文字定位 经过前面的特征提取,我们已经较好地提取了图像的文本特征,下面进行文字定位. 主要过程分两步: 1.邻近搜索,目的是圈出单行文字: 2.文本切割,目的是将单行文本切割为单字. 邻近搜索 我们可以对提取的特征图进行连通区域搜索,得到的每个连通区域视为一个汉字. 这对于大多数汉字来说是适用,但是对于一些比较简单的汉字却不适用,比如“小”.“旦”.“八”.“元” 这些字,由于不具有连通性,所以就被分拆开了,如图13. 因此,我们需要通过邻近搜索算法,来整合可能成字的区域,得到单行的文本区域.…

要做文字识别,第一步要考虑的就是怎么将每一个字符从图片中切割下来,然后才可以送入我们设计好的模型进行字符识别.现在就以下面这张图片为例,说一说最一般的字符切割的步骤是哪些. 当然,我们实际上要识别的图片很可能没上面那张图片如此整洁,很可能是倾斜的,或者是带噪声的,又或者这张图片是用手机拍下来下来的,变得歪歪扭扭,所以需要进行图片预处理,把文本位置矫正,把噪声去除,然后才可以进行进一步的字符分割和文字识别.这些预处理的方法在我的前面几篇博客都有提到了,大家可以参考参考: 透视矫正 水平矫正 在预处…

要做文字识别,第一步要考虑的就是怎么将每一个字符从图片中切割下来,然后才可以送入我们设计好的模型进行字符识别.现在就以下面这张图片为例,说一说最一般的字符切割的步骤是哪些. 当然,我们实际上要识别的图片很可能没上面那张图片如此整洁,很可能是倾斜的,或者是带噪声的,又或者这张图片是用手机拍下来下来的,变得歪歪扭扭,所以需要进行图片预处理,把文本位置矫正,把噪声去除,然后才可以进行进一步的字符分割和文字识别.这些预处理的方法在我的接下来的几篇博客都会提到,大家可以参考参考: 透视矫正水平矫正 在预处…

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 什么是 OCR? OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别).简单来说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. 具体操作过程大致为电子设备(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…

在以前的OCR任务中,识别过程分为两步:单字切割和分类任务.我们一般都会讲一连串文字的文本文件先利用投影法切割出单个字体,在送入CNN里进行文字分类.但是此法已经有点过时了,现在更流行的是基于深度学习的端到端的文字识别,即我们不需要显式加入文字切割这个环节,而是将文字识别转化为序列学习问题,虽然输入的图像尺度不同,文本长度不同,但是经过DCNN和RNN后,在输出阶段经过一定的翻译后,就可以对整个文本图像进行识别,也就是说,文字的切割也被融入到深度学习中去了. 现今基于深度学习的端到端OCR技术有…

上一篇提到文字数据集的合成,现在我们手头上已经得到了3755个汉字(一级字库)的印刷体图像数据集,我们可以利用它们进行接下来的3755个汉字的识别系统的搭建.用深度学习做文字识别,用的网络当然是CNN,那具体使用哪个经典网络?VGG?RESNET?还是其他?我想了下,越深的网络训练得到的模型应该会更好,但是想到训练的难度以及以后线上部署时预测的速度,我觉得首先建立一个比较浅的网络(基于LeNet的改进)做基本的文字识别,然后再根据项目需求,再尝试其他的网络结构.这次任务所使用的深度学习框架是强大…

上一篇提到文字数据集的合成,现在我们手头上已经得到了3755个汉字(一级字库)的印刷体图像数据集,我们可以利用它们进行接下来的3755个汉字的识别系统的搭建.用深度学习做文字识别,用的网络当然是CNN,那具体使用哪个经典网络?VGG?RESNET?还是其他?我想了下,越深的网络训练得到的模型应该会更好,但是想到训练的难度以及以后线上部署时预测的速度,我觉得首先建立一个比较浅的网络(基于LeNet的改进)做基本的文字识别,然后再根据项目需求,再尝试其他的网络结构.这次任务所使用的深度学习框架是强大…

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…

放假了,终于可以继续可以静下心写一写OCR方面的东西.上次谈到文字的切割,今天打算总结一下我们怎么得到用于训练的文字数据集.如果是想训练一个手写体识别的模型,用一些前人收集好的手写文字集就好了,比如中科院的这些数据集.但是如果我们只是想要训练一个专门用于识别印刷汉字的模型,那么我们就需要各种印刷字体的训练集,那怎么获取呢?借助强大的图像库,自己生成就行了! 先捋一捋思路,生成文字集需要什么步骤: 确定你要生成多少字体,生成一个记录着汉字与label的对应表. 确定和收集需要用到的字体文件. 生成…

CRNN是OCR领域非常经典且被广泛使用的识别算法,其理论基础可以参考我上一篇文章,本文将着重讲解CRNN代码实现过程以及识别效果. 数据处理 利用图像处理技术我们手工大批量生成文字图像,一共360万张图像样本,效果如下: 我们划分了训练集和测试集(10:1),并单独存储为两个文本文件: 文本文件里的标签格式如下: 我们获取到的是最原始的数据集,在图像深度学习训练中我们一般都会把原始数据集转化为lmdb格式以方便后续的网络训练.因此我们也需要对该数据集进行lmdb格式转化.下面代码就是用于lmd…

文字识别分为两个具体步骤:文字的检测和文字的识别,两者缺一不可,尤其是文字检测,是识别的前提条件,若文字都找不到,那何谈文字识别.今天我们首先来谈一下当今流行的文字检测技术有哪些. 文本检测不是一件简单的任务,尤其是复杂场景下的文本检测,非常具有挑战性.自然场景下的文本检测有如下几个难点: 文本存在多种分布,文本排布形式多样: 文本存在多个方向: 多种语言混合. 我们先从直观上理解文本检测任务.给定一张图片,我们需要找出这张图里文字出现的所有位置位置,那这个任务其实跟目标检测任务差别不大,即找出…

这几天一直在用Pytorch来复现文本检测领域的CTPN论文,本文章将从数据处理.训练标签生成.神经网络搭建.损失函数设计.训练主过程编写等这几个方面来一步一步复现CTPN.CTPN算法理论可以参考这里. 训练数据处理 我们的训练选择天池ICPR2018和MSRA_TD500两个数据集,天池ICPR的数据集为网络图像,都是一些淘宝商家上传到淘宝的一些商品介绍图像,其标签方式参考了ICDAR2015的数据标签格式,即一个文本框用4个坐标来表示,即左上.右上.右下.左下四个坐标,共八个值,记作[x1…

研究背景 关于光学字符识别(Optical Character Recognition, 下面都简称OCR),是指将图像上的文字转化为计算机可编辑的文字内容,众多的研究人员对相关的技术研究已久,也有不少成熟的OCR技术和产品产生,比如汉王OCR.ABBYY FineReader.Tesseract OCR等. 值得一提的是,ABBYY FineReader不仅正确率高(包括对中文的识别),而且还能保留大部分的排版效果,是一个非常强大的OCR商业软件. 然而,在诸多的OCR成品中,除了Tesser…

摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第一章 词法和句法分析研究进展.现状及趋势>P4 CIPS2016 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf 之前写过一篇中文分词总结,那么在那篇基础上,通过在CIPS2016的摘录进行一些拓展.可参考上篇:NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与比较 NLP词法.句法.语义.语篇综合系列: NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与…

作者: 苏剑林 系列博文: 科学空间 OCR技术浅探:1. 全文简述 OCR技术浅探:2. 背景与假设 OCR技术浅探:3. 特征提取(1) OCR技术浅探:3. 特征提取(2) OCR技术浅探:4. 文字定位 OCR技术浅探:5. 文本切割 OCR技术浅探:6. 光学识别 OCR技术浅探:7. 语言模型 OCR技术浅探:8. 综合评估 OCR技术浅探:9. 代码共享(完) 泰迪杯:基于深度学习和语言模型的印刷文字OCR系统.pdf…

原文:WPF技术触屏上的应用系列(二): 嵌入百度地图.API调用及结合本地数据库在地图上进行自定义标点的实现 去年某客户单位要做个大屏触屏应用,要对档案资源进行展示之用.客户端是Window7操作系统,54寸大屏电脑电视一体机.要求有很炫的展示效果,要有一定的视觉冲击力,可触控操作.当然满足客户的要求也可以有其它途径.但鉴于咱是搞 .NET技术的,首先其冲想到的微软WPF方面,之前对WPF的了解与学习也只是停留在比较浅的层面,没有进一步深入学习与应用.所以在项目接来以后,也就赶鸭子上架了,经过…

1.修改主题模板文件,具体位置如下 (1) portal-master\portal-web\docroot\html\themes\_unstyled\templates\portal_normal.vm (2) portal-master\portal-web\docroot\html\themes\_unstyled\templates\portal_normal.vm 将上述两个文件改为相应如下即可: <footer id="footer" role="cont…

网址:https://spaces.ac.cn/archives/3785 OCR技术浅探 作为OCR系统的第一步,特征提取是希望找出图像中候选的文字区域特征,以便我们在第二步进行文字定位和第三步进行识别. 在这部分内容中,我们集中精力模仿肉眼对图像与汉字的处理过程,在图像的处理和汉字的定位方面走了一条创新的道路. 这部分工作是整个OCR系统最核心的部分,也是我们工作中最核心的部分. 传统的文本分割思路大多数是“边缘检测 + 腐蚀膨胀 + 联通区域检测”,如论文[1]. 然而,在复杂背景的图像下…

一. 应用背景 OCR(Optical Character Recognition)文字识别技术的应用领域主要包括:证件识别.车牌识别.智慧医疗.pdf文档转换为Word.拍照识别.截图识别.网络图片识别.无人驾驶.无纸化办公.稿件编辑校对.物流分拣.舆情监控.文档检索.字幕识别文献资料检索等.OCR文字识别主要可以分为:印刷体文字识别和手写体文字识别.文字识别方法的一般流程为:识别出文字区域.对文字区域矩形分割成不同的字符.字符分类.识别出文字.后处理识别矫正. 二. 文字检测 文字检测是文字…

今天我们来介绍车牌定位中的一种新方法--文字定位方法(MSER),包括其主要设计思想与实现.接着我们会介绍一下EasyPR v1.5-beta版本中带来的几项改动. 一. 文字定位法 在EasyPR前面几个版本中,最为人所诟病的就是定位效果不佳,尤其是在面对生活场景(例如手机拍摄)时.由于EasyPR最早的数据来源于卡口,因此对卡口数据进行了优化,而并没有对生活场景中图片有较好处理的策略.后来一个版本(v1.3)增加了颜色定位方法,改善了这种现象,但是对分辨率较大的图片处理仍然不好.再加上颜色定…

本节主要讲维持数据的元数据,以及数据库框架结构.内存管理.系统配置等.这些技术点在我们使用数据库时很少接触到,但如果要深入学习Sql Server这一章节也是不得不看.本人能力有限不能把所有核心的知识点理解透,所以有些描述的也不是很清楚.但当接下来的几个章节学习后再复习这些知识点应该能更容易理解. 数据库对象 数据库维持了一系列表存储所有对象.数据类型/约束/配置项/资源等,在2008种我们叫他们为system base tables,并且这些表我们默认是看不到的.我们可以通过管理员登陆数据库,…

核心内容:车牌识别.OCR识别技术.移动端车牌识别.手机端车牌识别.安卓车牌识别.Android车牌识别.iOS车牌识别 一.移动端车牌识别OCR技术研发原理 移动端车牌识别是基于OCR识别的一种应用.移动端车牌识别OCR技术识别过程包括图像采集.图像预处理.车牌定位.字符分割.字符识别.输出结果等一系列算法运算,其流程如下图所示: 其中图像采集是通过视频流识别,对视频进行解帧识别,移动端车牌识别OCR技术的识别速度为毫秒级别,体验起来比扫二维码还快. 二.移动端车牌识别OCR技术应用背景 随着…

今日的验证码之旅 今天你要学习的验证码采用通过第三方AI平台开放的OCR接口实现,OCR文字识别技术目前已经比较成熟了,而且第三方比较多,今天采用的是百度的. 注册百度AI平台 官方网址:http://ai.baidu.com/ 接下来申请 接下来创建一个简单应用之后,就可以使用了,我们找到 阅读文字识别相关文档 你需要具备基本的阅读第三方文档的能力,打开我们需要的文档 https://cloud.baidu.com/doc/OCR/OCR-API.html#.E9.80.9A.E7.94.A8…

图像识别中最贴近我们生活的可能就是 OCR 技术了. OCR 的定义: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. 今天就来简单分析下 OCR 技术的原理. 从整体上来说,OCR一般分为两个大步骤:图像处理以及文字识别. 图像处理 识别文字前,我们要对原始图片进行预处理,以便后续的特征提取和学习.这个过程通常包含:灰度化.…

一.什么是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.这一概念最早于 1929 年由德国科学家 Tausheck 提出.信息资源数字化工作的目标对象,是大量甚至海量的纸质载体或固体载体形态的文献资源,OCR 凭借自身的智能识别及批量操作性能得以在信息资源数字化工作中广泛应用. 二.OCR的一般流程 图像分析->预处理->行列切…

2012年12月12日,[<Web 前端开发人员和设计师必读文章>系列十二]和大家见面了.梦想天空博客关注 前端开发 技术,分享各种增强网站用户体验的 jQuery 插件,展示前沿的 HTML5 和 CSS3 技术应用,推荐优秀的 网页设计 案例,共享精美的设计素材和优秀的 Web 开发工具,希望这些精心推荐的文章能够帮助到您. jQuery 插件和教程 精心挑选:精美的 jQuery 加载动画和进度条插件 精心挑选:10款基于 jQuery 的图片360度旋转插件 精心挑选:几款实用的 jQ…

Java 加解密技术系列之 总结 Java 加解密技术系列之 DH Java 加解密技术系列之 RSA Java 加解密技术系列之 PBE Java 加解密技术系列之 AES Java 加解密技术系列之 3DES Java 加解密技术系列之 DES Java 加解密技术系列之 HMAC Java 加解密技术系列之 SHA Java 加解密技术系列之 MD5 Java 加解密技术系列之 BASE64 常用加密算法的Java实现(一)——单向加密算法MD5和SHA 常用加密算法的Java实现(二)—…

前言 LINQ(Language Integrated Query,语言集成查询)是一组用于C#和VB.NET语言的扩展,它允许编写C#或者VB.NET代码,以与查询数据库相同的方式操作内存数据. LINQ提Entity Framework技术系列之7:LINQ to Entities供了丰富的类似SQL的查询语法,功能强大且容易上手.下图汇总展示了LINQ技术的官方实现集合: 图1官方LINQ实现汇总图 正 如上图所示,LINQ to Entities 是LINQ技术在实体对象模型中的一种实现…

RHadoop实践系列之二:RHadoop安装与使用 RHadoop实践系列文章,包含了R语言与Hadoop结合进行海量数据分析.Hadoop主要用来存储海量数据,R语言完成MapReduce 算法,用来替代Java的MapReduce实现.有了RHadoop可以让广大的R语言爱好者,有更强大的工具处理大数据1G, 10G, 100G, TB, PB. 由于大数据所带来的单机性能问题,可能会一去不复返了. RHadoop实践是一套系列文章,主要包括”Hadoop环境搭建”,”RHadoop安装与…

"起初我写这篇教程是在情人节,OCR可以带给你一整年的爱". 你之前肯定已经见过,OCR技术被应用于在平板电脑上将扫描文件处理成手写字迹,还被应用于谷歌最近添加到他们的Translate app上的"Word Len"功能.现在你将学习在自己的iPhone app上使用OCR,非常酷,不是吗? 那么-OCR是什么? 什么是OCR 光学字符识别,或着说OCR,是指用电子的方式从图片中取出文字然后重用于其他领域,如文档编辑.自由文本搜索,或文本比对. 本教程中,你将学习…