ocr

一、简介 你一定用过那种“OCR神器”，可以把图片中的文字提取出来，极大的提高工作效率。 今天，我们就来做一款实时截图识别的小工具。顾名思义，运行程序时，可以实时把你截出来的图片中的文字识别出来。 二、模块 import keyboard # 用于监控键盘按下，触发事件（pip install keyboard） import time from aip import AipOcr # 调用百度接口（pip install baidu-aip） from PIL import ImageGrab # 用于保存屏幕截图 三、获取百度应用接口 AI开放平台文档中心 https://ai.baidu.com/ai-doc 查看python语言的SDK文档 点击右上角（控制台），登录自己的百度账号，创建“文字识别”的应用 四、代码实现 #! /usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- # Author : MaYi # Blog : http://www.cnblogs.com/mayi0312/ # Date : 2020-03-02 # Name : test_ocr # Software : PyCharm # Note : 用Python开发截图识别OCR小工具 import keyboard # 用于监控键盘按下，触发事件（pip

随着互联网的发展，利用现代信息技术开展高效快捷便民服务工作，已经势在必行。证件识别算法，极大地提高了办公效率，现已在互联网金融、银行保险、电信通讯运营商、智能交通、政府、航空、社保局等行业领域被广泛运用。 近日，阿里云宣布OCR证件识别商业化发布，通过机器人工智能的方式自动识别，减少人工审核的误差和节省人力成本。 OCR证件识别可谓是含着金汤匙出生，基于阿里云在国内领先的人工智能技术，通过对亿万级海量标注样本进行训练，不断提升识别精度的同时，识别效率也不断加速，同步检测达到1秒内即可返回结果。 据悉，阿里云OCR证件识对于身份证，营业执照识别等全新升级，新增文档图片识别、电商图片识别、视频文字识别、行业解决方案。典型应用场景包括证件信息的自动识别和提取，自然场景中的文字识别，文档或宣传，资料中的文字检测识别等。 作者： 云攻略小攻 原文链接 本文为云栖社区原创内容，未经允许不得转载。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/3552485/blog/2208972

使用ABBYY FineReader Pro for Mac OCR文字识别软件识别文档时，识别结果可以保存至一个文件、复制到剪贴板或通过电子邮件发送。可以执行下列操作：导出整个文档、仅导出所选页面、以FineReader 支持的图像文件格式将文档图像导出至图像文件等。 注意：谨慎选择相应的输出参数和输出模式。 文档导出模式： 应根据未来使用输出文档的方式来选择导出模式。 1、“精确副本” 生成格式与原始格式相同的文档。建议对布局复杂的文档使用该选项，如广告手册。但是，该选项会限制更改输出文档文本和格式的功能。 2、“可编辑的副本” 生成格式与原始格式稍有不同的文档，以这种模式生成的文档易于编辑。 3、“带格式文本” 保留字体、字体大小和段落，但不会保留页面上对象的确切间距或位置。将生成左对齐的文本，以从右至左语言编写的文本将会在右侧对齐。 注：在该模式下竖排文本将变为横排文本。 4、“纯文本” 该模式不保留文本格式。 如何导出文档： 1、单击主工具栏中的“导出”。 提示：若要导出特定页面而非整个文档，请选中页面，然后单击右键，并在快捷菜单上单击“导出页面”。 2、在“保存设置”下拉列表中选择所需的导出参数。 3、在“导出”对话框中，输入文件名称、文件导出的磁盘位置，并选择下列某一文件创建选项： •“为所有页面创建一个文件”：将文档的所有页面导出至一个文件。 •

下面介绍一个开源的OCR引擎Tesseract2。值得庆幸的是虽然是开源的但是它的识别率较高，并不比其他引擎差劲。网上介绍Tessnet2也是当时时间排名第三的识别引擎，只是后来慢慢不维护了，目前是Google在维护，大家都知道Google 在搞电子图书馆，每天都有不同类目的书被扫描成电子版。所以有G老大维护，识别率差不到哪里去。呵呵。。别鄙视我。。。 Tessnet2 是用vc ++ 开发的，其中是生成Tessnet2.dll ，我们可以通过.net 来调用内部具体类库实现识别。 Tessnet2的使用： 1、点击 http://files.cnblogs.com/zhuxiangyu/tessnet2_32.rar 链接下载Tessnet2.dll ， Tessnet2是支持多国语的。语言包下载链接： http://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/list 2、将Tessnet2.dll 添加到vs 引用中，和添加.net程序集一样。 3、用Tessnet2进行识别 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 WebRequest request = WebRequest.Create( " http://sz.2zf.cn/js/code2.asp " ); WebResponse

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的Tensorflow。 网络搭建 第一步当然是搭建网络和计算图 其实文字识别就是一个多分类任务，比如这个3755文字识别就是3755个类别的分类任务。我们定义的网络非常简单，基本就是LeNet的改进版，值得注意的是我们加入了batch normalization。另外我们的损失函数选择sparse_softmax_cross_entropy_with_logits，优化器选择了Adam，学习率设为0.1 #network: conv2d->max_pool2d->conv2d->max_pool2d->conv2d->max_pool2d->conv2d->conv2d->max_pool2d->fully_connected->fully_connected def build

互联网的高速发展，让保险业拓宽了渠道，呈现出新的服务模式，让互联网保险开始沸腾起来，再加上形势和政策等多重刺激下，互联网保险将成为互联网金融的下一个风口，似乎已经成了业内的共识。 而在信息高速发展的今天，精益求精不断改革升级创新是生存发展开拓市场不变的定律。互联网保险不同于传统保险，它必须由投保人自行填写各种身份信息，像姓名、户籍住址、身份证号码等等。而且如今移动互联网的飞速发展，手机投保也逐渐兴起，那么试想一下，如果在手机上填写诸多信息，是不是非常繁琐。 手机身份证OCR扫描识别支持多个平台（Windows/Linux/Android/IOS及嵌入式平台）。使用文通身份证OCR识别软件后，大大地节省了人工录入、存储的成本负担，并且在优化业务流程的同时，增强了用户体验。基于android平台的身份证OCR技术技术还可以部署在识别服务器上，可支持Linux 32/64位操作系统、Windows 32位/64位操作系统。用户可部署到自有服务器上，APP可直接调用基于android平台的身份证OCR技术服务识别身份证信息。 手机身份证OCR扫描识别支持身份证头像提取，通过该软件即可快速完成对身份证图像的识别，达到人证合一；另一方面，它能够将识别后所获取的图片信息以及文字信息，精确地传送到指定的业务系统进行保存与处理，对业务人员快速高效的办理相关业务有着积极的意义。

人工智能这个词可谓是耳熟能详，近几年人工智能热潮再度席卷而来。引起轰动的要数google的AlphaGo，相继打败了围棋界的韩国选手李世石以及世界冠军柯洁，见证了人工智能发展的里程碑式变革，人工智能再度引起了众人的注视。 人工智能当然不止会下棋这么简单，其实早在20年前智能家居的开发就有不少团队在进行，只不过切入点不对，所以一直没什么起色。资深的市场营销和战略咨询专家王煜全提出：人工智能时代语音交互是最重要的入口，现在大家以语音为切入点，使得人工智能开始步入正轨，亚马逊的智能音箱echo就是代表产品。自然语言互动会逐渐摆脱人对着屏幕互动的束缚，其最大的价值是回归人性，在未来会迁就人类，语音交互就是这样一个在各个场景中都可以嵌入的技术。 AI背后的内容和服务整合虽然很重要，但入口一定要有趣好玩儿，只有体验顺畅才会更占优势。比如：家庭、办公、随身、车载等，亚马逊的alexa、谷歌的assistant、苹果的Siri都具有各自的优势。目前，电子阅读器亚马逊的kindle一家独大，因为亚马逊有内容，在大数据的支持下亚马逊成功击败了索尼和松下等巨头。 目前我国的语音识别技术也已经从进场发展到远场，其中关键的两个技术：麦克风阵列技术和远场语音识别，但我国目前面临的问题是在深度学习和大数据方面仍然欠缺。但是，如果人工智能找准切入口就会迅速崛起，产品也必定琳琅满目。 如果要实现人工智能