编者按： 深度学习领域经典的 Adam 算法在大规模并行训练的情况下会导致模型性能损失。为了解决这一问题，微软亚洲研究院采用 BMUF 框架对 Adam 算法进行了并行化，并在微软大规模 OCR 和语音产品数据集上进行了测试，使其在并行训练中几乎实现了线性加速的同时，模型性能基本无损。BMUF-Adam 算法目前已经应用到微软 OneOCR 和语音产品中，欢迎大家尝试。作为一种自适应步长随机梯度优
# Python OCR算法优化
光学字符识别（OCR）是将图像中的文本提取为可编辑和可搜索的文本的技术。在许多应用中，从扫描的文档到街道标志的识别，OCR 都扮演着重要角色。然而，OCR 处理大规模文档时的效率与准确率仍然是一个挑战。本文将探讨一些常用的Python OCR算法优化方法，并提供相关的代码示例。
## OCR流程概述
在讨论优化之前，让我们先了解OCR的基本流程。以下是OCR
搜索绝对不仅仅是搭起框架，跑出结果就完成的工作，之后分词、排序等等的优化才是重头戏。 先交代下背景：这个搜索是我一个人负责搭建并优化的项目，主要索引对象为歌曲、歌手MV等等。 使用技术：Lucene、IK_Analyzer 既然这篇博客是关于中文分词的优化，那么先看我现在的搜索有什么问题存在： 分词不准确 &
表格识别技术主要使用基于注意力机制的图片描述模型 RARE，整体流程如下图所示，对于其中的表格区域进行表格识别处理。表格识别的难点主要在于表格结构的提取，以及将表格信息与 OCR 信息融合。整体流程可以分为上下两部分，其中上半部分（黑色支路）是普通的 OCR 过程，通过（1）文本检测模块对表格图片进行单行文字检测，获得坐标，然后通过（2）文本识别模块识别模型得到文字结果。 而在下半部分的在蓝色支路
大家好，我是 zeroing~1，前言之前谈到图片文本 OCR 识别时，写过一篇文章介绍了一个 Python 包 pytesseract ，具体内容可参考介绍一个Python 包 ，几行代码可实现 OCR 文本识别！pytesseract 包是基于 Tesseract 封装得到的，这个包虽然支持多语言文本识别，但对于不同语言文本识别，准确率却不一样，例如英文识别准确率高，而中文文本较低；英文字符识
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2023-08-28 12:14:42
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1.OCR技术概述OCR(Option Character Recognition，OCR)：指对文本资料的图像文字进行分析识别处理，获取文字及版本信息的技术。将图片翻译成文字一般被称为 光学文字识别OCROCR过程：1.图像输入（常用语存取图像的开源项目：OpenCV和CxImage等）
2.预处理（二指化、噪音清除、倾斜校正）
3.版本分析
4.字符切割
5.字符识别
6.版面恢复
7.后处理
前言由于目前做的项目里面有些地方的需要用到图像文字识别，因此在此总结下，以下方法适合新手1、使用python的pytesseract库主要是安装库，比较简单，直接使用 pip install 安装即可；另外，如果进行中文识别，需要下载语言包，并配置好相应环境，具体操作可以进行百度，教程有不少。因为这个识别方法比较简单（但效果并不是很理想），（1）Tesseract的安装及配置T
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2023-10-17 17:01:53
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前不久看了一篇“如何使用Python检测和识别车牌？”用OpenCV对输入图像进行预处理，用imutils将原始输入图像裁剪成所需的大小，用pytesseract将提取车牌字符转换成字符串(车牌识别)。但经实测，美式车牌识别基本正确，但中国92式车牌、新能源车牌识别基本失败，失败的现象主要是将汉字识别为字母，或将汉字与后面的字母合并识别为另一个汉字。将“GA36-2007中华人民共和国机动车号牌”
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2023-11-06 17:49:50
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目录一、OCR是什么二、使用步骤1.下载tesseract2.安装pytesseract3.验证测试结语参考一、OCR是什么 光学字符识别（英语：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。二、使用步骤
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2023-10-20 07:47:50
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目录综述推荐网址Python 现有模块综述本文目的是为了总结OCR各类技术的发展，从搜集资料到整理，可以看出OCR技术目前的一个大致发展趋势。目前还处于随时添加状态，敬请期待！【更新时间】2019年9月26日【很好的参考资料】这个GitHub收集了文本检测、文本识别、端到端的论文以及部分开源代码，很好的学习资料！1 OCR的应用场景 目前OCR的应用场景主要分为以下三个方面：
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2023-10-09 00:09:54
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线上审批等场景经常会用到手写签名、公司鲜章等，这篇文章介绍的就是如何定位抠图A4纸上的签名和鲜章的，并且可以批量处理。主要使用opencv进行图像处理，把图像中的文字和印章轮廓处理出来，然后再进行定位裁剪，最后背景透明化。先放效果图 扫描原图
抠出的印章在表格上的效果
自动定位图片上的所有签字并抠图
抠出签名的效果
代码&nbs
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2023-08-17 14:15:41
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文章目录引言功能列表OCR部分① 安装框架② 安装 PaddleOCR③ 测试安装是否成功④ 在python中调用界面部分1. 界面布局设计2. 利用 pyuic 自动生成界面代码3. 编写界面业务类4. 实现界面业务逻辑5. 运行看看效果软件代码参考链接 引言最近在技术交流群里聊到一个关于图像文字识别的需求，在工作、生活中常常会用到，比如票据、漫画、扫描件、照片的文本提取。博主基于 PyQt
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2023-10-17 16:22:47
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方法与策略如上所示，文本识别主要是一个分两步的任务。首先，需要检测图像中的文本外观，它可能是密集的（如打印文档中的）或稀疏的。在检测到行/字级别之后，我们可以再次从大量的解决方案中进行选择，这些解决方案通常来自三种主要方法：1.经典的计算机视觉技术。2.专业的深度学习。3.标准深度学习方法（检测）。下面我们来分析一下这三种方法：1. 经典的计算机视觉技术如前所述，计算机视觉在很长一段时间
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2023-10-07 13:25:17
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大家可能听说过使用Python进行OCR识别操作。在Python中，最出名的库便是Google所资助的tesseract。利用tesseract可以很轻松地对图像进行识别。现在问题来了，如果想对一个PDF文档进行OCR识别，该怎么做呢？下面一起来看看。 最近在做一个项目的时候，需要将PDF文件作为输入，从中输出文本，然后将文本存入数据库中。为此，我找寻了很久的解决方案，最终才
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2023-11-21 22:15:46
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基于python的一款简单的通用OCR识别身份证预处理校正图像感知、提取目标区域识别目标区域内容预处理校正图像一、对得到的图像进行高斯滤波降噪二、使用霍夫变换检测外轮廓边缘三、找出最小的旋转角度，对图像进行旋转感知、提取目标区域一、区域生长二、对提取出的信息进行等比放大识别目标区域内容 话不多说，直入主题 本文就说说怎么自己动手做一个通用的OCR识别身份证，告别对别人的API 的依赖 预处
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2023-09-06 14:25:36
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pytesseract是基于Python的OCR工具， 底层使用的是Google的Tesseract-OCR 引擎，支持识别图片中的文字，支持jpeg, png, gif, bmp, tiff等图片格式。本文介绍如何使用pytesseract 实现图片文字识别。 目录引言环境配置1. 安装Google Tesseract2. 安装pytesseract文字识别小例子获取文字位置信息多语言识别使用方
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2023-08-23 10:35:34
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Python实现提取图片中的文字可以使用Optical Character Recognition (OCR) 技术来解决。OCR是指将图像中的文本转换成可编辑的文本的过程。Python有许多OCR库，但最流行和最广泛使用的是Tesseract库。下面是一个使用Python和Tesseract来提取图像中的文本的简单示例代码。 文章目录0. OCR技术介绍1. 安装模块2. 导包3. 读取图像4.
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2023-08-30 17:11:38
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一，OCR OCR,即Optical Character Recognition，光学字符识别，通过扫描字符，分析形状，然后将其翻译成电子文本的过程。tesserocr是Python的一个OCR识别库，但其实是对tesseract做的一层封装。安装tesserocr之前需要先按照tesseract。二，准备工具安装库tesserocr，windows下安装前需要下载安装te
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2023-07-10 19:31:47
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Python实现ocrPython实现ocr安装tesseract和pytesseract实别图片中的文字 Python实现ocr总是会需要将图片中的文字识别出来，这就需要ocr技术。已经有很多很好用的在线文字识别网站了。比如：http://www.ocrmaker.com/ 但是其实我们自己就可以实现文字识别了，通过python很容易实现这一点。基于pyhton实现ocr主要是使用tesser
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2023-11-21 19:39:15
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机器之心编译对很多人来说，将 PDF 转换为可编辑的文本是个刚需，却苦于没有简单方法。在本文介绍的项目中，来自 K1 Digital 的高级机器学习工程师 Lucas Soares，尝试使用 OCR（光学字符识别）自动转录 pdf 幻灯片，转录效果还不错。传统的讲座通常伴随着一组 pdf 幻灯片。一般来说，想要对此类讲座做笔记，需要从 pdf 复制、粘贴很多内容。最近，来自 K1 Digital
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2023-10-04 16:15:08
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