1.OCR简介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;2.Tesseract简介Tesseract是Ray Smith ...
端到端的OCR:基于CNN的实现 OCR是一个古老的问题。这里我们考虑一类特殊的OCR问题,就是验证码的识别。传统做验证码的识别,需要经过如下步骤: . 二值化 . 字符分割 . 字符识别 这里最难的就是分割。如果字符之间有粘连,那分割起来就无比痛苦了。 最近研究深度学习,发现有人做端到端的OCR。于是准备尝试一下。一般来说目前做基于深度学习的OCR大概有如下套路: . 把OCR的问题当做一个多标 ...
2016-05-21 20:51 0 3153 推荐指数:
1.OCR简介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;2.Tesseract简介Tesseract是Ray Smith ...
https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR/blob/release/2.2/doc/doc_ch/pgnet.md ...
CRNN是OCR领域非常经典且被广泛使用的识别算法,其理论基础可以参考我上一篇文章,本文将着重讲解CRNN代码实现过程以及识别效果。 数据处理 利用图像处理技术我们手工大批量生成文字图像,一共360万张图像样本,效果如下: 我们划分了训练集和测试集(10:1),并单独存储为两个文本文件 ...
keras_cnn.py 训练及建模 apicode.py 模型使用 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=18149 无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了,那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢?[1秒]答案部分在 ...
本文引用 https://www.jianshu.com/p/0ade7f83d12e 端到端加密的实现主要依据两个主要算法:1. diffie-hellman密钥交换算法(上文提到过)2.AES(-CBC)对称加密算法 主要流程如下: 两台设备各生成一对diffie-hellman ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=18149 当我们将CNN(卷积神经网络)模型用于训练多维类型的数据(例如图像)时,它们非常有用。我们还可以实现CNN模型进行回归数据分析。我们之前使用Python进行CNN模型回归 ,在本文中,我们在R中实现相同的方法。我们使用一维卷积 ...
在以前的OCR任务中,识别过程分为两步:单字切割和分类任务。我们一般都会讲一连串文字的文本文件先利用投影法切割出单个字体,在送入CNN里进行文字分类。但是此法已经有点过时了,现在更流行的是基于深度学习的端到端的文字识别,即我们不需要显式加入文字切割这个环节,而是将文字识别转化为序列学习问题 ...