说明:主要考虑深度学习的方法,传统的方法不在考虑范围之内. 1.文字识别步骤 1.1detection:找到有文字的区域(proposal). 1.2classification:识别区域中的文字. 2.文字检测 文字检测主要有两条线,两步法和一步法. 2.1两步法:faster-rcnn. 2.2一步法:yolo.相比于两步法,一步法速度更快,但是accuracy有损失. 文字检测按照文字的角度分. 2.1水平文字检测:四个自由度,类似于物体检测.水平文字检测比较好的算法是2016ECCV乔宇

[先上一张效果图]: 一.原理: 其实原理很简单: 1.手机投屏到电脑: 2.截取投屏画面的题目部分,进行识别,得到题目和三个答案: 3.将答案按照一定的算法,进行搜索,得出推荐答案: 4.添加了一些其他辅助功能,比如:浏览器搜索结果展示.关键字高亮.浏览器可点击等: 二.二营长,把我的意大利...............代码,呈上来,给友军看看 1.手机投屏: 方式很多,这里只列举几个比较常用.且自己感觉简单易用的: A.IOS:局域网内,可以利用iTools里的苹果录屏大师(airplay)

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OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别),我们这个练习就是对OCR英文字母进行识别.得到一张OCR图片后,提取出字符相关的ROI图像,并且大小归一化,整个图像的像素值序列可以直接作为特征.但直接将整个图像作为特征数据维度太高,计算量太大,所以也可以进行一些降维处理,减少输入的数据量. 处理过程一般这样:先对原图像进行裁剪,得到字符的ROI图像,二值化.然后将图像分块,统计每个小块中非0像素的个数,这样就形成了一个较小的矩阵,这矩阵就是新的特征了.ope

大家好,我是从事图像识别的pc端车牌识别朱凯茵,多多交流OCR算法,不限于车牌识别等,技术需要突破,你我成就梦想.

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

公司有个需求,简单点说需要从一张图片中识别出中文,通过python来实现,当然其他程序也行,只要能实现,而小编主要学习python,所以就提了python.一个小白在网上遨游了一天,终于找到一丝丝思绪,特意在此分享,希望大神提出宝贵的意见. 今天还是在学习OCR算法中,但是好像自己摸索确实比较难一点,而且python实现图片中文识别的方法还是不多,所以我打算记录一下自己学习的过程.今天看到一个菜鸟都可以用的开源项目,那就是OCR开源项目tesseract,可能对于还是菜鸟的我来说,最好不过了,可

一.前言 1.ocr概述 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(摘自百度百科:光学字符识别). KNN在OCR的识别过程中能发挥作用的地方在于将图像中的文字转

https://zhuanlan.zhihu.com/p/84815144 最全OCR资料汇总,awesome-OCR

https://github.com/zhangbo2008/chineseOCR-jingjianban 欢迎大家前来拍砖

来做个简易的字符识别 ,既然是简易的 那么我们就不能用任何的第三方库 .啥谷歌的 tesseract-ocr, opencv 之类的 那些玩意是叼 至少图像处理 机器视觉这类课题对我这种高中没毕业的人来说是一座高山 对于大多数程序员都应该算难度不小吧. 但是我们这里 这么简陋的功能 还用那些玩意 作为一个程序员的自我修养 你还玩个球.管他代码写得咋个low 效率咋个低 被高手嗤之以鼻也好 其实那些高手也就那样 把你的代码走起来  ,这是一件很好玩的事情. 以前一直觉着这玩意挺神奇 什么OCR o

傻了吧唧的装双系统.成功的干崩了原本的系统.现在重装VS.闲的没事胡扯几句. WindowsAPI在每一台Windows系统上开放标准API供开发人员调用.功能齐全.在这里只介绍三个部分. 1.利用API控制鼠标键盘. 2.对外部程序的读写和监听 3.对外部程序窗口的改动. 外部程序的意思就是.假设我的程序是360.辣么我能控制腾讯QQ客户端啥的. API的宏.以下任何常量和函数都可以在 const int MOUSEEVENTF_MOVE = 0x0001; // 移动鼠标  const in

本文来自于腾讯bugly开发者社区,未经作者同意,请勿转载,原文地址:http://dev.qq.com/topic/5809bb47cc5e52161640c5c8 Dev Club 是一个交流移动开发技术,结交朋友,扩展人脉的社群,成员都是经过审核的移动开发工程师.每周都会举行嘉宾分享,话题讨论等活动. 本期,我们邀请了 腾讯 TEG 技术工程师"文亚飞",为大家分享<深度学习在OCR中的应用>. 大家好,我是文亚飞,来自腾讯TEG,目前负责图像识别相关的工作.OCR(

Atitit 图像处理30大经典算法attilax总结 1. 识别模糊图片算法2 2. 相似度识别算法(ahash,phash,dhash)2 3. 分辨率太小图片2 4. 横条薯条广告2 5. 图像与图片分类开2 6. 根据肤色归类,根据人物人脸分类.2 7. 其他分类算法2 8. 质量检测: 色偏检测. 亮度检测(曝光不足) 失焦检测 模糊检测  清晰度检测与评价2 9. 图片压缩 图片压缩 图片ocr 调整大小与分辨率 灰度化2 10. 图片叠加 几种叠加方式2 11. 高斯模糊2 11.

atitit.ocr框架类库大全 attilax总结 Tesseract Asprise JavaOCR 闲来无事,发现百度有一个OCR文字识别接口,感觉挺有意思的,拿来研究一下. 百度服务简介:文字识别是百度自然场景OCR服务,依托百度业界领先的OCR算法,提供了整图文字检测.识别.整图文字识别.整图文字行定位和单字图像识别等功能. 不多说啦,直接看demo吧! java4less The J4L OCR tools is set of components that can be used

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

近期研究验证码识别,也就看了一些图像识别的资料,其中一种字体细化提取骨架的算法网上没有java版的实现,所以就选取了一个python实现版本进行java代码的改写.. python版实现的地址: http://www.cnblogs.com/xianglan/archive/2011/01/01/1923779.html 由于我不是很懂python语法,也是直接去的w3c看的教程,为此还掉进了一个坑..详见: http://www.cnblogs.com/chyu/p/4335950.html

在opencv3.0中,提供了一个ml.cpp的文件,这里面全是机器学习的算法,共提供了这么几种: 1.正态贝叶斯:normal Bayessian classifier    我已在另外一篇博文中介绍过:在opencv3中实现机器学习之:利用正态贝叶斯分类 2.K最近邻:k nearest neighbors classifier 3.支持向量机:support vectors machine    请参考我的另外一篇博客:在opencv3中实现机器学习之:利用svm(支持向量机)分类 4.决

zw·准专利·高保真二值图细部切分算法     高保真二值图细部切分算法,是中国字体协会项目的衍生作品.     说准专利算法,是因为对于图像算法的标准不了解,虽然报过专利,但不是这方面的,需要咨询专业的专利顾问.     原型是用opencv+python实现的,因为Halcon,对于协会的设计师,门槛太高,所以,特意设计了一套opencv+python的live-cd,解压即可,无需配置. 高保真二值图细部切分算法,初看很简单,其实很复杂. ps,简单的东西,往往更复杂,就像每天遇到的:UR

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