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Python-发票图片识别

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简介：
本工具利用Python开发，专门针对发票图片进行高效准确的文字信息提取与数据解析，适用于财务自动化管理。 此项目用于对中国购车发票进行内容识别,目前已经完成了身份证、VIN码、发动机号码以及价格的识别工作。该项目提供了展示功能的demo页面，并且支持通过文件上传、路径输入或base64编码等多种方式调用API，返回包含识别结果的json数据。

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  • Python-发票图片识别
    优质
    Python-发票图片识别项目利用Python编程语言和OCR技术，实现对各类发票图像中的文字信息进行准确提取与识别，便于财务管理和自动化处理。 此项目用于对中国购车发票进行内容识别,目前完成的是身份证、VIN码、发动机号码及价格的识别。提供了展示的demo页面，并且支持通过文件、路径或base64编码等多种方式调用API，返回识别出来的JSON数据。
     
  • Python-发票图片识别
    优质
    本工具利用Python开发，专门针对发票图片进行高效准确的文字信息提取与数据解析，适用于财务自动化管理。 此项目用于对中国购车发票进行内容识别,目前已经完成了身份证、VIN码、发动机号码以及价格的识别工作。该项目提供了展示功能的demo页面，并且支持通过文件上传、路径输入或base64编码等多种方式调用API，返回包含识别结果的json数据。
     
  • Python-发票图片识别
    优质
    本项目利用Python开发，专注于从复杂背景中精准提取并解析发票图像中的关键信息，如金额、日期和编号等，实现自动化高效处理财务票据。 此项目用于对中国购车发票进行内容识别,目前已经完成了身份证、VIN码、发动机号码以及价格的识别工作。提供了展示功能的demo页面，并且还支持通过文件、路径或base64编码等多种方式调用API，返回包含识别结果的json数据。
     
  • MATLAB火车票发票识别.zip
    优质
    本项目提供一个基于MATLAB开发的火车票发票识别工具包，能够自动读取和解析纸质火车票上的关键信息，如票价、日期等，简化报销流程。 使用MATLAB进行车票发票识别可以从车牌识别项目改造而来。该过程包括定位、分割以及识别三个步骤，并且会针对发票编号、金额和日期这三个字段分别进行识别处理。对于初学者来说，学习这个项目需要耐心。
     
  • C#实现的验证码和发票编号识别及图片识别功能.zip
    优质
    该压缩包包含使用C#编程语言开发的源代码，实现了验证码识别、发票编号读取以及通用图片识别的功能，适用于自动化测试与数据提取场景。 C#实现验证码识别、发票标号识别、图片识别.zip
     
  • 上传发票图片利用百度API识别增值税发票的文字信息
    优质
    本项目介绍如何使用百度AI平台提供的OCR技术，通过上传发票图片自动识别并提取其中的关键文字信息，特别是针对增值税专用发票的内容解析。 使用C# Winform程序（控件采用DevExpress）上传发票图片，并调用百度API识别增值税发票的文字内容。目前该程序仅实现了对增值税发票的识别功能，请使用者自行研究其他相关接口。用户需要在百度申请ApiKey和SecretKey以正常使用此应用程序。 请确保您使用的是Visual Studio 2019来打开项目文件。
     
  • Python OpenCV 图片识别源码
    优质
    本项目提供了使用Python和OpenCV库进行图片识别的源代码，包括图像处理、特征提取及对象检测等功能。适合初学者研究学习。 Python OpenCV 以图找图的源码实现。
     
  • Python验证码识别包（图片识别）- muggle-ocr
    优质
    muggle-ocr是一款基于深度学习的Python库，专门用于图像中的文字识别，尤其擅长处理验证码问题，大大简化了OCR应用开发流程。 安装验证码识别（图片识别）包muggle-ocr可以通过pip命令直接进行。下载后解压缩，使用如下命令：pip install muggle-ocr-1.0.3.tar.gz -i https://pypi.douban.com/simple ，这里选择豆瓣镜像源是因为它在下载TensorFlow时速度较快。
     
  • Python图片识别代码源码
    优质
    本项目提供基于Python语言实现的图像识别代码及源码，涵盖多种常用库与算法应用示例，适合初学者快速上手实践。 Python图片识别源码是一种用于检测图像内物体的编程代码。它可以辨识车辆、动物、植物等多种对象，并且能够精确地确定这些对象的位置。这种源码主要由两个部分构成：特征提取与分类模型。在特征提取阶段，系统会从图像中抽取关键特性，例如颜色、形状和边缘等信息，以此作为识别物体的基础。接着，在分类模型的协助下，利用上述特性的组合来辨识图片中的具体对象。 构建这样的Python图片识别源码通常需要运用机器学习算法（如深度学习及聚类分析）以训练模型并优化其性能。完成这一过程后，该模型便可以应用于新的图像数据进行物体识别任务了。使用这种技术的主要优势在于它可以自动检测和定位图中的特定对象，并且有助于提高计算机视觉应用的效率。 此外，Python图片识别源码在多个领域都有着广泛的应用前景，包括但不限于安防监控、无人机操作以及自动驾驶系统等场景中。