复杂场景下的OCR 如何实现——深度学习算法综述

2022年12月22日 — ocr字符识别原理及算法 · 1.模板匹配算法，模板匹配法根据匹配的基本原理演变出多种匹配计算方式，如序贯相似性匹配、距离变换、最小均方误差等 · 2.支持 ...

2021年4月30日 — CTPN是在ECCV 2016提出的一种文字检测算法。CTPN结合CNN与LSTM深度网络，能有效的检测出复杂场景的横向分布的文字，效果如下图，是目前比较好的文字检测 ...

2022年10月20日 — 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， ...

一般来讲OCR主要分为两部分: 1. 文本检测, 即找出文本所在位置2. 文本识别, 将文字区域进行识别. 本文主要介绍第二阶段文本识别的算法. 论文列表算法论文论文出处引用 ...

2022年11月22日 — OCR算法可以分为两阶段算法和端到端的算法。两阶段OCR算法分为文本检测和识别算法，文本检测算法从图像中得到文本行的检测框，然后识别算法识别文本框 ...

在深度学习出现之前，传统算法(如积分投影、腐蚀膨胀、旋转等)在OCR领域占据主导地位。其标准的处理流程包括：图像预处理、文本行检测、单字符分割、单字符识别、后处理。

OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指对图像进行分析识别处理，获取文字和版面信息的过程，是典型的计算机视觉任务，通常由文本检测和文本识别两个子任务 ...

2019年1月29日 — CRNN OCR其实是借用了语音识别中解决不定长语音序列的思路。与语音识别问题类似，OCR可建模为时序依赖的词汇或者短语识别问题。基于联结时序分类( ...

当前OCR领域基本上已经是深度学习的天下了。近5年，在层出不穷的算法和数据集的双重加持下，OCR基本上已经成为一个解决的问题，要做一个适合于自己的OCR系统， ...

2020年3月14日 — 传统OCR技术通常使用OpenCV算法库，通过图像处理和统计机器学习方法提取图像中的文字信息，用到的技术包括二值化、噪声滤除、连通域分析和Adaboost、SVM等 ...