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image-table-ocr: 将表格图像转为CSV数据并进行单元格OCR识别

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简介：
Image-Table-OCR是一款创新工具，它能够将复杂的表格图片转换成易于处理的CSV文件，并对每个单元格内的文字信息进行精准的光学字符识别（OCR），极大提升数据提取效率。 该Python软件包包含一些模块，可用于从PDF或图像文件中提取表格数据，并将其转换为CSV格式。给定一个包含表格的图像，您可以使用此工具将文本内容转化为CSV格式。 例如： PRIZE,ODDS 1 IN:,# OF WINNERS*$3,9.09,282,447$5,16.66,154,097$7,40.01,64,169$10,26.67,96,283$20,100.00,25,677$30,290.83,8,829$50,239.66,10,714$100,919.66,2,792$500,6,652.07,386$40,000,855,899.99,31 此外，该软件包还包含以下信息： * 基于 2,567,700 的数据。

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  • image-table-ocr: 将表格图像转为CSV数据并进行单元格OCR识别
    优质
    image-table-ocr是一款工具或软件，专门用于将包含文本信息的表格图片转换成CSV格式的数据文件，并对每个单元格内的内容进行精确的文字识别（OCR）。 该Python软件包包含一些模块，可以帮助您从PDF或图像文件中提取表格数据，并将其转换为CSV格式。给定一个包含表格的图像后，此工具可以将文本信息提取并保存为CSV格式。 例如： PRIZE,ODDS 1 IN:,# OF WINNERS*$3,9.09,282,447$5,16.66,154,097$7,40.01,64,169$10,26.67,96,283$20,100.00,25,677$30,290.83,8,829$50,239.66,10,714$100,919.66,2,792$500,6,652.07,386$40,000,855,899.99,31,i223,Toa,,,,,,* 基于 2,567,700 除了在setup.py中列出的Python要求，安装此软件包时会自动满足所有其他依赖项。
     
  • image-table-ocr: 将表格图像转为CSV数据并进行单元格OCR识别
    优质
    Image-Table-OCR是一款创新工具，它能够将复杂的表格图片转换成易于处理的CSV文件，并对每个单元格内的文字信息进行精准的光学字符识别（OCR），极大提升数据提取效率。 该Python软件包包含一些模块，可用于从PDF或图像文件中提取表格数据，并将其转换为CSV格式。给定一个包含表格的图像，您可以使用此工具将文本内容转化为CSV格式。 例如： PRIZE,ODDS 1 IN:,# OF WINNERS*$3,9.09,282,447$5,16.66,154,097$7,40.01,64,169$10,26.67,96,283$20,100.00,25,677$30,290.83,8,829$50,239.66,10,714$100,919.66,2,792$500,6,652.07,386$40,000,855,899.99,31 此外，该软件包还包含以下信息： * 基于 2,567,700 的数据。
     
  • OCR图像文字与表格识别
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    简介：OCR技术能够自动识别图像中的文字和表格信息，广泛应用于文档处理、数据录入及自动化办公等领域，极大提升工作效率。 OCR（光学字符识别）技术是一种先进的计算机图像处理方法，能够将扫描文档、照片或数字化图像中的打印或手写文字转换为可编辑的文本格式。这项技术在现代社会中广泛应用，尤其是在表格图片数据提取方面，能显著提高工作效率。 重点在于准确地从图像中识别出结构化的信息如数字、日期和分类等。传统的手动输入方法既耗时又容易出错，而OCR技术则能够快速且精确地完成任务。 其工作流程大致包括以下步骤： 1. 图像预处理：这是第一步，目的在于提高图像质量以利于后续的字符识别。这可能涉及去除噪点、二值化（将图像转换为黑白）、倾斜校正和对比度增强等操作。 2. 分割与定位：此阶段是将图像分割成单个字符或单词以便逐个识别，并且对于表格，还需确定其行和列结构。 3. 字符识别：利用训练好的模型来对每个单独的字符进行分类。现代OCR系统通常采用深度学习算法（如卷积神经网络）以提高准确性。 4. 后处理：此阶段通过校验、上下文分析等方法修正可能产生的错误，包括误识和漏识。 5. 表格结构恢复：对于表格图片而言，除了识别单元格中的文字外，还需要重建整个表格的布局及关系。这一步骤对保持数据逻辑性和可读性至关重要。 6. 数据导出：最后将文本与表格信息以易于编辑的形式（如CSV或Excel）输出，便于进一步的数据分析和处理。 高精度OCR技术在大量表格图片处理中尤为关键，例如金融行业中的财务报表自动化、学术研究文献数据分析及政府文档管理等场景。选择合适的OCR软件同样重要，理想的工具应具备高效识别率、支持多种语言并能兼容不同类型的图像与表格格式，并提供易于集成的API接口。 总之，OCR技术能够自动处理图像中结构化的数据信息，极大提升了工作效率和准确性，在未来将有更广泛的应用前景。
     
  • C# PaddleInference 表格OCR识别.rar
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    本资源提供利用C#语言与PaddlePaddle框架中的PaddleInference库进行表格OCR识别的应用程序代码及示例。包含所有必要文件，帮助用户快速实现表格文字识别功能。 C# PaddleInference OCR 表格识别 使用自带模型进行学习研究的Demo已完整提供，并可直接运行。 项目环境需求： - VS2022+ - .net4.8+ - OpenCvSharp4 - Sdcb.PaddleInference - Sdcb.PaddleOCR
     
  • 表格图片OCR识别中的表格切分技术
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    本研究探讨了在光学字符识别（OCR）领域中针对表格图片的表格切分技术，旨在提高复杂布局下的文字和结构信息提取精度与效率。 用于图片中的表格OCR识别前的步骤包括表格识别和单元格切分。
     
  • C#屏幕截图并进行OCR识别
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    本项目利用C#编程语言实现屏幕截图功能，并结合OCR技术对截取的图像内容进行文字识别，便于用户自动化处理和提取图片中的文本信息。 1. 启动程序后点击截屏按钮。 2. 单击鼠标右键退出截屏操作。 3. 按下鼠标开始捕获屏幕内容。 4. 移动鼠标选择要截取的区域。 5. 松开鼠标确定最终的截图范围。 6. 双击左键保存图片。 7. 系统可以识别字母、数字和符号等字符。 8. 若要提高识别准确度，需对图片进行预处理。
     
  • 证件识别OCR结果表格.zip
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    该文件包含了一系列用于证件自动识别和提取信息的光学字符识别(OCR)技术的结果数据。主要用于测试和开发证件识别系统的精确度与效率。 人力资源录入身份证图片或扫描件资料后，可以使用批量OCR识别功能输出表格，方便办公人员一键扫描并识别身份证资料的详细使用方法可以在相关文档中查阅。
     
  • VB6调用OneNote 2013进行OCR图像识别
    优质
    本文章介绍了如何使用Visual Basic 6.0编写代码来调用Microsoft OneNote 2013实现对图片中的文字进行OCR识别，为用户提供详细步骤及示例。 根据网上关于VBA OneNote 2013 OCR图像识别的代码进行改编，在VB6 Win7 x64环境下已成功运行，并修正了部分错误。
     
  • OCR表格识别（使用百度API）.zip
    优质
    本资源包提供了利用百度AI平台的OCR技术进行表格识别的方法和示例代码。通过此工具，用户可以高效准确地将图片中的表格数据转换为电子表格格式，简化数据处理流程。 使用C# Winform开发了一个窗口界面，可以将PNG或JPG图片拖放到该窗口上。当图片被放置后，程序会自动调用百度表格识别API进行OCR识别，并将结果下载为Excel文件，然后保存到用户指定的文件夹中。
     
  • OCR表格识别（使用百度API）.zip
    优质
    本资源为一个利用百度AI平台提供的OCR技术进行表格识别的项目文件。通过调用百度API，能够实现对图片中表格内容的精准提取和数字化处理。适合需要自动化数据录入与管理的应用场景。 使用C# Winform编写了一个窗口界面，可以将PNG或JPG图片拖放到该窗口上，系统会自动调用百度表格识别API进行OCR识别，并将结果下载为Excel文件，保存到用户选择的文件夹中。