OCR技术通过识别图像中的文字形状,将其转换为计算机可编辑的文本。现代OCR系统通常采用深度学习技术,如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),以提高识别的准确性和鲁棒性。 2. 文字区域裁剪 利用YOLO模型检测到的文字区域边界框,对原始图像进行裁剪,获取仅包含文字内容的图像块。这一步是连接YOLO和OCR的关键。 3. OCR识别 将
YOLOv8在OCR中的第一个应用是文本检测,即定位图像中的文本区域。相比传统基于滑动窗口或连通域的方法,YOLOv8能够: 直接预测文本区域的边界框 处理不同方向、不同形状的文本 实现端到端的训练和推理 在复杂背景下保持高召回率 3.2 文本识别 虽然YOLOv8主要用于目标检测,但可以结合CRNN(卷积循环神经网络)等识别模型...
3.2 文本识别 虽然YOLOv8主要用于目标检测,但可以结合CRNN(卷积循环神经网络)等识别模型构建端到端OCR系统: YOLOv8检测文本区域 对检测到的文本区域进行矫正和归一化 使用CRNN或其他识别模型进行字符识别 后处理优化识别结果 4. 基于YOLOv8的OCR实现 4.1 环境准备 4.2 数据准备 OCR任务需要标注两种类型的数据: ...
虽然YOLO不是直接设计用于文字识别的,但我们可以利用其强大的目标检测能力来定位图像中的文字区域。一旦确定了文字区域,就可以使用专门的OCR技术来提取和识别这些区域内的文字。 步骤一:训练YOLO模型检测文字区域 数据集准备:收集包含文字区域的图像数据集,并进行标注,标记出每个文字区域的位置和类别(如果文字区域有显著的...
实验室里经常有大量的发票需要报销,每次都需要人工一张一张的去手动核对发票上的关键信息是否符合要求,于是我打算使用yolo+ocr的技术去实现自动核对电子发票上的关键信息。ps:因为发票信息可能比较敏感,因此本文中提到的发票数据集和合成逼真发票图片的代码将不被提供 ...
将YOLO算法应用于文字识别任务的关键在于将其作为OCR的前端处理步骤,用于快速定位图像中的文字区域。具体步骤如下: 数据集准备:准备一个标注了文字区域边界框的数据集。这些数据集可以是从互联网上收集的,也可以是自定义的。 模型训练:使用YOLO框架对准备好的数据集进行训练,得到能够检测文字区域的YOLO模型。 文字区域...
OCR 指的是光学字符识别。它用于从扫描的文档或图片中读取文本。这项技术被用来将几乎任何一种包含书面文本(手写或者机器写的字)的图像转换成机器可读的文本数据。 在这里,我们将构建一个 OCR,它只读取您你望它从给定文档中读取的信息。 OCR 有两个主要模块: ...
集装箱文字识别技术是物流管理和运输行业中不可或缺的一部分,它通过图像处理技术和机器学习算法,自动提取并识别集装箱上的字符信息,从而实现高效、准确的自动化管理。本文提出了一种基于YOLO(You Only Look Once)目标检测算法与OCR(Optical Character Recognition)光学字符识别技术融合的集装箱文字识别方法。该方法结合...
3、OCR识别:使用CRNN + CTC进行文字识别。 一、文本行角度检测 剪切图像边缘,将图像变成(224,224,3)尺⼨,图像channel中⼼化处理,读取Angle-model(vgg16 : 5层卷积,2层全连接,最后经过softmax预测4个类别),预测⽂字朝向,代码如下: #!/usr/bin/env python3 ...