1.功能: 光学字符识别(OCR,Optical Character Recognition)是指对文本资料进行扫描,然后对图像文件进行分析处理,获取文字及版面信息的过程 2.典型应用: 名片扫描 3.android源码实现: external/tesseract/* 4.编译: $ cd external/tesseract/ $ mm 生成libocr.so,push系统/system/lib/中,它也可以放在软件的安装包里 5.例程下载: 1)在此下载 http://code.google…

转自:http://sigvc.org/bbs/thread-870-1-1.html 纸张在许多地方已日益失宠,无纸化办公谈论40多年,办公环境正限制纸山的生成.而过去几年,无纸化办公的概念发生了显着的转变.在计算机软件的帮助 下,包含大量重要管理数据和资讯的文档可以更方便的以电子形式储存.扫描文档的好处不纯粹是存档理由.为了访问基于纸张的信息和将信息整合进数字工作流, 光学字符识别(OCR)技术至关重要.选择正确的OCR工具要基于特定需求而定,例如在线OCR服务对某些人有用,但可能存在隐私问…

纸张在 许多地方已日益失宠,无纸化办公谈论40多年,办公环境正限制纸山的生成.而过去几年,无纸化办公的概念发生了显着的转变.在计算机软件的帮助 下,包含大量重要管理数据和资讯的文档可以更方便的以电子形式储存.扫描文档的好处不纯粹是存档理由.为了访问基于纸张的信息和将信息整合进数字工作流, 光学字符识别(OCR)技术至关重要.选择正确的OCR工具要基于特定需求而定,例如在线OCR服务对某些人有用,但可能存在隐私问题和文件大小限制. OCR软件非大众产品,因此开源替代相对于商业级重量级产品相对较少,…

摘 要 在MATLAB环境下利用USB摄像头採集字符图像.读取一帧保存为图像.然后对读取保存的字符图像,灰度化.二值化,在此基础上做倾斜矫正.对矫正的图像进行滤波平滑处理,然后对字符区域进行提取切割出单个字符.识别方法一是採用模板匹配的方法逐个对字符与预先制作好的字符模板比較,假设结果小于某一阈值则结果就是模板上的字符:二是採用BP神经网络训练.通过训练好的net对待识别字符进行识别.最然后将识别结果通过MATLAB下的串口工具输出51单片机上用液晶显示出来. keyword: 倾斜矫正.字符切…

数据验证 尽管在测试环境下模型工作良好,但是实践是检验真理的唯一标准.在本节中,我们通过自己的模型,与京东的测试数据进行比较验证.         衡量OCR系统的好坏有两部分内容:(1)是否成功地圈出了文字:(2)对于圈出来的文字,有没有成功识别.我们采用评分的方法,对每一张图片的识别效果进行评分.        评分规则: 如果圈出的文字区域能够跟京东提供的检测样本的box文件中匹配,那么加1分,如果正确识别出文字来,另外加1分,最后每张图片的分数是前面总分除以文字总数.         按…

语言模型 由于图像质量等原因,性能再好的识别模型,都会有识别错误的可能性,为了减少识别错误率,可以将识别问题跟统计语言模型结合起来,通过动态规划的方法给出最优的识别结果.这是改进OCR识别效果的重要方法之一.  转移概率 在我们分析实验结果的过程中,有出现这一案例.由于图像不清晰等可能的原因,导致“电视”一词被识别为“电柳”,仅用图像模型是不能很好地解决这个问题的,因为从图像模型来看,识别为“电柳”是最优的选择.但是语言模型却可以很巧妙地解决这个问题.原因很简单,基于大量的文本数据我们可以统计“…

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…

Ocrad.js 相当于是 Ocrad 项目的纯 JavaScript 版本,使用 Emscripten 自动转换.这是一个简单的 OCR (光学字符识别)程序,可以扫描图像中的文字回文本. 不像 GOCR.js,Ocrad.js 被设计成一个端口,而不是围绕可执行的包装.这意味着后续的图像处理,并不涉及重新初始化可执行代码,以便处理图像尽可能少的进行,因此它需要的时间仅为 GOCR.js 的八分之一. 在线演示      立即下载 您可能感兴趣的相关文章 网站开发中很有用的 jQuery 效果…

透明手机 机身设计的一大关键部分是可替换玻璃的使用,利用导电技术,在看不到线路的环境下,让LED发光. 这样的玻璃内含液晶分子,对于内容的显示则是通过电流对分子的刺激来实现.当手机断电后,分子位置会随机分布,并呈现出乳白色的外观. 透明手机的设计特点概括起来有: 1.体积小.厚度约0.5公分,和iPhone5相比,屏幕4.3英寸,重量轻25%. 2.强化防摔,即使重重的摔在地上也不会支离破碎. 3.单面触控,但能双面显示. 4.电池.麦克风和microSD卡槽都位于手机的底部,这些部件因暂无法实…

# coding=utf-8 #非黑即白--谷歌OCR光学字符识别 # 颜色的世界里,非黑即白.computer表示深信不疑. # 今天研究一下OCR光学识别庞大领域中的众多分支里的一个开源项目的一个包-tesseract. # # 能让机器识别图片是无数工程师梦寐以求的事 # 任何物体只有成功转为二进制才有可能被机器识别,而识别是做出一系列智能行为的前提 # # 下面以一张验证码为例梳理一下机器识别的思路: # # 准备工作: # 1.取到图片地址,在线转化为图片流或者下载到本地 # 2.PI…

什么是OCR? OCR英文全称是optical character recognition,中文叫光学字符识别.它是利用光学技术和计算机技术把印在或者写在纸上的 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目了. 比如汉王OCR,百度OCR,阿里OCR等等,很多企业 都有能力都是拿OCR技术开始挣钱了.其实我们自己也能感受到,OCR技术确实也在改变着我们的生活:比如一个手机APP…

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 Reco…

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,对文本资料进行扫描,然后对图像文件进行分析处理,获取文字及版面信息的过程.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…

目录:[Swift]Xcode实际操作 本文将演示如何使用光学字符识别技术,识别信用卡上的卡号. OCR技术是光学字符识别的缩写(Optical Character Recognition), 是通过扫描等光学输入方式将各种文字转化为图像信息, 再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入技术. 首先在浏览器的地址栏输入需要下载的第三方类库:card.io-iOS-SDK 将解压后的文件夹[CardIO]拖动到项目[DemoApp]中, 保持选项的默认设置,点击[Finish]完成文件…

https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki C:\Users\Public\py36\Lib\site-packages\pytesseract #!/usr/bin/env python '''Python-tesseract. For more information: https://github.com/madmaze/pytesseract '…

* * Training of the OCR* The font is used in "bottle.hdev"* * * Step 0: PreparationsFontName := 'bottle'* * Step 1: Segmentationdev_update_window ('off')read_image (Bottle, 'bottle2')get_image_size (Bottle, Width, Height)dev_close_window ()dev_o…

尊敬的 Windows Azure Marketplace 用户: 我们有一些让人激动的新闻与您分享:我们现在为新增的 50 个国家/地区提供 Marketplace.自此,我们提供支持的国家/地区总数增加到了 88 个.我们还向 Marketplace 增加了一些让人激动的新内容,包括最近在 //build 大会上发布的 Microsoft 光学字符识别服务.D&B 提供的新的数据服务.La Poste 直接提供的法国邮局位置服务以及 MapMechanics 提供的英国位置服务. 1)   …

OCR,即Optical Character Recognition,光学字符识别,是指通过扫描字符,然后通过其形状将其翻译成电子文本的过程,对应图形验证码来说,它们都是一些不规则的字符,这些字符是由字符稍加扭曲变换得到的内容,我们可以使用OCR技术来讲其转化为电子文本,然后将结果提取交给服务器,便可以达到自动识别验证码的过程 tesserocr与pytesseract是Python的一个OCR识别库,但其实是对tesseract做的一层Python API封装,pytesseract是Goog…

1.1 介绍 开发具有一定价值的符号是人类特有的特征.对于人们来说识别这些符号和理解图片上的文字是非常正常的事情.与计算机那样去抓取文字不同,我们完全是基于视觉的本能去阅读它们. 另一方面,计算机的工作需要具体的和有组织的内容.它们需要数字化的表示,而不是图形化的. 有时候,这是不可能的.有时,我们希望自动化的完成用双手从图像重写文本的任务. 针对这些任务,光学字符识别(OCR)被设计成一种允许计算机以文本形式"阅读"图形化内容的方法,和人类工作的方式相似.虽然这些系统相对准确,但仍然…

字符识别OCR原理及应用实现 文本是人类最重要的信息来源之一,自然场景中充满了形形色色的文字符号.光学字符识别(OCR)相信大家都不陌生,就是指电子设备(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. 工业场景的图像文字识别更加复杂,出现在很多不同的场合.例如医药品包装上的文字.各种钢制部件上的文字.容器表面的喷涂文字.商店标志上的个性文字等.在这样的图像中,字符部分可能出现在弯曲阵列.曲面异形.斜率分布.皱纹变形.不完…

OCR技术起源 OCR最早的概念是由德国人Tausheck最先提出的,1966年他们发表了第一篇关于汉字识别的文章,采用了模板匹配法识别了1000个印刷体汉字.早在60.70年代,世界各国就开始有OCR的研究,而研究的初期,多以文字的识别方法研究为主,且识别的文字仅为0至9的数字.以同样拥有方块文字的日本为例,1960年左右开始研究OCR的基本识别理论,初期以数字为对象,直至1965至1970年之间开始有一些简单的产品,如印刷文字的邮政编码识别系统,识别邮件上的邮政编码,帮助邮局作区域分信的作业…

http://www.cnblogs.com/xing901022/p/9374258.html 本章讲述的是一个复杂的机器学习系统,通过它可以看到机器学习的系统是如何组装起来的:另外也说明了一个复杂的流水线系统如何定位瓶颈与分配资源. 更多内容参考 机器学习&深度学习 OCR的问题就是根据图片识别图片中的文字: 这种OCR识别的问题可以理解成三个步骤: 文本检测 字符切分 字符识别 文本检测 文本的检测可以用行人的检测来做,思路差不多. 我们定义几个固定大小尺寸的窗口,从照片的左上角开始扫描.…

* * bottle.hdev: Segment and read numbers on a beer bottle 分割读取啤酒瓶上的数字* * Step 0: Preparations* Specify the name of the font to use for reading the date on the bottle.* It is easiest to use the pre-trained font Industrial_0-9_NoRej. If you* have run…

1.问题描述与 OCR pipeline 图1.图像文字识别流水线 首先是输入图片->进行文字检测->字符分割->字符识别. 这些阶段分别需要1-5人这样子. 2.滑动窗口 主要讲滑动窗口分类器. 图2.滑动窗口检测 对于行人检测来说,矩阵框有长宽相同的比例,虽然具体的数值会变化,但比例不变:但是对于文字检测来说,文字酷块的比例大小是不同的. 对滑动窗口来说,首先有一个窗口从图片左上角开始检测,每滑动到一个地方就将图片切割,并调整为(82*36)并输入进滑动窗口检测器中: 每次移动的距离…

一.安装homebrew 1)打开终端直接输入安装命令:     /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" 2)安装完成,验证是否安装成功,输入查询版本命令: brew --version 注意安装时偶遇到相关问题: 安装完毕后,发现使用brew命令,却总是提示:-bash: brew: command not found 通过排查…

1.同文章中建议的使用ubuntu-python隔离环境,真的很好用 参照:http://blog.topspeedsnail.com/archives/5618启动虚拟环境:source env/bin/activate退出虚拟环境:deactivate注意:下面的操作全部都要在隔离环境中完成2.搭建虚拟环境pip install -r(requests)应该是安装request中所有的包pip install Cython == 0.26sudo apt-get install python…

由于图像质量等原因,性能再好的识别模型,都会有识别错误的可能性,为了减少识别错误率,可以将识别问题跟统计语言模型结合起来,通过动态规划的方法给出最优的识别结果.这是改进OCR识别效果的重要方法之一. 转移概率         在我们分析实验结果的过程中,有出现这一案例.由于图像不清晰等可能的原因,导致“电视”一词被识别为“电柳”,仅用图像模型是不能很好地解决这个问题的,因为从图像模型来看,识别为“电柳”是最优的选择.但是语言模型却可以很巧妙地解决这个问题.原因很简单,基于大量的文本数据我们可以统…

经过前面的文字定位和文本切割,我们已经能够找出图像中单个文字的区域,接下来可以建立相应的模型对单字进行识别. 模型选择         在模型方面,我们选择了深度学习中的卷积神经网络模型,通过多层卷积神经网络,构建了单字的识别模型.            卷积神经网络是人工神经网络的一种,已成为当前图像识别领域的主流模型. 它通过局部感知野和权值共享方法,降低了网络模型的复杂度,减少了权值的数量,在网络结构上更类似于生物神经网络,这也预示着它必然具有更优秀的效果. 事实上,我们选择卷积神经网络的…

连通性 可以看到,每一层的图像是由若干连通区域组成的,文字本身是由笔画较为密集组成的,因此往往文字也能够组成一个连通区域.这里的连通定义为 8邻接,即某个像素周围的8个像素都定义为邻接像素,邻接的像素则被定 义为同一个连通区域. 定义了连通区域后,每个图层被分割为若干个连通区域,也就是说,我们 逐步地将原始图像进行分解,如图9. 抗腐蚀能力 将图像分解至连通区域这一粒度后,我们就不再细分了,下一步开始识别哪些区域是可能的文字区域. 这里我们要求文字具有一定的抗腐蚀能力. 因此我们先来定义腐蚀.…

使用pytesseract库对图片文件(jpg.png.bmp等)进行识别,把图片转换成字符串输出. import pytesseract from PIL import Image img = Image.open('1.gif') print pytesseract.image_to_string(img)  实际测试效果: 输入图片,输出,结果:成功 输入图片,输出:为空,结果:失败 输入图片,输出:为空,结果:失败 输入图片,输出:,结果:错误…