文字识别经验
Andy
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2022-02-09 17:36
整个文字识别的算法流程可以分成四部分:预处理、文本行检测、文字识别、后处理。预处理包括图像方向校正(例如图像偏转90度,倒置)、文本行校正、图像质量增强(例如去除屏拍摩尔纹等)。预处理是为了处理特殊情况、提高检测和识别的精度。文本行检测目前以EAST和PSENET比较常见,目前来看,psenet精度更高,适用的场景丰富,对于文本行比较密集的场景和弯曲文本性能更优,但是psenet速度低于EAST,尤其是文本行越多,后处理占用时间较长。对于单字符情况,psenet的文本框的置信度较低,在较高置信度阈值时,容易导致最终检测不到,而较小的阈值容易引入噪声,所以需要根据具体场景设置一个合理的阈值。对于文本行识别,CRNN、attention ocr、bert等算法占据主流。后处理部分包括文字纠正、结构化输出等内容。
算法通用性:以检测算法为例,单一场景的数据训练往往只能在某一些场景中达到比较好的效果,当需要扩展新业务时,需要重新训练,费时费力。采用十几个场景的数据集训练检测算法则可以解决该问题,提升算法的通用性。
(后续更新...)
算法优化\ 算法工程化经验
评论
文字识别
[cp]所谓的移动警务通,移动端证件识别信息采集是指,使用成熟的OCR文字识别技术,通过手机或者带有摄像头的终端设备对身份证在做视频流扫描识别,提取证件的照片做OCR文字识别,实现提取身份证信息,裁剪头像,并且存入证件信息数据库,不仅集合了身份证识别还包括驾驶证识别,行驶证识别,护照识别、港澳台胞证识别等。优点是:方案成本低,用于智能移动设备,使用环境方便,功能容易扩展。
可提供SDK做二次开发(现在可以提供安卓、iOS、私有云、公有云等的证件识别SDK)
证件识别应用场景:
出租屋证件识别:入住旅客登记
流动人口管理:入户普查
特种行业:开锁业、家政、中介等行业证件识别登记
展会、访
十七岁的权志龙
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文字识别
金山云文字识别(KOCR)基于业界领先的深度学习技术,可将图片中的文字内容智能识别为可编辑的文本,支持通用类、票据类、卡证类等多场景的文本识别,支持提供定制化服务,实现信息录入效率的有效提升
金山云
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文字识别简介
现在电脑、电子书可以帮助我们在网络上搜集资料,但当我们需要的资料在一些有权限的网站无法复制、下载时,大家都采用截图的方式保存资料,那后期这图片上的文字该怎么保存呢,一个字一个字的敲打整理 ,显然太耗时耗力,这时,OCR图文识别技术出现了,我们可以直接通过图片转文字的方式将文字整理出来。
采用OCR文字识别技术实现资料的随时调用和检索,只需将需识别文字的图片上传到文字识别系统即可,对识别结果也可校对,识别速度快,应用这项OCR技术也可减少对史料的损坏以及增加资料的利用率等。OCR图文识别技术,帮助人们解决录入图片文字提取难题。
文字识别包括图片OCR文字识别、视频OCR文字识别、场景文字OCR识别等。且支持PDF、BM
海花
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Python-文字识别
首先还是要安装tesseract OCR,即Optical Character Recognition,光学字符识别,谷歌开发的,在免费库中还是非常友好的,应用场景比较多,比如在爬取数据时可以识别验证码等,我是因为有一大批扫描文件需要转换成Excel,研究了一下,中间也遇到了很多问题,接下来可以带大家入个门。
第一步需要下载tesseract OCR安装包(百度网上很多资源,如果搜到CSDN分析的文章里边的下载地址还是比较靠谱的,如果懒得百度可以后台私信无偿发你),还是注意安装位置,后边要设置环境变量
第二步下载语言包,可以搜索已经训练好的现成的语言包(GitHub官方搜索下载,如果下载不下来可以百度或者后台私信无偿
zoro
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