1. 怎麼才能把發票中的文字識別出來
一是要配備發票認證掃描儀。
二是將發票通過掃描儀來掃描識別文字。
發票中的密碼區中的密碼是不能識別出文字來的。
2. python如何調取OCR識別模塊識別發票並輸出到EXCLE
現場需要根據列印的表格手工填寫好內容，然後再在電腦上一個個錄入進去，費時費力，所以想是否可以通過程序把照片內需要的數據讀取出來並導出到excel表格里。
3. Python使用easyocr模塊完成圖片文字識別
EasyOCR實際上是一個python包，它將pytorch作為後端處理程序。EasyOCR像任何其他OCR（谷歌的tesseract或任何其他OCR）一樣從圖像中檢測文本，但在我使用它的參考資料中，我發現它是從圖像中檢測文本的最直接的方法，而且高端深度學習庫（pytorch）在後端支持它，這使它的准確性更可靠。EasyOCR支持42多種語言用於檢測目的。
可以在 easyocr · PyPI 上查看easyocr模塊說明信息以及用法。
easyocr.Reader設置語言列表，可以同時通過多種語言，但並非所有語言都可以一起使用，英語與每種語言兼容。將模型載入到內存中需要一些時間，但它只需要運行一次。
比如下面的設置語言，可根據圖片中的文字類別來選擇。
reader_ch_tra = easyocr.Reader(['ch_tra', 'en'])，指定繁體中文和英語
reader_ch_sim = easyocr.Reader(['ch_sim', 'en'])，指定簡體中文和英語
reader_ch_en = easyocr.Reader(['en'])，指定英語
1、標牌文字識別
可以指定detail = 0來簡單的輸出。
可以在命令行中調用easyocr工具來實現命令行解析。
2 、車牌識別
3 、驗證碼識別
4、長篇文字
4. python提取發票信息發票識別
自己寫嗎？有點麻煩；開發成本很高，而且介面也不好找。我們公司也有IT團隊，本來想著自己開發，後來一算劃不來。現在用的費耘發票系統，都是成熟模塊，直接集成在公司OA上，現在人員報銷自己錄發票，手機掃一下信息就錄到系統中，我們財務賬號這邊就能體現完整的台賬信息還有電子發票原件，非常方便。
5. python2.7 ocr 文本識別 怎麼弄的啊
解壓即可。比如你解壓到了E:\\python\\mymodele\\pytesser
在程序開頭加上：
import sys
sys.path.append("E:\\python\\mymodele\\pytesser") ，然後import pytesser時就不會報錯了。
image_to_string() 這個方法是pytesser里的。你得from pytesser import * 才能用它。
6. python有什麼好的本地文字識別
你好，如果是英文的話。你可以用下面的庫。
pytesser，OCR in Python using the Tesseract engine from Google。是谷歌OCR開源項目的一個模塊，可將圖片中的文字轉換成文本（主要是英文）
如果要識別中文還需要下載對應的訓練集：https://github.com/tesseract-ocr/tessdata
，下載」chi_sim.traineddata」，然後到訓練數據集的存放路徑。下面是一個例子的代碼。
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import pytesseract
from PIL import Image
# open image
image = Image.open('test.png')
code = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim')
print(code)
7. 發票軟體打出來睿
1、識別類型多：發票識別軟體可識別增值稅普通發票、增值稅專用發票、機動車銷售發票、計程車票、火車票、飛機行程單、定額發票等；
2、識別欄位全：發票識別及導出excel工具可識別發票上除密文區外所有的欄位信息，包括代碼、號碼、金額等十幾種內容信息；
3、可實現財務票據的自動分類及結構化識別，關鍵欄位準確率達99%
4、識別准確率高：發票識別及導出excel工具整體識別准確率在95%以上，代碼、號碼等發票七要素以及購銷方信息的識別准確率更是在99%以上；
5、預置常用發票識別模板和分類器，實現財稅場景中票據的自動分類和結構化識別，並提供混貼票據識別功能，可對一張A4紙上粘貼的多張不同類型票據進行識別，可應用於企業財稅報銷、核算場景
6、應用范圍廣：發票識別及導出excel工具不僅僅可用於發票掃描識別導出excel表格，而且還可以提供發票識別SDK開發包，供用戶與ERP等財務管理系統做對接！
7、支持Android、iOs、Java、PHP、Python、C++、C#、Node.js多種編程語言。
利用現代化的技術手段來提高企業財務的工作效率，也將是企業的財務管理更加的系統化、效率話，從而提升企業的財務管理水平，控制勞動成本，增強企業產品的核心競爭力，為企業未來良好的發展做好更加堅定的基礎！
8. SnowNLP:一個強大的python中文文本處理庫
筆者由於最近做一個監控應用評論內容的項目，為滿足需求，需要對抓取下來的應用評論做中文語義識別，結果搜出來的大部分都是僅限英文語義識別的庫，搜好久才找到這個國人開發的中文文本處理庫（包含語義識別功能），特此介紹給大家。
跟其他python類庫一樣，使用pip安裝就行了
用的時候，有時候可能會覺得有些語句分析出來的結果會不太准確，這時候你就需要更新語料庫，再進行訓練，這樣下次分析出來的結果就更加准確了。下面介紹一下如何進行訓練
首先准備兩份語料文本,neg.txt(負面語料文本) pos.txt(積極語料文本)
再次把生成好的sentiment.marshal放入類庫的/sentiment 就可以了
試用效果如下，分析各渠道應用市場評論內容的情感：
目前筆者也僅僅試用了情感分析的功能而已，其他功能歡迎讀者自行試用，總之就是相當強大
9. (源碼分享)利用Python識別提取圖像文字（中文英文都可以）
你想了解怎麼利用程序自動識別網站驗證碼嗎？識別提取圖像文字（中文英文都可以）
分享一點簡單有用的小項目：python
源碼分享如下：
看視頻教程鏈接：（點擊識別圖像文字視頻教程鏈接）
一、首先需要安裝 Tesseract模塊及 語言包
Tesseract OCR光學字元識別
Windows系統：
安裝網站 （放在不需要許可權的純英文路徑下）：
： https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/
可以下載一些語言包：
https://github.com/tesseract-ocr/
安裝完成後，如果想要在命令行中使用Tesseract，那麼應該設置環境變數。
還有一個環境變數需要設置的是，要把訓練的數據文件路徑也放到環境變數中。
在環境變數中，添加一個TESSDATA_PREFIX=C:path_to_tesseractdata eseractdata。
在Python代碼中操作tesseract。需要安裝一個庫，叫做pytesseract。通過pip的方式即可安裝：
pip install pytesseract
並且，需要讀取圖片，需要藉助一個第三方庫叫做PIL。通過pip list看下是否安裝。如果沒有安裝，通過pip的方式安裝：
pip install PIL
使用pytesseract將圖片上的文字轉換為文本文字的示例代碼如下：