2步驟搞定OCR

OCR 软件使用模式匹配算法将文本图像与其内部数据库进行逐字符对比。如果系统逐字匹配文本，则称为光学文字识别。此解决方案存在限制，因为字体和手写风格几乎无限多，数据库 ...

1. OCR 算法流程. 1.1 传统OCR 方法; 1.2 深度学习OCR 方法. 1.2.1 two-stage方法：文字检测+识别; 1.2.2 端到端方法. 2. 文本检测算法; 3. 文本识别算法.

OCR算法的目标是从图像中准确地识别和提取出文字信息。 OCR算法主要由以下几个步骤组成： 图像预处理：首先，对输入图像进行预处理以提高文字识别的质量。

OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术，作为计算机视觉领域的一项重要应用，其目标是自动识别和解析图像中的文字信息，将纸质文档、 ...

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。

传统意义上的OCR技术可以解决文字的检测和识别需求，但在实际应用场景中，最终需要获取的往往是结构化的信息，如身份证、发票的信息格式化抽取，表格的结构化 ...

OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）文字识别技术，是通过一系列算法将图像中的文字转化为可编辑文本的技术。这些算法包括但不限于特征提取算法、分割 ...

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 ...

CTPN的核心思想是将图片按宽度为16像素分成很多个小格，检测每一个小格中是否包含文本，同时预测文本的高度和宽度。最后将多个检测结果融合，形成最终的文本框。