ocr文字识别可以应用到哪些行业？识别率怎么样？

ocr文字识别：是指光学字符识别，通过扫描等光学输入方式将各种票据、报刊、书籍、文稿及其它印刷品的文字转化为图像信息，再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入技术。

ocr文字识别应用行业：目前OCR文字识别的应用范围非常广泛，市场上较为成熟的OCR产品有：证件识别SDK、车牌识别SDK、文档识别SDK、yhk识别SDK、表格识别SDK、票据识别SDK、名片识别SDK、护照识别SDK、身份z识别SDK。目前，银行、保险、金融、税务、海关、公安、边检、物流、电信工商管理、图书馆、户籍管理、审计等很多行业都已经应用了OCR技术。

ocr文字识别率：目前行业OCR文字识别针对印刷字体的识别率基本达到90%以上；而对手写体则偏低。光学字符识别识别率有限于所采集到的分辨率、色彩等因素，目前基于人工智能AI的OCR已可大大的减少环境的影响。

OCR使用方法：针对个人用户可自行到搜索引擎搜索“ocr识别软件”到相应的官方网站下载安装使用。针对行业用户则相对麻烦，需要根据所应用的行业领域寻找相应的OCR SDK，自行开发或使用提供商所提供的接口。

影响OCR识别率的因素挺多的，不知道你是识别什么？大概说一下

1、光线，OCR翻译过来就是光学字符识别，所以光线的影响挺大，识别的时候最好是找个亮点的环境。

2，图像的质量，图像的质量也是很重要的因素，OCR识别之前先要对图像二值化处理，如果图像质量不好，二值化处理的时候很可能会把一下需要识别的信息过滤掉，如果是扫描件建议DPI最好设成200比较好，占内存小，识别速度也快。

3、再就是OCR本身的核心算法问题，这块就需要不断地调试优化了，算法不同识别的结果肯定也不相同，找到最适合的算法一般问题就不会很大。

OCR是光学字符识别的缩写，OCR技术简单来说就是将文字信息转换为图像信息，然后再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的输入技术。

OCR的功能：

1、OCR识别技术不仅具有可以自动判断、拆分、 识别和还原各种通用型印刷体表格，还在表格理解上做出了令人满意的实用结果。

2、OCR能够自动分析文稿的版面布局，自动分栏、并判断出标题、横栏、图像、表格等相应属性，并判定识别顺序，能将识别结果还原成与扫描文稿的版面布局一致的新文本。

3、OCR还可以支持表格自动录入技术，可自动识别特定表格的印刷或打印汉字、字母、数字，可识别手写体汉字、手写体字母、数字及多种手写符号，并按表格格式输出。提高了表格录入效率，可节省大量人力。

扩展资料：

欲经过OCR处理的标的物须透过光学仪器，如影像扫描仪、传真机或任何摄影器材，将影像转入计算机。科技的进步，扫描仪等的输入装置已制作的愈来愈精致，轻薄短小、品质也高，对OCR有相当大的帮助，扫描仪的分辨率使影像更清晰、扫除速度更增进OCR处理的效率。

影像预处理：影像预处理是OCR系统中，须解决问题最多的一个模块。影像须先将、表格及文字区域分离出来，甚至可将文章的编排方向、文章的提纲及内容主体区分开，而文字的大小及文字的字体亦可如原始文件一样的判断出来。

参考资料来源：百度百科-OCR技术

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文字的识别，如识别身份z、yhk、门牌、票据及各类网络中的文字。

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z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z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、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。

下面介绍基于传统OCR框架处理身份z文字识别：

身份z识别技术流程与上述框架稍微有所差异。对该问题，已知先验信息：a证件长宽固定；b字体及大小一致；c文本相对于证件位置固定；d存在固定文字。因此，处理该问题的思路为：先定位目标物体（证件），矫正后提取文字进行识别，最后进行语义纠错，如下图：

目标物体定位并矫正。基于现有的先验信息，定位最后的方法为采用模板关键点特征匹配的方法，并利用模板上特征点及目标图像特征点坐标之间的关系进行透视变换，以定位目标物体，如下图所示。接着，基于四角的坐标，进行旋转、仿射、尺寸的变换，并提取出目标物体的俯视图。

因文字位置相对固定，接着便分割出文字区域，二值化后，行列分割出单个字符。这里的技术难点在于二值化，二值化效果的好坏直接影响字符分割，并最终影响识别结果。受光照和拍摄质量的影响，全局二值化难以设置统一的阈值，而自适应二值化算法易受到阴影及模糊边界的干扰。所以在这边尝试过许多方法，测试下来未发现在任何情形下效果都满足要求的方法。

分割出单字后接着用分类器进行识别，并在这步基于统计上的先验信息定义了一个简单的优化函数，可看做1-gram语言模型。先验信息为：2400（总共660273）汉字的使用频率之和为99%以上。定义的优化函数为：

式中，Pi为该字出现的概率，confi为置信度值。

下图给出了示例：

因上述的优化过程中假定各状态相互独立并与上一状态没有联系，故不可避免存在语义上的错误。而如何基于现有的输出序列，对序列进行语义上的修正，那么最直观的想法就是用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）解决这个问题，其基于观察序列，求出最优隐序列。其可以抽象为如下图的过程。在给定O序列情况下，通过维特比算法，找出最优序列S：

传统OCR冗长的处理流程以及大量人工规则的存在，使得每步的错误不断累积，而使得最终识别结果难以满足实际需求。接下来讨论基于深度学习的OCR。

基于深度学习的OCR识别框架

目前，从技术流程上来说，主要分为两步，首先是检测出图像中的文本行，接着进行序列识别。 可见，基于深度学习的OCR识别框架相比于传统OCR识别框架，减少了三个步骤，降低了因误差累积对最终识别结果的影响。

文本行检测，其又可分为水平行文字检测算法与倾斜文字行检测算法。这里主要介绍下Tian提出算法CTPN，其算法框架如下图。主要思路是将文本行识别看做一个序列识别问题，不同于一般的目标检测问题，引入RNN来利用上下文的信息。

具体流程为：

用VGG16的5个卷积层得到特征图（feature map，WHC）；

在Conv5的feature map的每个位置上取33C的窗口的特征，这些特征将用于预测该位置k个anchor（anchor的定义和Faster RCNN类似）对应的类别信息，位置信息；

将每一行的所有窗口对应的33C的特征（W33C）输入到RNN（BLSTM）中，得到W256的输出；

将RNN的W256输入到512维的fc层；

fc层特征输入到三个分类或者回归层中。第二个2k scores 表示的是k个anchor的类别信息（是字符或不是字符）。第一个2k vertical coordinate和第三个k side-refinement是用来回归k个anchor的位置信息。2k vertical coordinate表示的是bounding box的高度和中心的y轴坐标（可以决定上下边界），k个side-refinement表示的bounding box的水平平移量。这边注意，只用了3个参数表示回归的bounding box，因为这里默认了每个anchor的width是16，且不再变化（VGG16的conv5的stride是16）。回归出来的box如Fig1中那些红色的细长矩形，它们的宽度是一定的；

用简单的文本线构造算法，把分类得到的文字的proposal（图Fig1（b）中的细长的矩形）合并成文本线。

上图为给出基于CTPN的例子，框线部分是算法识别出的文字行，可见在光照不均、人工合成及文字背景对比不明显的情形下均有很好的效果。 相比于传统文字定位方法，具有更好的鲁棒性及明显的优势。

文字行识别。近两年比较受关注的主要有两种，一种是CNN+RNN+CTC的方法，另外一种是用attention model+CNN+RNN的方法。这里主要介绍下CNN+RNN+CTC，算法框架由图给出。分为三层，CNN层、RNN层及解码（transcription）层。在CNN层，用于提取图像特征，利用Map-to-Sequence表示成特征向量；在RNN层，用双向LSTM识别特征向量，得到每列特征的概率分布；在解码层，利用CTC和前向后向算法求解最优的label序列。因此，该方法能够识别不定长的文字行。

两个例子：

Out：辽宁省长海县广鹿乡沙尖

Out：河南省邓州市九龙乡姚营

OCR技术来识别，也就是光学字符识别技术。比如说迅捷ocr文字识别，就是通过这项技术来转化文字的。利用OCR、图像处理及秒级全文检索等技术，将非结构化数据转化为结构化数据用于战略分析，同时可进行文档图像增强处理、模糊检索、多条件多关键字检索、文档自动分类、查阅与分享及大数据分析。

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