文章目录OCR光学字符识别 -- 潘登同学的NLP笔记传统的OCR方法文字行提取基于切分的方法不依赖切分的方法深度学习的方法受控场景的文字检测非受控场景的文字检测基于序列学习的文字识别CTC Loss数学表达 传统的OCR方法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，通过检测暗、亮的模式确定其形状，
PyTorch字符识别是一项富有挑战性的技术任务，尤其是在处理图像数据时。它的应用范围广泛，包括但不限于文本识别、文档处理、和自动化数字化等领域。在这篇博文中，我将深入探讨如何使用PyTorch进行字符识别的过程，涵盖核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理和选型指南。
## 背景定位
字符识别是计算机视觉中的一个重要领域，旨在利用计算机算法识别和理解图像中的文本信息。随着深度学习和PyTorc
Pytorch中提供一个了数据接口datasets，其中封装了很多公用数据集CIFAR10/100，ImageNet等，可以用下面的接口进行简单调用，那么如何使用Pytorch来加载我们自己制作好的trainset呢？我们从源码来找答案！ train_data = datasets.CIFAR10('./ci
# 使用 PyTorch 构建 CRNN 进行工业字符识别
工业字符识别是一个重要的研究领域，特别是在自动化生产和质量检测中。其核心在于能够准确快速地从图像中提取并识别字符。近年来，循环神经网络（CRNN）因其在序列建模中的优势，成为处理这类任务的一种有效方法。本文将介绍如何使用 PyTorch 框架构建一个简单的 CRNN 模型，并对其进行工业字符识别任务的训练。
## CRNN 概述
C
寄语：本文介绍了SVM的理论，细致说明了“间隔”和“超平面 ” 两个概念；随后， 阐述 了 如何最大化间隔并区分了软硬间隔SVM；同时，介绍了SVC问题的应用。最后，用SVM 乳腺癌诊断 经典数据集，对SVM进行了深入的理解。支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机。SVM
转载
2024-08-07 16:42:20
42阅读
Tesseract的OCR作为一款字符识别的引擎，它最先是由惠普实验室于1985年开始研发，至1995年时已经成为OCR业内最准确的三款识别引擎之一。后来，HP不久便决定放弃OCR业务，Tesseract也从此尘封。数年以后，HP意识到，与其将Tesseract束之高阁，不如贡献给开源软件业，让其重焕新生。在2005年，Tesseract由美国内华达州信息技术研究所获得，并委托Google对其进行
转载
2024-03-28 06:32:34
84阅读
OCR：即Optical Character Recognition，光学字符识别，是指检查纸或者图片上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；Tesseract-OCR：一款由HP实验室（惠普布里斯托实验室）开发，由Google维护的开源OCR引擎，可以经过不断的训练，增强图像转换文本的能力，Tesseract-OCR 也经常被用于Python
转载
2023-12-26 11:18:07
71阅读
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，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。最近对人工智能很有兴趣，OCR应该是大家开始接触最多的一个应用场景，我希望通过开源的OCR项目去实现一个小应用，使用的是Tesseract OCR，遵循the Apache Lic
转载
2023-10-25 20:18:00
66阅读
Github项目源码地址：https://github.com/ututono/software-programmen任务要求wc.exe 是一个常见的工具，它能统计文本文件的字符数、单词数和行数。这个项目要求写一个命令行程序，模仿已有wc.exe 的功能，并加以扩充，给出某程序设计语言源文件的字符数、单词数和行数。实现一个统计程序，它能正确统计程序文件中的字符数、单词数、行数，以及还具备其他扩展
转载
2024-03-14 17:46:32
82阅读
文章目录1 理论基础2 Inception-resnet-v2 代码实现2.1 Inception_resnet_v22.2 Inception_resnet_v2_slim2.3 Inception_resnet_v2_slim_51052.4 Inception_resnet_v2_slim_5105_scale3 总结 1 理论基础参考【Inception-v4】《Inception-v4
转载
2024-10-23 15:26:31
48阅读
选自Medium作者：Ajinkya Khalwadekar在机器学习和计算机视觉领域，光学字符识别（OCR）和手写文本识别（HTR）长期以来都是人们研究的重要主题。本文将帮助计算机视觉爱好者大致了解如何对文档图像中的文本进行识别。光学字符识别和手写文本识别是人工智能领域里非常经典的问题。OCR 很简单，就是将文档照片或场景照片转换为机器编码的文本；而 HTR 就是对手写文本进行同样的操作。作者在
ocr
原创
2022-07-10 00:00:04
506阅读
注：此篇内容主要是综合整理了光学字符识别 和OCR技术系列之一】字符识别技术总览，详情见文末参考文献什么是 OCR？OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）。简单来说是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来，并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。具体操作过程大致为电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检
一 、单向LSTM0.导入包import torch1.rnn = torch.nn.LSTM(input_size,hidden_size,num_layers)rnn = torch.nn.LSTM(10, 20, 2) #(input_size,hidden_size,num_layers)括号里面第一个参数input_size是输入向量的长度，第二个参数hidden_size是隐藏层向量
转载
2023-10-08 11:42:10
170阅读
基于OpenCV的车牌识别系统之二——字符分割与识别 车牌定位完之后就是车牌的字符识别，字符识别又分为字符分割和字符识别。字符分割的步骤采用OpenCV中寻找外轮廓函数，并根据字符轮廓在车牌图像上分割出字符图像。字符识别采用三层神经网络。本程序中采用OCR最常见的特征提取方法：首先将每个字符归一化为20*20的字符，然后在每个字符中提取出一个1*440的特征向量，这440个特征中400为
转载
2023-11-11 10:28:22
225阅读
先简单梳理一下理论的部分： 从上图可以看到整个手写数字网络的结构。 关键技术说明：1.卷积（卷积神经网络中，将二维的图像直接作为输入，要区别其他神经网络） &nb
原理解析 文字识别技术是如何实现的?OCR文字识别是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程和语音识别技术一样，人们对文字识别早在50年代就已经开始，并研制出光学字符识别器。60年代出现了采用磁性墨水和特殊字体的实用机器。60年代后期，出现了多种字体和手写体文字识别机，其识别精度和机器性能都基本上能满足要求。如用于信函分拣的手写
转载
2023-12-15 21:10:46
63阅读
OCR（Optical Character Recognition），光学字符识别，是指使用扫描仪或数码相机等电子设备检查纸上的字符，通过检测暗、亮的方法确定字符的形状，并使用字符识别方法把字符转化为计算机数据的过程；即对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行图像处理和分析，最终获取文字的过程。一、OCR主要步骤： &
转载
2023-11-29 05:03:24
136阅读
思路：模板匹配难点：如何找到OCR区域步骤：处理模板1.读入模板2.模板二值化3.找模板轮廓的，定位到模板中的每一个字符位置处理信用卡图片4.读入待处理图像5.灰度化6.形态学操作（顶帽）突出明亮区域7.Sobel操作8.用闭操作让临近字母都连起来9.二值化处理（用OSTU自动找阈值，适合双峰模式） cv2.threshold(image,0,255,cv2.THRESH_
转载
2024-01-15 01:41:09
129阅读
# 使用 PyTorch 实现 LSTM 语音识别的逐步指南
在当今的深度学习领域，语音识别成为了一个热门话题。使用 PyTorch 实现 LSTM（长短期记忆）网络进行语音识别的基本流程如下。本文将通过详尽的步骤和代码示例，助你掌握这一技术。
## 实现流程概览
| 步骤 | 说明 |
|----------
原创
2024-10-17 11:38:50
257阅读
