原文来自:http://cache.baiducontent.com/c?m=9f65cb4a8c8507ed4fece7631046893b4c4380146d96864968d4e414c422461f1d32a2e57d76511980853a3c50f11e41bca770216c5d61aa9ec88240dcb1993c6ad567627f42d103548e45f49a15&p=882a9546dc8b0ef50be296391b0cc9&newp=9865c70d85cc4…

最近在github上面看到一个开源的ocr文字识别库,感觉效果还可以,所以在这里介绍一下,这个项目的原地址在:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract. tesseract库支持你训练自己的文字识别模型,当然其本身已经提供了几十种不同语言模型,你也可以直接下载使用,最新的4.0版本使用了LSTM神经网络框架, 在识别中文方面效果还是不错的.tesseract有两种使用方式,一种是安装完成以后,通过命令行向tesseract应用传入要解析的图片,翻译完成…

Tessseract为一款开源.免费的OCR引擎,能够支持中文十分难得.虽然其识别效果不是很理想,但是对于要求不高的中小型项目来说,已经足够用了. 文字识别可应用于许多领域,如阅读.翻译.文献资料的检索.信件和包裹的分拣.稿件的编辑和校对.大量统计报表和卡片的汇总与分析.银行支票的处理.商品发票的统计汇总.商品编码的识别.商品仓库的管理,以及水.电.煤气.房租.人身保险等费用的征收业务中的大量信用卡片的自动处理和办公室打字员工作的局部自动化等.以及文档检索,各类证件识别,方便用户快速录入信息,提…

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…

基于Tesseract组件的OCR识别 背景以及介绍 欲研究C#端如何进行图像的基本OCR识别,找到一款开源的OCR识别组件.该组件当前已经已经升级到了4.0版本.和传统的版本(3.x)比,4.0时代最突出的变化就是基于LSTM神经网络.Tesseract本身是由C++进行编写,但为了同时适配不同的语言进行调用,开放调用API并产生了诸如Java.C#.Python等主流语言在内的封装版本.本次主要研究C#封装版. 项目结构 Tesseract本身由C++编写并开源在Github,在3.X版本中…

一.背景 先说下开发背景,今年有次搬家找房子(2020了应该叫去年了),发现每天都要对着各种租房广告打很多电话.(当然网上也找了实地也找),每次基本都是对着墙面看电话号码然后拨打,次数一多就感觉非常麻烦,如果没看清还容易输错一个号码. 图片来自于网络 当时就想现在OCR技术那么流行,为什么不能做个程序来解决这个问题.因为租房电话有部分还是手写号码,所以也要解决手写识别的问题.同时租房信息其实也有很多是中介或者其他诈骗类等等.所以有部分并不是我们所需要的,为什么这块信息就不能做个平台进行共享,类似…

在自动化测试或者安全渗透测试中,Captcha验证码的问题经常困扰我们,还好现在OCR和AI逐渐发展起来,在这块解决上越来越支撑到位. 我推荐的几种方式,一种是对于简单的验证码,用开源的一些OCR图片处理包即可,对于复杂的识别率要求非常高的,可以考虑百度等公司的OCR有偿服务(当然注册后好像每天可以免费试用上百次,普通测试够用了). 本人环境: win10,python3.x, pip( python3安装版会自带), pycharm, tesseract-ocr-setup-3.02.02.e…

百度为何开源深度机器学习平台?   有一系列领先优势的百度却选择开源其深度机器学习平台,为何交底自己的核心技术?深思之下,却是在面对业界无奈时的远见之举.   5月20日,百度在github上开源了其深度机器学习平台.此番发布的深度机器学习开源平台属于“深盟”的开源组织,其核心开发者来自百度深度学习研究院(IDL),微软亚洲研究院.华盛顿大学.纽约大学.香港科技大学,卡耐基·梅陇大学等知名公司和高校. 通过这一开源平台,世界各地的开发者们可以免费获得更优质和更容易使用的分布式机器学习算法源码,从…

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…

需求:识别图片中的文字信息环境:windows系统 开发语言:python 使用工具类:1.pyocr 2.PIL 3.tesseract-ocr 步骤: 1.pyocr 网络通直接使用命令:pip install pyocr 网络不通,转至https://pypi.python.org/pypi/pyocr/0.4.1下载安装 2.安装pil网络通直接使用命令:pip install PIL 网络不通,转至http://www.pythonware.com/products/pil/index…