唯一的,但是不能重复. (3)选取的字符特征要尽可能的提供字符的信息. (4)选择的字符特征提取方法易于实现,能够减少计算时间. 一般采用纹理.边缘特征.纹理特征是表示图像的另一种重要的视觉特征,纹理结构反映图像亮度的空间变化情况,具有局部与整体的自相似性.纹理是有纹理基元按某种确定性的规律或某种统计规律

字符验证码杀手--CNN 1 abstract 目前随着深度学习,越来越蓬勃的发展,在图像识别和语音识别中也表现出了强大的生产力.对于普通的深度学习爱好者来说,一上来就去跑那边公开的大型数据库,比如ImageNet或者CoCo,可以会觉得这个屠龙之技离生活好遥远.那么本文就是希望将此技术运用到一些普通用户日常就能感知的场景上,让普通用户切实能够体会到深度学习工具的非凡能力. 关键字:深度学习,验证码,破解,识别,CNN 2 验证码概述 很多普通程序员在入门爬虫的时候,基本上都会遇到的环节---“

本项目使用卷积神经网络识别字符型图片验证码,其基于 TensorFlow 框架.它封装了非常通用的校验.训练.验证.识别和调用 API,极大地减低了识别字符型验证码花费的时间和精力. 项目地址: https://github.com/nickliqian/cnn_captcha 操作系统: Ubuntu 16.04.3 LTS 环境部署遇到的问题: apt install python3-pip 遇到如下报错: Unable to fetch some archives, maybe run a

说到OCR图文识别软件,自然少不了ABBYY FineReader 12.ABBYY FineReader 12可快速方便地将扫描纸质文档.PDF文件和数码相机的图像转换成可编辑.可搜索的文本.我们已经介绍了很多转换文档支持的格式和方法,小编今天汇总了一下,希望通过这篇ABBYY FineReader 12使用教程帮助大家更好地使用这款软件. 首先下载安装ABBYY FineReader 12,具体安装过程请参考ABBYY FineReader 12安装指南: 步骤一:首先打开需要转换的图像或P

今天讲如何通过emgucv中的函数来实现文字识别.总体的过程可以分为以下几步: 1.读取要识别的图片 2.对图片进行灰度变换 3.调用emgu.cv.ocr的类tessract中的recognize方法识别 4.通过getcharact方法读取识别出的字符 5.通过gettext方法返回一个string类型的字符串,包含被识别字符 读取图片的话,有俩种方法,第一种是在新建mat或者image<Tcolor,Tdeep>类的时候直接指定图片路径path 第二种是通过opendialog类通过指定

Atitit  ocr识别原理 与概论 attilax总结 1.1. Ocr的过程与流程1 1.2. OCR不同技术细分略有不同,但大概原理是一样的. 即主要技术过程是:二值化(又叫归一化)--------行定位----------字符切分----------字库模型比对(取置信度较高字)---------输出2 1.3. Tesseract 图片布局分析 字符分割和识别2 1.1. Ocr的过程与流程 预处理:对包含文字的图像进行处理以便后续进行特征提取.学习.这个过程的主要目的是减少图像中的

18.1  问题描述和流程图 18.2  滑动窗口 18.3  获取大量数据和人工数据 18.4  上限分析:哪部分管道的接下去做 18.1  问题描述和流程图

实现从Web网页提取文本之前,首先要识别网页的编码,有时候还需要进一步识别网页所使用的语言.因为同一种编码可能对应多种语言,例如UTF-8编码可能对应英文或中文等语言. 识别编码整体流程如下: (1)从WEB服务器返回的content type头信息中提取编码,如果是GB2312的编码要当GBK处理. (2)从网页mate标签中识别字符编码,如果content type中的编码不一致,以meta中声明的编码为准. (3)如果仍然无法确定网页所使用的字符集,需要从返回流的二进制格式判断. (4)确

​第八篇:字符识别 车牌定位.车牌倾斜校正.车牌字符分割都是为车牌字符识别做的前提工作,这些前提工作直接关系到车牌识别系统的性能.车牌字符识别是车牌识别系统的核心部分,车牌字符识别的准确率是衡量车牌识别系统的一个很重要的指标. 一般字符识别的方法就是采用模式识别方法,简单的来说模式识别就是先通过提取输入模板的特征,然后通过模板的特征对样本进行分类,从而识别出样本.模式识别主要包括:数据采集.预处理.特征提取.特征匹配,其结构框架如图: 字符识别是模式识别的一个重要应用,首先提取待识别字符的特征:

http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17954427   <Mastering Opencv ...读书笔记系列>车牌识别(II) http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17883075/   <Mastering Opencv ...读书笔记系列>车牌识别(I) <Mastering Opencv ...读书笔记系列>车牌识别(II) 标签: 车牌

事出有因 在向HttpURLConnection的输出流写入内容时,因没有设置charset,导致接收方对数据的验签不一致. URL url = new URL(requestUrl); //打开连接 HttpURLConnection urlConn = (HttpURLConnection)url.openConnection(); ...... ...... //获取输出流 out = new OutputStreamWriter(urlConn.getOutputStream()); /

最后一章内容,主要是OCR的实例,很多都是和经验或者实际应用有关:看完了,总之,善始善终,继续加油!! 一.图像识别(店名识别)的步骤: 图像文字识别应用所作的事是,从一张给定的图片中识别文字.这比从一份扫描文档中识别文字要复杂的多. 为了完成这样的工作,需要采取如下步骤: 1.文字侦测(Text detection)——将图片上的文字与其他环境对象分离开来 2.字符切分(Character segmentation)——将文字分割成一个个单一的字符 3.字符分类(Character class

通过前面的学习,我们已经可以从图像中定位出车牌区域,并且通过SVM模型删除“虚假”车牌,下面我们需要对车牌检测步骤中获取到的车牌图像,进行光学字符识别(OCR),在进行光学字符识别之前,需要对车牌图块进行灰度化,二值化,然后使用一系列算法获取到车牌的每个字符的分割图块.本节主要对该字符分割部分进行详细讨论. EasyPR中,字符分割部分主要是在类 CCharsSegment 中进行的,字符分割函数为 charsSegment(). int CCharsSegment::charsSegment(

本节内容 1.编码介绍 2.字符编码介绍 3.总结 说到python的编码,一句话总结,说多了都是泪啊,这个在以后的python的开发中绝对是一件令人头疼的事情.所以有必要要讲讲清楚 一.编码介绍 1.须知: 在python 2中默认编码是 ASCII,而在python 3中默认编码是 unicode unicode 分为utf-32 (占4个字节),utf-16(占两个字节),utf-8(占1-4个字节),所以utf-16 是最常用的unicode版本,但是在文件里存的还是utf-8,因为ut

文本行检测到之后,我们开始寻找单词和字母之间的间隙,这一次,我们运用了水平直方图,将大的间隙假设为单词之间的空隙,小的间隙理解为字母之间的空隙,检测缅甸文本中的空隙几乎没有出现问题,不像泰语,几乎没有空隙.(我们的OCR技术可以识别泰语文本,多达200种其他语言) 将文本行划分为更小的片段之后,我们尝试将片段划分为单个字符,再一次在直方图上观察高峰和低谷值,低谷对应于字母之间的可能间隙,有些间隙可以很确定地检测到,有些则需要通过各种试探法进行验证. 以下图形展示了英语单词的直方图: 缅甸脚本中的