电面中被问到了做的LPR,简单的介绍了下后又问到了关于如何矫正倾斜角的问题.答得比较含糊,所以今天来补充一下. 倾斜矫正的方法有很多种,包括基于Hough变换的矫正,基于字符投影的倾角矫正,常规线性角度检测等等.这里因为前段时间刚刚写过关于Hough变换的东西,所以实践一下. 其基本思想是找出边缘直线,并根据直线找出倾角后进行旋转. 对于噪声较少的一些图像,做二值化处理后噪声也较少,利用合适的膨胀处理后文字自然连接成长条状以便于进行边缘的检测.找到最长的边缘线,并计算出倾角. 这是一种比较简单的

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

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

"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

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

文本行检测到之后,我们开始寻找单词和字母之间的间隙,这一次,我们运用了水平直方图,将大的间隙假设为单词之间的空隙,小的间隙理解为字母之间的空隙,检测缅甸文本中的空隙几乎没有出现问题,不像泰语,几乎没有空隙.(我们的OCR技术可以识别泰语文本,多达200种其他语言) 将文本行划分为更小的片段之后,我们尝试将片段划分为单个字符,再一次在直方图上观察高峰和低谷值,低谷对应于字母之间的可能间隙,有些间隙可以很确定地检测到,有些则需要通过各种试探法进行验证. 以下图形展示了英语单词的直方图: 缅甸脚本中的

缅甸联邦共和国,原名缅甸,是东南亚的一个国家,从1962年到2010年,缅甸一直被政变后上台的军政府统治,直至最近5年它才对外界开放,与其他国家建立了贸易与文化联系. 缅甸语由很多方言组成,但所有方言都共享一个核心字母表,该核心字母表主要用于正式文本和印刷媒体,有33个辅音和12个辅助字符,地区方言可能还使用其他字符,完整列表大约有核心字母表的三倍大.幸运的是,我们的工作是识别使用流行的至少10点大小的缅甸3字体书写的标准缅甸文本,文本图像可以是灰度.黑白或彩色的,分辨率至少有300dpi,下面

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

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

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

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

CVPR2020论文解读:OCR场景文本识别 ABCNet:  Real-time Scene Text Spotting with Adaptive Bezier-Curve Network∗ 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2002.10200.pdf 摘要 场景文本的检测与识别越来越受到人们的关注.现有的方法大致可以分为两类:基于字符的方法和基于分割的方法.这些方法要么代价高昂,要么需要维护复杂的管道,这通常不适合实时应用.在这里,我们提出了自适应贝塞尔曲线网络(AB

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

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.

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

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

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.

tesserOCR使用 tesserOCR是文字识别软件(惠普公司开源) Optical Character Recognition (OCR)即光学字符辨识是把打印文本转换成一个数字表示的过程.它有各种各样的实际应用--从数字化印刷书籍.创建收据的电子记录,到车牌识别甚至破解基于图像的验证码. 开源OCR排行榜 https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/52213224 tesserOCR 训练说明 https://github.com/t