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ocr识别技术哪家好;什么是 OCR 技 术，有哪些好用的 OCR 软 件推荐?( 三 )


以下是ocr在生活和工作中的应用
1.证件OCR识别
证件OCR识别技术一开始是基于PC的，近几年开始向移动端发展，主要有android，ios平台的SDK，目前成熟的有身份证识别，行驶证识别，驾驶证识别，护照识别等 。
2.银行卡OCR识别
银行卡OCR识别主要用于移动支付绑卡，是一项非常有技术含量的细分OCR技术，目前有一些APP已经在用，如支付宝，微信等 。
3.名片OCR识别
名片OCR识别这一类技术也非常成熟了，目前市场上名片管理的APP也非常多，多半已经使用这类技术 。
4.文档OCR识别
其实OCR技术最早的时候就是用于识别文档的，基于扫描技术，主要针对图书，报刊等，把这些纸质文档进行电子化，目前中英文识别率也非常高 。近几年也开始用于移动端的文档识别，扫一扫就可以识别 。
5.票据OCR识别
票据OCR识别顾名思义用于各式各样的票据识别，基于模板机制，需要针对不同的票据，定制不同的识别要素，这项技术也称要素识别OCR，最早的其实运用的是银行行业，现在企业、金融、电信机构都在使用 。
6.车牌OCR识别
车牌识别技术相信大家都不会觉得陌生，智能交通，小区停车场等，都有很好的应用，车牌识别的原理其实技术对车牌进行OCR识别，再进行比对的过程 。也是相当成熟的技术 。
我们每天都被文字所环绕，像我们的工作文案、书本、证件、商品的介绍都是文字组成的，ocr技术的运用，可以让有些工作变得简单化、智能化，以后他将伴随着我们的生活，让我们的生活更加智能
Q4：什么是 OCR 技 术，有哪些好用的 OCR 软 件推荐？这个如果将机器拟人化，OCR赋予他“视觉“，让他能够”看“到图文或视频展现的信息 。目前基于深度学习的OCR技术已经成为主流，除了让机器获取“视觉”之外，还具备对文字语义的理解能力，让识别的过程更加智能化 。建议了解下远光OCR应用中心，填补了市场上业务型OCR产品的空白 。
Q5：OCR技术浅析姓名:吴兆阳学号:14020199009
转自机器人学习研究会
嵌牛导读:OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）的概念早于1920年代便被提出，一直是模式识别领域中重要的研究方向 。近年来，随着移动设备的快速更新迭代，以及移动互联网的快速发展，使得OCR有更为广泛的应用场景，从以往的扫描文件的字符识别，到现在应用到自然场景中图片文字的识别，如识别身份证、银行卡、门牌、票据及各类网络图片中的文字 。
嵌牛鼻子:ORC技术
嵌牛提问:什么是ORC，如何使用？
嵌牛正文:
以深度学习兴起的时间为分割点，直至近五年之前，业界最为广泛使用的仍然是传统的OCR识别技术框架，而随着深度学习的崛起，基于这一技术的OCR识别框架以另外一种新的思路迅速突破了原有的技术瓶颈（如文字定位、二值化和文字分割等），并已在工业界得到广泛应用 。
笔者针对业务中的身份证照片文字识别需求分别尝试了传统OCR识别框架及基于深度学习的OCR识别框架 。下面就以身份证文字识别为例分别简要介绍两种识别框架 。
传统OCR技术框架
如上图所示，传统OCR技术框架主要分为五个步骤：
首先文本定位，接着进行倾斜文本矫正，之后分割出单字后，并对单字识别，最后基于统计模型（如隐马尔科夫链，HMM）进行语义纠错 。可按处理方式划分为三个阶段：预处理阶段、识别阶段和后处理阶段 。其中关键在于预处理阶段，预处理阶段的质量直接决定了最终的识别效果，因此这里详细介绍下预处理阶段 。
预处理阶段中包含了三步：
定位图片中的文字区域，而文字检测主要基于连通域分析的方法，主要思想是利用文字颜色、亮度、边缘信息进行聚类的方式来快速分离文字区域与非文字区域，较为流行的两个算法分别是：最大极值稳定区域(MSER)算法及笔画宽度变换(SWT)算法，而在自然场景中因受到光照强度、图片拍摄质量和类文字背景的干扰，使得检测结果中包含非常多的非文字区域，而目前从候选区域区分出真正文字区域主要两种方法，用规则判断或轻量级的神经网络模型进行区分；
文本区域图像矫正，主要基于旋转变换和仿射变换；
行列分割提取出单字，这一步利用文字在行列间存在间隙的特征，通过二值化并在投影后找出行列分割点，当在文字与背景的区分度较好时，效果很好，而拍摄的图片中光照、摄像质量的影响，并且文字背景难以区分时，常造成错误分割的情况 。


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