import cv2 img = cv2.imread('test.jpg') (await winocr.recognize_cv2(img, 'ja')).text pip install jupyterlab jupyter_http_over_ws jupyter serverextension enable --py jupyter_http_over_ws jupyter notebook --NotebookApp.allow_origin='https://colab.research.google.com' --ip=0.0.0.0 --port=8888 --NotebookApp.port_retries=0
深層学習時代の文字認識とその周辺 / OCR and related technologies in the Deep Learning era
■イベント ：【SenseTime Japan × Sansan】画像処理勉強会 https://sansan.connpass.com/event/230636/ ■登壇概要 タイトル：深層学習時代の文字認識とその周辺 発表者： 技術本部 DSOC R&D研究員 宮本 優一 ▼Twitter https://twitter.com/SansanRandD
簡単に利用できる PDF 文字認識 OCR 比較まとめ ～ AI OCR の頭抜けた実力 - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
D.M.です。今回は RPA にて PDF を OCR で読み取る検証をしたお話です。 TL;DR ・実用性は AI OCR しか勝たん。 ・AI OCR は Google vs Microsoft の構図。 両者精度高。 ・Google も Microsoft も API に無料枠があり Python などのプログラムで連携できる。 ・Microsoft は有料の RPA 連携機能が超絶楽勝なのでコードを書かない前提ならこっちも選択肢。非エンジニアでも楽々自動化できる。 ※関連記事 AI OCR でクレカ読み取りをやっています。 スマホNativeアプリでクレジットカード番号の読み取り機能の技術検証結果まとめ https://recruit.gmo.jp/engineer/jisedai/blog/technical_review_ocr_solutions_on_auto_detect
光学式文字認識（OCR）システムは、文書の電子化・工場での文字自動検出・オンライン教育・地図作成など幅広く使用されています。 中国の巨大テック企業BaiduのYuning Duらは今回新たに、超軽量のOCRシステムである「PP-OCR」を提案しています。
番外編｜あなたの文字認識を拡張する。ドット世界の彫刻家たちー4社のドット書体を味わう。｜造字沼ブックス／文字の本を発掘して読みとく
当連載では、漢字改良に挑んだひとりの人生をその著書を通じて書いてきたが、今回は文字自体に焦点をあてる。とりあげるのは前回に引き続きビットマップフォントだ。 前回の記事で明らかになったのは、次のような結論だ。 ビットマップフォントは何かを差し引くではなく、線を重ね合わせ、シェアすることでドットに複数の役割をもたせる。極限まで省略されているようで、実は何も省略していない。 世の中に明朝体と呼ばれる書体が複数ある。同じようにビットマップフォントもさまざまな企業からリリースされている。8ドットや9ドットのビットマップはギリギリまで削減されているように見えた。しかし、このギリギリのなかに取りうる選択肢がフォントの数だけ存在するのだろうか？それとも概ね同じ形に収斂されてゆくのだろうか？ 収斂されてゆくのであれば、それが（9ドットの）究極の到達点であり興味深い。また大きな違いが生じるのであれば、簡略化の
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PythonとWinRT OCRで文字認識 - Qiita
AIによる「超」軽量なOCR（文字認識）システムが登場【GitHub】 | AIDB