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利用Google Vision API进行文本识别的OCR实现

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简介:
本项目采用Google Vision API实现光学字符识别(OCR),有效提取图片中的文字信息,适用于文档数字化、内容审核等多种场景。 文本识别是指在图像或视频流中检测并辨识其中的文字内容的过程。一旦文字被检出后,识别器会确定每个区域中的实际文本,并将其划分成行和单词。 使用Google Vision API可以实现这一功能。 操作步骤如下:首先将选择的图片转换为Base64格式,在这里我们将利用HTML 5的功能(画布)来完成这个过程。通过Canvas工具提供的toDataURL()方法,我们可以获取到绘制图像后的Base64编码数据。接下来,可以通过发送请求至Google Vision REST API进行进一步处理。 此操作支持使用内置的HTML、AngularJS和纯JavaScript语言实现。

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  • Google Vision APIOCR
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    本项目采用Google Vision API实现光学字符识别(OCR),有效提取图片中的文字信息,适用于文档数字化、内容审核等多种场景。 文本识别是指在图像或视频流中检测并辨识其中的文字内容的过程。一旦文字被检出后,识别器会确定每个区域中的实际文本,并将其划分成行和单词。 使用Google Vision API可以实现这一功能。 操作步骤如下:首先将选择的图片转换为Base64格式,在这里我们将利用HTML 5的功能(画布)来完成这个过程。通过Canvas工具提供的toDataURL()方法,我们可以获取到绘制图像后的Base64编码数据。接下来,可以通过发送请求至Google Vision REST API进行进一步处理。 此操作支持使用内置的HTML、AngularJS和纯JavaScript语言实现。
  • PythonPDFOCR
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    本篇文章将介绍如何使用Python编程语言和相关库来实现对PDF文档中的图像内容进行光学字符识别(OCR),以便提取其中的文字信息。 大家可能听说过使用Python进行OCR识别操作。在Python中,最出名的库便是Google所资助的tesseract。利用tesseract可以很轻松地对图像进行识别。如果想对一个PDF文档进行OCR识别,应该怎么做呢?下面一起来看看。
  • PyQt5调百度APIOCR代码包.rar
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    这是一个包含使用Python的PyQt5库和百度AI平台的OCR功能相结合的代码包,用于图像中文字的自动识别与提取。 使用八度百度接口开发的OCR识别程序,并带有用户界面。
  • 通过APIC# DLL,OneNote 2013 SP1地图片OCR
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    本项目旨在通过C# DLL和API接口,结合OneNote 2013 Service Pack 1,实现对本地图片的文字内容自动识别与提取,提供高效便捷的信息处理方案。 通过API方式调用C# DLL来实现OCR识别本地图片的功能,并使用OneNote 2013 SP1进行操作。该程序提供了一个DLL库,可以被多种语言调用。压缩包内包含VBA调用写法及示例代码。 尽管源码是采用C#编写,但由于导出函数的存在,使得其他原生语言也可以直接调用此库文件。运行本程序需要安装.NET Framework 4.0和OneNote 2013 SP1,请注意不要安装KB3115256补丁包,否则可能导致小尺寸图片无法被识别。 更新说明:在OneNote的历史记录中找到笔记本回收站,并选择禁用此笔记本的历史记录功能。
  • OpenCV与Tesseract-OCR卡号
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    本项目旨在通过结合使用OpenCV和Tesseract OCR技术实现对银行卡号的准确识别。利用图像处理技术增强卡片区域,再运用OCR技术提取卡号文字信息,以达到高效、便捷地读取银行卡号的目的。 基于OpenCV和Tesseract-OCR的银行卡图片处理可以实现智能识别银行卡号码的功能。这种方法结合了图像处理技术和光学字符识别技术,能够高效准确地从银行卡图片中提取出卡号信息。
  • 百度AIPythonOCR
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    本项目介绍如何使用百度AI平台提供的OCR服务,结合Python语言进行图像中文字信息的自动识别与提取,适用于文档电子化、图片内容分析等场景。 本段落主要介绍了如何使用Python结合百度AI实现OCR文字识别,并通过示例代码进行了详细讲解。内容对学习或工作中需要进行图像文字识别的读者具有参考价值,有需求的朋友可以参考这篇文章。
  • iOS系统中苹果内置APIOCR
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    本项目展示如何在iOS设备上运用苹果公司提供的核心图像和创建引擎框架,执行光学字符识别(OCR),无需额外安装第三方应用或库。 iOS设备(包括iPhone、iPad)以及Mac(使用Catalyst技术)可以通过苹果自带的API实现OCR功能。
  • 百度AI平台接口OCR
    优质
    本项目通过集成百度AI平台提供的OCR接口,实现了对图像中的文本信息高效准确地提取和识别,大大提升了处理文档数字化的需求。 本段落由原创作者jyd0124撰写。 一、接入指南 若想利用百度AI开放平台进行软件开发,首先应成为百度AI开放平台的开发者。在此,以图文形式详细介绍普通开发人员如何接入百度AI开放平台。 1. 注册:请在百度官方网站注册账号。 2. 登录:请通过百度云官方网站登录账户。 3. 创建应用 二、安装接口模型 三、编写python代码 四、识别结果
  • OpenCV颜色
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    本项目采用OpenCV库探索色彩识别技术,通过图像处理和机器学习方法准确提取并分类不同颜色,适用于自动化监控、机器人视觉等领域。 本段落详细介绍了如何使用Opencv进行颜色识别,并具有一定的参考价值,适合对此感兴趣的读者阅读。
  • OpenCV颜色
    优质
    本文章介绍了如何使用OpenCV库在Python中实现颜色识别技术。它涵盖了从图像获取到特定颜色物体检测的基本步骤和技巧。适合对计算机视觉感兴趣的初学者参考学习。 在数字图像处理领域中常用的色彩模型包括RGB(红、绿、蓝)模型和HSV(色调、饱和度、亮度)模型。其中,RGB模型被广泛应用于彩色显示器和视频摄像机,并且我们平时所使用的大多数图片都是基于这种模式的。相比之下,HSV模型更贴近人们描述颜色的习惯方式,它的颜色表示对人类来说更加自然直观。 HSV色彩空间由A. R. Smith在1978年提出,也称为六角锥体模型(Hexcone Model)。该模型中的三个参数分别是:色调(H: hue),饱和度(S: saturation)以及亮度(V: value)。其中,色调用角度表示,范围为0°到360°;以红色作为起始点,并沿逆时针方向进行计算,即红色对应于0°。