Setting up a Simple OCR Server
/files/tesseract-ocr-3.02.eng.tar.gz $ tar -xf tesseract-ocr-3.02.eng.tar.gz $ sudo cp -r tesseract-ocr/tessdata $TESSDATA_PREFIX BOOM!
/files/tesseract-ocr-3.02.eng.tar.gz $ tar -xf tesseract-ocr-3.02.eng.tar.gz $ sudo cp -r tesseract-ocr/tessdata $TESSDATA_PREFIX BOOM!
**2、**OCR 识别常用方法 从 1929 年德国科学家 Tausheck 提出 OCR 技术开始,人类就开始对 OCR 的研究探索,希望能让计算机识别图像中的文字。
Python-tesseract is a wrapper for Google’s Tesseract-OCR Engine.
Tesseract是开源的且非常有名的OCR识别库,也是所有开源领域最好的一个OCR开源库: https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 七、在自然环境下的OCR 这是最具挑战性的OCR任务,因为它将所有常规的计算机视觉挑战(例如噪音,照明和伪影)引入了OCR
后面研究了下 OCR 的技术实现,手撸了个简单版的希卡文字 OCR 解析器,简单扯扯实现,水平有限望指点蛤~ 光学字符识别(英語:Optical Character Recognition,OCR)是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理,获取文字及版面信息的过程。
再通过 OCR 预测角度讲图片旋转到 0 度。效果如下图: 图14 综合分类模型和OCR 模型旋转图片 左图为原图,中图为判断需要旋转 180 度,右图为通过 OCR 预测角度旋转后图片。
在LOGO体系分类中对于文本类的样本,视觉特征表达能力有所欠缺,对于部分相似的文本容易出现误召回,为此我们设计了OCR二次验证模块。我们会对query区域进行文字识别,然后计算query与召回结果的文本相似度,选取一定阈值作为输出条件。关于OCR相关算法介绍可参考微信OCR图片文字提取。
图3 OCR+版面分析识别结果 通常对文档类OCR的版面分析研究较多,它是将文档分为文字、表格、插图等区域,再针对不同的区域采用不同的OCR方法进行识别。本文仅讨论证件类OCR中的版面分析,有关文档类版面分析将在后续进行分享。
Tesseract库目前由Google赞助,Tesseract库也是目前公认最优秀、最精准的开源OCR系统。除了极高的精准度,也具有很高的灵活性。通过有效的训练,可以识别出任何字体及Unicode字符。
在“好大夫在线医学报告单文本行数据集v1.0”上,我们分别试验了我们的算法、百度OCR和腾讯OCR三种算法(如表2.1表2.2所示)。为公平起见,当百度云OCR接口和腾讯云OCR接口没有从图像中检测出正确的文字区域时,我们则跳过这些图片,不统计这些图片的错误。
两种破解思路 OCR识别 图片类验证码使用目前市面上的开源接口大多无法识别出结果,因为图片背景往往具有干扰线或背景导致OCR识别难度加大,通用OCR的识别能对肉眼看到的比较明显的验证码进行破解,以下是破解效果: 可以通过反复调用网站验证码和检验验证码接口,一般也能达到破解验证码的效果,当然,也可以使用
但是现在是 2020 年,OCR 图形识别技术已经非常成熟了,我们随便找个 OCR 库应该就够用了。 所以这个问题的解决方案也有了,我们使用字体渲染好图形,然后调用 OCR 识别图形对应的数字便可以获取到映射关系。
值得注意的是,在对牌匾提取OCR结果时,为了减少单帧内识别结果不准的影响,我们利用了一趟资料内同一牌匾的多帧OCR结果,并且将所得到的OCR结果进行拼接,使用BERT对OCR结果特征编码时,对来自不同帧的OCR结果之间插入符号做区分。