Распознание текста с изображения с помощью Tesseract-OCR
Особенность обнаружения символов и распознания текста с изображения при помощи Tesseract-OCR. Характеристика создания и работы Tesseract. Взаимодействие Tesseract-OCR с языком программирования Python. Анализ последовательности оптического распознавания.
Подобные документы
Понимание изображения документа, порядок анализа проекционных профилей и преобразование Хафа. Процесс оптического распознавания символов и применение нейронных сетей. Классификация перцептронов, обучение и ограничение. Процесс работы сети Хопфилда.
дипломная работа, добавлен 14.05.2013Исследование методов, алгоритмов и программ распознавания текста документов, обеспечивающих высокое качество распознавания. Оптическое распознавание символов, история создания системы. Текущее состояние технологии оптического распознавания текста.
курсовая работа, добавлен 25.06.2011Обобщение основных подходов к распознаванию текста. Принципы функционирования программного обеспечения OCR – оптического распознавания символов. Контекстное распознавание текста. Нейронные сети. Примеры программ для различных видов распознавания текста.
реферат, добавлен 06.06.2013Изучение необходимости в системах распознавания символов. Наиболее распространенные системы оптического распознавания символов: Abbyy FineReader, CuneiForm от Cognitive. Особенности интерфейса, достоинств и недостатков. Автоматический перевод текста.
реферат, добавлен 31.03.2012Рассмотрен вопрос предварительной обработки изображения для автоматического распознавания. Описан алгоритм для восстановления изображения, основанный на алгоритме полиномиального масштабирования. Рассмотрено изображение загрязненного черного текста.
статья, добавлен 26.04.2019Редактирование текста, осуществление поиска слов и фраз с помощью оптического распознавания текста. Разработка алгоритмов, которые позволяют распознавать символы. Образ страницы и распознавание по шаблонам. Структурный подход и контекстное распознавание.
реферат, добавлен 22.01.2015Методы интерполяции изображений и их применение для улучшения работы метода локальных гистограмм для распознавания лиц на различных изображениях в случае их необходимого масштабирования. Интегральное представление изображения, выполнение алгоритмов.
дипломная работа, добавлен 07.12.2019Разработка программы "Парсер текста", выполняющей основные текстовые операции в среде программирования Python. Обзор и анализ существующих программных решений, определение функциональных требований. Описание и тестирование разработанных алгоритмов.
курсовая работа, добавлен 31.01.2020Особенности разработки интеллектуальной системы распознавания текста на фотографиях и видеокадрах сложных графических сцен. Реализация методов для обнаружения и локализации текстовых областей, распознавания символов с помощью сверточных нейронных сетей.
статья, добавлен 23.02.2016Алгоритм кодирования и декодирования изображения по бинарному дереву. Исследование алгоритмов кодирования изображений и реализация определенного алгоритма на языке Pascal в рамках объектно-ориентированного программирования. Пример текста программы.
курсовая работа, добавлен 09.12.2015Определение современной информационной технологии, которая позволяет анализировать изображения с помощью компьютерных вычислений. Исследование различий между обнаружением и распознанием объектов. Проведение техникокриминалистического исследования.
статья, добавлен 21.09.2024Создание приложений с графическим интерфейсом с использованием различных графических библиотек с помощью языка Python. Рассмотрение стандартной графической библиотеки tkinter. Изменение цвета текста и фона у Button. Анализ добавления виджета Combobox.
лабораторная работа, добавлен 14.11.2023Основные стадии полиграфического репродукционного процесса. Оригиналы для изданий полиграфии. Особенность обработки изображения в программе Photoshop. Подготовка текста и верстка издания. Контроль качества фотоформ. Анализ растрирования изображения.
курсовая работа, добавлен 08.01.2016Обзор систем сканирования и распознавания текстов. Особенности преобразования изображения с помощью OCR-программ. Основные функции программы Fine Reader. Возможные проблемы с распознаванием текста. Сканирование документации. Использование штрих-кодов.
курсовая работа, добавлен 20.01.2016Python как высокоуровневый язык программирования. Что можно написать на Python. База данных. BitTorrent клиент. Сущность Парсера как программы, его ключевые характеристики, интеграция с MicrosoftOffice. Недостатки Delphi. Язык программирования С++.
доклад, добавлен 18.02.2022Интеграция разномодальных систем искусственного интеллекта. Особенности интегрируемых систем и их взаимодействие при различных режимах работы. Анализ изображения и проверка геометрических описаний. Генерирование текста по рисунку и его создание по тексту.
реферат, добавлен 09.01.2016Характеристика методов распознания растровых изображений. Сравнение бинаризации и определение градиента яркости. Сравнение результатов использования формулы цветового отличия и яркостной характеристики изображения. Разработка алгоритма выделения объектов.
статья, добавлен 12.05.2017Изучение основных технологий для создания трехмерного изображения. Применение поляризационных фильтров в проекторах и очках в технологии поляризации. Недостатки технологии активных затворов. Изучение последовательности создания трехмерного изображения.
реферат, добавлен 30.09.2016Метод сжатия битонального изображения текста, где в качестве основных элементов обработки рассматриваются вертикальные элементы строки. Представлена вероятностная модель и алгоритм статистического анализа и классификации вертикальных элементов строки.
статья, добавлен 14.07.2016Изучение нового метода сжатия битонального изображения текста, где в качестве основных элементов обработки рассматриваются вертикальные элементы строки. Вероятностная модель и алгоритм статистического анализа и классификации вертикальных элементов строки.
статья, добавлен 14.07.2016- 21. Повышение производительности фрактального кодирования изображений с помощью перцептивных хеш-функций
Анализ вопроса фрактального кодирования изображения для задач распознавания образов. Требования к вычислительным ресурсам классической реализации алгоритма фрактального кодирования. Размер памяти, занимаемой под доменный пул, для изображения 512x512.
статья, добавлен 27.05.2018 Изучение универсального языка Python, используемого для программирования баз данных, обработки текстов, встраивания интерпретатора в игры и GUI. Обзор программирования Internet и Web приложений и серверов. Анализ требований к набору модулей для Python.
книга, добавлен 08.04.2013Обзор систем оптического распознавания изображений: ABBYY Finereader, SimpleOCR, FreeOCR, Microsoft Office Document Imaging. Алгоритм распознавания образов: захват кадра; предварительная обработка (предобработка); локализация и распознавание объекта.
реферат, добавлен 08.06.2019- 24. Графика в Web
Использование дескриптора "IMG" для вставки графических файлов. Выравнивания текста относительно изображения. Определение ширины и высоты графических файлов. Плавающие изображения, поля вокруг них. Преимущества использования графики в интернете.
лекция, добавлен 03.04.2019 Исследование систем распознавания текста и ввода данных. Характеристики OCR-системы программы ABBYY FineReader. История возникновения и развития идеи автоматического перевода текста. Создание мультимедийной презентации с помощью программы PowerPoint.
контрольная работа, добавлен 11.05.2017