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隨著科技的發(fā)展，部署OCR的方式也越來(lái)越多，其中一種是通用文字識(shí)別OCR API。 通用文字識(shí)別OCR API是一種模塊化的解決方案，它為開(kāi)發(fā)者提供了訪問(wèn)OCR服務(wù)的簡(jiǎn)單方法。開(kāi)發(fā)者只需要關(guān)心如何調(diào)用API，而不需要了解底層的算法實(shí)現(xiàn)。
OCR的概念是在1929年由德國(guó)科學(xué)家Tausheck最先提出來(lái)，并申請(qǐng)了專利。后來(lái)美國(guó)科學(xué)家Handel也提出了利用技術(shù)對(duì)文字進(jìn)行識(shí)別的想法。中國(guó)最早的OCR商業(yè)應(yīng)用是由科學(xué)家王慶人教授在南開(kāi)大學(xué)開(kāi)發(fā)出來(lái)的，并在美國(guó)市場(chǎng)投入商業(yè)使用。
價(jià)格詳情請(qǐng)參考OCR**計(jì)算器。降低管理難度無(wú)需對(duì)每個(gè)API的調(diào)用量進(jìn)行單獨(dú)的預(yù)測(cè)，然后分別購(gòu)買不同大小的套餐包。以發(fā)票報(bào)銷為例，很難分別對(duì)每種發(fā)票的數(shù)量進(jìn)行預(yù)估，但是依據(jù)歷史情況對(duì)總的發(fā)票數(shù)量進(jìn)行預(yù)測(cè)就更加容易。
資料錄入 文獻(xiàn)資料的數(shù)字化錄入，一般分為： 1．純圖像方式。 2．目錄文本、正文圖像方式。 3．全文本方式。 4．全文索引方式。文本方式和圖像方式的混合體。
文字識(shí)別服務(wù)資料：https://support.huaweicloud.com/ocr/index.html。
華為云文字識(shí)別OCR服務(wù)融合深度學(xué)習(xí)及多種圖像處理技術(shù)，提供豐富全面的文字識(shí)別服務(wù)，具有精度高，穩(wěn)定性強(qiáng)，適應(yīng)多種場(chǎng)景等特點(diǎn)。本次活動(dòng)采用直播教學(xué)+技術(shù)干貨形式，掃除OCR服務(wù)實(shí)際應(yīng)用的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)人人快速上手操作。
華為文字識(shí)別服務(wù)申請(qǐng)開(kāi)通服務(wù)，具體操作步驟如下：步驟1 申請(qǐng)華為云賬號(hào)，并完成實(shí)名認(rèn)證。步驟2 登錄華為云官網(wǎng)，單擊“EI 企業(yè)智能”，選擇“AI服務(wù)>文字識(shí)別 OCR”。
描述OCR文字識(shí)別流程
早在60、70年代，世界各國(guó)就開(kāi)始有OCR的研究，而研究的初期，多以文字的識(shí)別方法研究為主，且識(shí)別的文字僅為0至9的數(shù)字。
OCR （Optical Character Recognition，光學(xué)字符識(shí)別）是指電子設(shè)備（例如掃描儀或數(shù)碼相機(jī)）檢查紙上打印的字符，通過(guò)檢測(cè)暗、亮的模式確定其形狀，然后用字符識(shí)別方法將形狀翻譯成計(jì)算機(jī)文字的過(guò)程； 即，針對(duì)印刷體字符，采用光學(xué)的方式將紙質(zhì)文檔中的文字轉(zhuǎn)換成為黑白點(diǎn)陣的圖像文件
Tesseract.js 在識(shí)別圖片中的文字時(shí)，可以獲取每個(gè)文字（或單詞）的精確位置信息，主要通過(guò)以下兩種方式實(shí)現(xiàn)：1. HOCR 輸出（HTML 格式）Tesseract.js 支持生成 HOCR（HTML-based OCR） 格式的輸出，其中包含每個(gè)識(shí)別元素的邊界框坐標(biāo)。
文字識(shí)別知多少，云學(xué)院學(xué)習(xí)打卡，京東卡在線撒！??！活動(dòng)時(shí)間：即日起-7月31日參與步驟：1. 請(qǐng)前往華為云學(xué)院，學(xué)習(xí)【文字識(shí)別服務(wù)】課程；立即前往2. 完成第五章隨堂測(cè)試，測(cè)試得分60分及以上，曬出截圖至本帖；3. 抽取5人，獎(jiǎng)勵(lì)50元京東購(gòu)物卡。
一、初識(shí)OCR技術(shù) 1.文字識(shí)別技術(shù)的概念 1.1 文字識(shí)別（OCR）介紹 文字識(shí)別：光學(xué)字符識(shí)別（Optical Character Recognition，OCR）是指對(duì)文本資料的圖像文件進(jìn)行分析識(shí)別處理，獲取文字及版面信息的過(guò)程。
POST詳細(xì)手寫文字識(shí)別識(shí)別文檔中的手寫文字信息，并將識(shí)別的結(jié)構(gòu)化結(jié)果返回給用戶。POST詳細(xì)網(wǎng)絡(luò)圖片識(shí)別自動(dòng)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)圖片內(nèi)的所有文字及其對(duì)應(yīng)位置信息，并能根據(jù)識(shí)別出來(lái)的結(jié)果進(jìn)行聯(lián)系人信息的提取，同時(shí)可供進(jìn)一步的數(shù)據(jù)挖掘后處理操作。
大量實(shí)驗(yàn)證實(shí)本文的方法優(yōu)于當(dāng)前的訓(xùn)練方案，并在多個(gè)場(chǎng)景文本識(shí)別基準(zhǔn)上取得了最先進(jìn)的結(jié)果。 方法： 1. 識(shí)別模型框架： 首先，本文的文字識(shí)別框架采用的是ABINet。
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如題
字符級(jí)的一致性約束旨在減輕序列識(shí)別過(guò)程中錯(cuò)誤識(shí)別導(dǎo)致的不對(duì)齊問(wèn)題。在標(biāo)準(zhǔn)文字識(shí)別數(shù)據(jù)集上，大量實(shí)驗(yàn)證明了所提出方法的有效性。該方法能夠穩(wěn)步提升現(xiàn)有的STR模型，并得到最先進(jìn)的結(jié)果。此外，本文也是第一個(gè)將一致性約束應(yīng)用到文字識(shí)別領(lǐng)域的工作。
用戶完成文字識(shí)別服務(wù)的申請(qǐng)，并獲取了AK/SK（或Token）之后，可下載文字識(shí)別SDK包進(jìn)行操作。
分辨率的設(shè)置是文字識(shí)別的重要前提。一般來(lái)講，掃描儀提供較多的圖像信息，識(shí)別軟件比較容易得出識(shí)別結(jié)果。但也不是掃描分辨率設(shè)得越高識(shí)別正確率就越高。選擇300dpi或400dpi分辨率，適合大部分文檔掃描。
