圖像識別文字演算法

❶ 把圖片中文字識別成可編輯文字主要運用到了人工智慧中的什麼領域

圖像識別技術
文字識別又叫OCR
OCR 是英文Optical Character Recognition的縮寫，意思是光學字元識別，也可簡單地稱為文字識別，是文字自動輸入的一種方法。它通過 掃描 和攝像等光學輸入方式獲取紙張上的文字圖像信息，利用各種 模式 識別演算法分析文字形態特徵 可以將票據、報刊、書籍、文稿及其它印刷品轉化為圖像信息，再利用文字識別技術將圖像信息轉化為可以使用的計算機輸入技術。

現在基本都是用深度學習技術來做這件事

❷ 圖片怎麼識別成TXT文檔，有什麼方法

生活工作上可能碰到因文件在電腦中沒有存根，需要使用掃描儀掃描或手機拍攝獲取，包括合同、文檔、書籍中的一段經典摘抄等。相信很多朋友和我一樣都有這樣的困擾，經常還要將掃描文件或者圖片中的文字提取出來。當然傳統的就是手工錄入，量少還好，若需要錄入大量文字的話想必誰也吃不消，還不可避免地出現輸入錯別字的情況，真真是繁瑣又低效率。嘻嘻，如果你想告別以往繁瑣而低效率的手工錄入模式的話，不防來學學下面的高效率方法吧。本文將教你如何識別圖片中的文字並提取為可編輯的文本。
OCR文字識別是最近剛盛行的一項技術，不過很多人可能對OCR技術並不太了解。我們先來認識一下吧，所謂OCR也就是圖像文字識別技術，利用計算機將掃描儀或者數碼相機導入的圖片中的文字給抽取出來，把原來圖片上的文字信息以文本的形式展現出來，方便大家編輯復制。OCR的原理說起來很復雜，簡單的說就是利用各種模式識別演算法分析文字形態特徵，判斷出漢字的標准編碼，並存儲在文本文件中。所以說，OCR文字識別技術實際上是一種高效的輸入方式。
ocr文字識別軟體，能夠識別BMP、TIF、JPG等格式圖片和PDF格式文件裡面的文字，自動轉換為可編輯的文字，識別正確率高，識別速度快，並且可以批量轉換，可以直接使用掃描儀掃描資料進行轉換。
實例演示下，我這里剛用手機拍了一本書的某頁jpg圖片，如下圖。拍的效果不太理想，有點暗。建議如果你也是相機或手機拍的話，盡量拍清晰些，這樣識別轉換率更高，轉換後的文字基本都不用再次修改的。

❸ 圖像識別演算法都有哪些

圖像識別，是指利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對像的技術。一般工業使用中，採用工業相機拍攝圖片，然後再利用軟體根據圖片灰階差做進一步識別處理，圖像識別軟體國外代表的有康耐視等，國內代表的有圖智能等。另外在地理學中指將遙感圖像進行分類的技術。

❹ ocr文字識別

ocr文字識別意思是光學字元識別技術。

OCR全稱是Optical Character Recognition，是最為常見的、也是目前最高效的文字掃描技術，它可以從圖片或者PDF中識別和提取其中的文字內容，輸出文本文檔，方便驗證用戶信息，或者直接進行內容編輯。

典型的OCR技術路線分為5個大的步驟，分別是輸入、圖像與處理、文字檢測、文本識別，及輸出。每個過程都需要演算法的深度配合，因此從技術底層來講，從圖片到文字輸出，要經歷一些過程。

ocr技術過程

圖像輸入，讀取不同圖像格式文件。

圖像預處理，主要包括圖像二值化，雜訊去除，傾斜校正等。

版面分析，將文檔圖片分段落，分行。

字元切割，處理因字元粘連、斷筆造成字元難以簡單切割的問題。

字元特徵提取，對字元圖像提取多維特徵。

字元識別，將當前字元提取的特徵向量與特徵模板庫進行模板粗分類和模板細匹配，識別出字元。

版面恢復，識別原文檔的排版，按原排版格式將識別結果輸出到文本文檔。

後處理校正，根據特定的語言上下文的關系，對識別結果進行校正。

❺ OCR文字識別用的是什麼演算法

首先OCR是模式識別的一個領域，所以整體過程也就是模式識別的過程。其過程整體來說可以分為以下幾個步驟：

預處理：對包含文字的圖像進行處理以便後續進行特徵提取、學習。這個過程的主要目的是減少圖像中的無用信息，以便方便後面的處理。在這個步驟通常有：灰度化（如果是彩色圖像）、降噪、二值化、字元切分以及歸一化這些子步驟。經過二值化後，圖像只剩下兩種顏色，即黑和白，其中一個是圖像背景，另一個顏色就是要識別的文字了。降噪在這個階段非常重要，降噪演算法的好壞對特徵提取的影響很大。字元切分則是將圖像中的文字分割成單個文字——識別的時候是一個字一個字識別的。如果文字行有傾斜的話往往還要進行傾斜校正。歸一化則是將單個的文字圖像規整到同樣的尺寸，在同一個規格下，才能應用統一的演算法。
特徵提取和降維：特徵是用來識別文字的關鍵信息，每個不同的文字都能通過特徵來和其他文字進行區分。對於數字和英文字母來說，這個特徵提取是比較容易的，因為數字只有10個，英文字母只有52個，都是小字元集。對於漢字來說，特徵提取比較困難，因為首先漢字是大字元集，國標中光是最常用的第一級漢字就有3755個；第二個漢字結構復雜，形近字多。在確定了使用何種特徵後，視情況而定，還有可能要進行特徵降維，這種情況就是如果特徵的維數太高（特徵一般用一個向量表示，維數即該向量的分量數），分類器的效率會受到很大的影響，為了提高識別速率，往往就要進行降維，這個過程也很重要，既要降低維數吧，又得使得減少維數後的特徵向量還保留了足夠的信息量（以區分不同的文字）。
分類器設計、訓練和實際識別：分類器是用來進行識別的，就是對於第二步，你對一個文字圖像，提取出特徵給，丟給分類器，分類器就對其進行分類，告訴你這個特徵該識別成哪個文字。在進行實際識別前，往往還要對分類器進行訓練，這是一個監督學習的案例。成熟的分類器也很多，什麼svm，kn，神經網路etc。我當時不知天高地厚用經典bp神經網路去學習，結果……呵呵……
後處理：後處理是用來對分類結果進行優化的，第一個，分類器的分類有時候不一定是完全正確的（實際上也做不到完全正確），比如對漢字的識別，由於漢字中形近字的存在，很容易將一個字識別成其形近字。後處理中可以去解決這個問題，比如通過語言模型來進行校正——如果分類器將「在哪裡」識別成「存哪裡」，通過語言模型會發現「存哪裡」是錯誤的，然後進行校正。第二個，OCR的識別圖像往往是有大量文字的，而且這些文字存在排版、字體大小等復雜情況，後處理中可以嘗試去對識別結果進行格式化，比如按照圖像中的排版排列什麼的，舉個栗子，一張圖像，其左半部分的文字和右半部分的文字毫無關系，而在字元切分過程中，往往是按行切分的，那麼識別結果中左半部分的第一行後面會跟著右半部分的第一行諸如此類。

OCR的大致內容差不多就是這樣。

❻ 介紹一下OCR技術

OCR技術是光學字元識別的縮寫(Optical Character Recognition)，是通過掃描等光學輸入方式將各種票據、報刊、書籍、文稿及其它印刷品的文字轉化為圖像信息，再利用文字識別技術將圖像信息轉化為可以使用的計算機輸入技術。可應用於銀行票據、大量文字資料、檔案卷宗、文案的錄入和處理領域。適合於銀行、稅務等行業大量票據表格的自動掃描識別及長期存儲。相對一般文本，通常以最終識別率、識別速度、版面理解正確率及版面還原滿意度4個方面作為OCR技術的評測依據；而相對於表格及票據， 通常以識別率或整張通過率及識別速度為測定OCR技術的實用標准。
OCR識別技術不僅具有可以自動判斷、拆分、 識別和還原各種通用型印刷體表格，在表格理解上做出了令人滿意的實用結果，能夠自動分析文稿的版面布局，自動分欄、並判斷出標題、橫欄、圖像、表格等相應屬性，並判定識別順序，能將識別結果還原成與掃描文稿的版面布局一致的新文本。表格自動錄入技術，可自動識別特定表格的印刷或列印漢字、字母、數字，可識別手寫體漢字、手寫體字母、數字及多種手寫符號，並按表格格式輸出。提高了表格錄入效率，可節省大量人力。同時支持將表格識別直接還原成PTF、PDF、HTML等格式文檔；並可以對圖像嵌入橫排文本和豎排文本、表格文本進行自動排版面分析。

採用OCR識別技術,可以將其應用於銀行票據光碟縮微系統，可以自動提取票據要素，可減輕操作員的工作量，減少重復勞動，尤其是在與銀行事後且監督系統相結合後，可以替代原先的操作人員完成事後監督工作。由計算機自動識別票據上的日期、帳號、金額等要素，通過銀行事後監督系統與業務系統中的數據進行比較，完成傳統的事後監督操作；配有印章驗證系統後，自動將憑證圖像中的印章與系統中預留的印鑒進行比較，完成印章的真偽識別。

利用目前的高新技術-OCR，直接從憑證影像中提取金額、帳號等重要數據，代替人的手工錄入，與條碼識別/流水識別緊密結合，實現建立事後副本帳、完成事後監督的工作。OCR處理一般使用性能較好的PC機，OCR處理程序一經啟動會自動掃描資料庫中的憑證影像，發現有需OCR處理而未處理的，提取到本地進行處理。

OCR手寫體、印刷體識別技術，能識別不同人寫的千差萬別的手寫體漢字和數字，應用於本系統，識別憑證影像中儲戶填寫的信息，如大寫金額、小寫金額、帳號、存期、日期、證件號等，可以代替手工錄入。同時被識別得出的金額還要與流水識別所得的金額進行核對，核對成功，則OCR識別成功。這樣處理是為了避免誤判。

經過對銀行產生的實際憑證進行的大量測試，在實際開發過程中，根據銀行的實際需求，OCR技術在票據和表格識別能力和手寫體自動識別能力上不斷提升，目前處理速度可達到每分鍾60～80張票據，存摺識別率已經達到了85％以上，存單、憑條識別率達到90％以上，而85％以上的識別率就能減少80％以上的數據錄入員。

❼ OCR 概述

OCR技術作為機器視覺領域一個非常重要的研究反向，涉及的應用領域多種多樣。現今，各應用領域已經出現了非常多的產品，包括卡片證件類識別、票據類識別、文字信息結構化視頻類識別、自然場景下的文字識別等。本文主要從數據、演算法兩個方面概述目前OCR較為成熟的解決方案。

深度學習演算法是非常依賴於數據數量與質量的，OCR也不例外。一般OCR任務中不僅需要識別具體的文字內容，還要識別文字具體所在位置，甚至結構化組織識別信息，所以圖像數據中的監督信息就包括文字位置坐標和相應文本內容。標注數據的來源一般分為兩類：人工標注和程序（模型）自動生成。

一般人工標注的成本比較大，首先需要搭建合適的標注平台，好在github上有幾個開源的關於目標檢測任務的標注平台供選擇(參見 十個最常用深度學習圖像/視頻數據標注工具 或者 深度學習圖像標注工具匯總 )。其次，構建專業的標注團隊，尤其是涉及垂直領域的任務。另外還要設計數據質量監控機制，如標注數據交叉驗證等。

數據自動生成的數據量大，成本小，唯一需要擔心的就是生成的數據分布與真實數據分布有顯著差異。針對文本檢測和文本識別，目前的數據生成方案基本都是模擬真實背景，同時平滑地嵌入文本內容。

那麼標注或生成多少數據量合適呢？當然，高質量數據肯定是越多越好的，如果非要給一個下限，一般文本檢測任務圖片數據量在萬張級別，文本識別任務在百萬張級別。

整體OCR識別演算法一般是分為兩個部分：文本檢測和文本識別。

文本檢測與目標檢測演算法的發展是息息相關的。目前主流的目標檢測演算法分為兩類：

通用的目標檢測演算法對文本一般檢測都不精準，原因主要包括大多數文本沒有閉合邊緣、文本行方向任意、文本排列不規則等，需要結合文本的結構與分布特點優化檢測模塊，其中包括 CTPN 、 SegLink 、 Rotation RPN 、 Textboxes 等。

文本識別模型一般分為特徵提取器(編碼器)和解碼器。

目前針對不同識別場景的都有相應的演算法調優方案，模型擬合能力方面已經有了長足進步。相較於演算法，如何獲取高質量數據很大程度上影響著整個OCR項目成敗，打通整個數據鏈路會是深度學習項目的關鍵，也會成為企業的核心競爭力。

❽ OCR圖像文字識別圖像分割演算法

對於文字ocr中的分割步驟應用的演算法一般是個綜合體，不是像你說的單一某種演算法可完成的
比如不粘連的 可以用連通檢測分割， 粘連的一般會用投影分割加驗知，粘連厲害的可以用像滴水法等