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今天和大家一起学习文字识别中的语言模型。
深度学习模型已经在OCR领域，包括文本检测和文本识别任务，获得了巨大的成功。而从文档中提取关键信息（如图1所示），其作为OCR的下游任务，存在非常多的实际应用场景。使用人力来从这些文档中提取信息是重复且费时费力的。
from cnocr import CnOcr ocr = CnOcr() res = ocr.ocr('images/t1.jpg') p = plt.imread('images/t1.jpg') plt.imshow(p) print(res) res = ocr.ocr
图像预处理输入文本经过扫描仪进入计算机后，由于纸张的厚薄、光洁度和印刷质量都会造成文字畸变，产生断笔、粘连和污点等干扰，所以在进行文字识别之前，要对带有噪声的文字图像进行处理。由于这种处理工作是在文字识别之前，所以被称为预处理。
目前不支持复杂背景（如户外自然场景、防伪水印等）和表格线扭曲图像的文字识别。支持中英文以及部分繁体字。文字识别服务属于公有云服务，线上用户资源共享，如果需要多并发请求，请提前联系我们！
弯曲形变的文字识别需要怎么处理？TPS应用场景是什么，是否好用？（1）在大多数情况下，如果遇到的场景弯曲形变不是太严重，检测4个顶点，然后直接通过仿射变换转正识别就足够了。（2）如果不能满足需求，可以尝试使用TPS（Thin Plate Spline），即薄板样条插值。
在学习文字识别OCR视频过程中，介绍可以识别到文字，有个疑问，对于错别字是否会被识别，还是提示识别错误了，识别错误是否会提供相似的文字给参考呢？
文字识别是指用计算机字典、高速地识别现在介质（如纸张等）上的数字、英文符号或汉字。 文字识别实际上就是解决文字的分类问题， 一般通过特征及特征匹配的方法来进行处理。特征判别是通过文字类别（例如英文或汉字）的共同规则（如区域特征、四周边特征等） 进行分类判别。
识别过程 书本级：中文，英文；简体，繁体； 版式级：竖排，横排；有无分栏； 行切分 字切分 识别：真正的OCR识别过程，图像信息还原成文本信息 后处理：人工干预，主要集中在前四个阶段。
让每一个企业都能在各种文字识别场景中游刃有余的解决问题。
字词后处理：由于OCR的识别率并无法达到百分之百，或想加强比对的正确性及信心值，一些除错或甚至帮忙更正的功能，也成为OCR系统中必要的一个模块。字词后处理就是一例，利用比对后的识别文字与其可能的相似候选字群中，根据前后的识别文字找出最合乎逻辑的词，做更正的功能。
对于文字识别技术只适用于字符型验证码识别工作，除此之外还需要对不同验证码设计相应的去噪算法等。
OCR文字识别的工作原理是什么?
文字识别可以支持香港永久身份证吗
1.2古彝文古籍保护背景 目前，包括Google在内，全球许多技术厂商都在使用AI、OCR等数字化技术来保护古籍。国内如龙泉寺还发明了名为“佛原生”的AI技术，利用基于深度学习的单字识别引擎成功地将《六十华严》的大藏经版本进行电子化。
OCR最后的关卡，在此之前，使用者可能只是拿支鼠标，跟着软件设计的节奏操作或仅是观看，而在此有可能须特别花使用者的精神及时间，去更正甚至找寻可能是OCR出错的地方。
对于两阶段的可以分开来看，分别是检测和识别阶段（1）检测阶段：先按照检测框和标注框的IOU评估，IOU大于某个阈值判断为检测准确。这里检测框和标注框不同于一般的通用目标检测框，是采用多边形进行表示。检测准确率：正确的检测框个数在全部检测框的占比，主要是判断检测指标。检测召回率：正确的检测框个数在全部标注框的占比
OCR作为计算机视觉中较早使用深度学习技术的领域，有很多优秀的模型出现。普遍的深度学习下的OCR技术将文字识别过程分为：文本区域检测以及字符识别。
价格详情请参考OCR**计算器。降低管理难度无需对每个API的调用量进行单独的预测，然后分别购买不同大小的套餐包。以发票报销为例，很难分别对每种发票的数量进行预估，但是依据历史情况对总的发票数量进行预测就更加容易。
日本在20世纪60年代开始研究OCR识别理论，开发了邮政编码识别系统。
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