OCR文字识别方法综述
OCR文字识别方法综述摘 要：文字识别可以把海量非结构化数据转换为结构化数据，从而支撑各种创新的人工智能应用，是计算机视觉研究领域的分支之一，其任务是识别出图像中的文字内容，一般输入来自于文本检测得到的文本框截取出的图像文字区域。近几年来，基于深度学习的文字识别算法模型已取得不错成果，其过程无需进行特征处理且可以实现复杂场景文字识别，效果要优于传统文字识别方法，逐渐成为文字识别研究应....
OCR文字识别技术总结（五）
文本识别实战一、CRNN网络介绍CRNN是最早一批采用CNN与RNN结合的方式进行自然场景图片识别的基于深度学习的算法。文中提出的CRNN算法是一种能将特征提取、序列建模和转录整合到统一框架中的新型神经网络架构。与之前的场景文本识别系统相比，该架构表现出几个不同的特点：1）与之前的通过部分到整体的算法相比，可以进行端到端的训练，而 不是各个部分单独训练（字的特征部分与标签预测部分等分别进行训练）....
OCR文字识别技术总结（四）
文本识别算法理论1 背景介绍文本识别是OCR（Optical Character Recognition）的一个子任务，其任务为识别一个固定区域的的文本内容。在OCR的两阶段方法里，它接在文本检测后面，将图像信息转换为文字信息。具体地，模型输入一张定位好的文本行，由模型预测出图片中的文字内容和置信度，可视化结果如下图所示：文本识别的应用场景很多，有文档识别、路标识别、车牌识别、工业编号识别等等，....
OCR文字识别技术总结（三）
一、OCR文字识别方法发展二、文本检测概念介绍文本检测任务是找出图像或视频中的文字位置。不同于目标检测任务，目标检测不仅要解决定位问题，还要解决目标分类问题。文本在图像中的表现形式可以视为一种‘目标‘，通用的目标检测的方法也适用于文本检测，从任务本身上来看：目标检测：给定图像或者视频，找出目标的位置（box），并给出目标的类别；文本检测：给定输入图像或视频，找出文本区域，可以是单字符位置或者整个....
OCR文字识别技术总结（二）
一、我国OCR发展过程：我国的印刷体汉字识别研究是从上世纪70年代末起步的，至今己有近三十年的发展历史，大致可以分成如下三个阶段:1.探索阶段(1979一1985)在对数字、英文、符号识别研究的基础上，自上世纪70年代末，国内就有少数单位的研究人员对汉字识别方法进行了探索，发表了一些论文，研制了少量模拟识别软件和系统。这个阶段漫长，成果不多，但是却孕育了下一个阶段的丰硕果实。2.研制阶段(198....
OCR文字识别技术总结（一）
一、OCR概念及发展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，经过检测暗、亮的模式肯定其形状，而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，并经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....
百度大脑和腾讯云的OCR图片文字识别接口
百度大脑通用文字识别： https://ai.baidu.com/tech/ocr/general通用物体和场景识别：https://ai.baidu.com/tech/imagerecognition/general腾讯云通用印刷体识别：https://cloud.tencent.com/act/event/ocrdemo测试文字识别后发现：后者识别度要高于前者不过百度给的调用次数比腾讯多
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