С ростом интереса к OCR и машинному обучению все больше и больше владельцев бизнеса ищут способы применить эту убийственную комбинацию для оптимизации своих бизнес-процессов, и если вы один из них, эта статья для вас. Давайте узнаем больше о том, что такое OCR, чем OCR на основе машинного обучения отличается от оригинальной технологии и как ее можно использовать в бизнесе. Что такое OCR и как это работает? Оптическое распознавание символов (OCR), также известное как технология..

Многоступенчатый конвейер и его проблемы Прикладное машинное обучение обычно сосредоточено на поиске одной модели, которая хорошо работает на данных реального варианта использования. В этом случае модель будет оцениваться с использованием показателей оценки, характерных для выполняемой задачи. Это помогает понять характеристики модели и производительность данного набора данных, что полезно для дальнейшего улучшения. Однако в некоторых случаях одного модуля недостаточно, и требуется..

Tesserocr — это оболочка Python для Tesseract C++ API. Принимая во внимание, что Pytesseract является оболочкой для CLI tesseract-ocr. Поэтому с помощью Tesserocr вы можете загрузить модель в начале или свою программу и запустить модель отдельно (например, в циклах для обработки видео). С pytesseract каждый раз, когда вы вызываете функцию image_to_string , она загружает модель и обрабатывает изображение, поэтому обработка видео происходит медленнее. Для моих заданий веб-скрейпинга..

Оптическое распознавание символов (OCR) - это метод, который помогает машинам распознавать тексты. Традиционное распознавание текста использует шаблоны и корреляцию, чтобы отличать слова от других элементов. Однако эти методы не дают результатов с высокой точностью для сложного текста или движущихся потоков. Для решения этих задач вам лучше подходят модели глубокого обучения. В этом духе в этой статье мы рассмотрим три модели глубокого обучения для распознавания текста. Что такое..

Tesseract — это кроссплатформенный механизм распознавания текста с открытым исходным кодом, первоначально разработанный Hewlett Packard, но в настоящее время поддерживаемый Google. В этом посте я хочу поделиться некоторыми полезными советами о том, как добиться от него максимальной производительности. Я не буду описывать основы, которые можно найти в официальных документах. 0. Знайте свои данные Самый важный совет для любой задачи обработки данных, и OCR не является исключением. Ваш..