ocr技术调研及进展汇报PPT课件.ppt
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1、OCR技术调研及进展汇报12OCR介绍OCR识别技术通过对图片中的文字进行提取识别,转换成可检索的数据。OCR基于汉字的识别最早见于20世纪60年代,采用基于模版匹配的方法,由IBM公司的Casey和Nagy于1966年提出。我们国家开始于70年代,到了90年代,中文OCR技术慢慢走商业市场,开始在实际中应用。22022-5-10OCR商业产品目前国内水平较高的有清华文通、汉王、尚书,国外是ABBYY和IRIS,其产品各有千秋,但是都价值不菲。效果基本都能够达到95%,扫描清晰的话正确率可以达到99%以上,腾讯云ocr据说已经达到99.99%32022-5-10OCR选型 Tesseract开
2、源OCR引擎,也有命令行工具。HP开发Google接手。3.0之后支持训练,4.0以后开始支持深度学习训练C+工程 OCRopy基于训练的OCR引擎,项目比Tesseract更年轻Python工程 MicrosoftOCRLibrary有中文版Windows8.1之后的版本内置OCR引擎,可用于桌面windowsapp不知道效果如何 GNU Ocrad命令行工具。有JS移植,可用于前端 GOCR命令行工具。有JS移植,可用于前端 Cuneiform for Linux本来是个Windows软件,这是Linux的移植,2011年4月已经停止维护42022-5-10Tesseract的技术优势 开
3、源Tesseract的OCR引擎已作为开源项目发布在GoogleProject,是完全开源的。 多语言支持通过不同的语言训练库可以支持多种语言(包括中文、日文)。 多平台支持该项目目前支持Windows、Linux和MacOS等主流平台。 支持样本训练可以通过jTessBoxEditor工具对样本进行训练,而生成语言文件供Tesseract使用,从而提高识别精确度。基于项目选型的几点要求:开源、免费、识别率高;所以选择了Tesseract的OCR引擎。52022-5-10移动端移动端OCROCR开源工程开源工程 tess-two,Tesseract的安卓移植 microblink,免费的移动O
4、CR-SDK62022-5-10OCR问题分类 简单文本图片业界能做到比较好效果 复杂图文复杂图文的文字检测和识别压力很大,非常具有挑战性 结构化图文不光是ocr,需要结合其他方法定位72022-5-10OCR流程输入图像图像预处理特征提取和降维分类器分类得到识别结果后处理纠正输出82022-5-10图像预处理 图像增强 锐化、去雾、修复 图像二值化 黑白化92022-5-10图像预处理图像预处理 OpenCV图像处理老大哥。OpenCV3中有SceneTextDetection值得一用。 Libccv现代图像处理库,被很多人推荐。实现了精选的若干个图像处理算法,干净容易移植。其中Stroke
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