那就是像识使用的ocr文字识别软件,没有图像识别功能,病历别步才会导致无法识别图像;
下面分享一个识别图像的像识方法,仅供参考哦!病历别步
1、像识打开ocr文字识别软件,病历别步选择上面的像识极速识别功能;
2、同过左上角的病历别步添加文件按钮,将需要识别的像识图像添加进去;
3、点击操作下面的病历别步开始识别按钮,开始进行图像识别。像识
以上便是病历别步使用ocr文字识别工具识别图像的方法了,希望可以帮助到您!像识
OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程;即,对文本资料进行扫描,然后对图像文件进行分析处理,获取文字及版面信息的过程。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率,是OCR最重要的课题,ICR(Intelligent Character Recognition)的名词也因此而产生。
衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有:拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性,产品的稳定性,易用性及可行性等。
我给你一个捷速ocr的使用方法:
第一步:打开我们下载好的软件,会出现一个对话框,选择上面的“从图片中选文件”。然后在对话框中,打开需要编辑的图片。
第二步:图片就会出现在编辑页面中了。这时我们点击上面的“纸面解析”,软件就会自动对文件进行分解排版,以便于后续的识别过程。
第三步:点击上面的“识别”按钮,软件就会自动对文件上的文字进行识别,不一会儿就会把识别结果呈现在右边。大家可以对识别结果进行校对,如果发现错误可以进行改正。如果是多页内容进行识别的话,我们可以点击识别按钮选择下方的“全部”,就能对所有内容进行识别了。如果只想对几页进行识别的话,只要选定该页进行识别就可以了。
第四步:最后我们想要保存为Word形式的话,直接点击上方的“Word”按钮,选择输出路径就可以完成了。当然也可以保存为图片形式,只要点击上方的“图片”按钮即可。
云脉OCR能力平台有一下优势:
1、丰富的图像识别能力。可识别文档、名片、车牌、身份证、票据、驾驶证等等图像资料;
2、可实现大量原始资料的自动归类、关键字段智能切割、分发回传、OCR录入、校对、整理、保存;
3、支持移动拍照识别、移动便捷校对、移动秒级检索,及类微信移动审批、客户销售管理、日程管理、考勤管理等移动协同办公功能;
4、系统提供了强大的、完善的用户定制识别模板工具,适应能力较强;
5、可部署在企业内部的私有云上,确保信息安全;
6、可识别语言种类丰富。识别速度快、识别准确率高。
android手机调用OCR识别图像中的文字的方法为:
一、下载&编译tesseract
1、首先下载tess-two。
2、进入 tess目录,里面有三个项目,我们只需要进入tess-two就可以直接编译了。
3、编译好后,将src下的两个包以及libs导入到自己的项目就可以用。
二、使用
1、使用时,首先创建TessBaseAPI对象。
TessBaseAPI baseApi=new TessBaseAPI();
//初始化tess
//android下面,tessdata肯定得放到sd卡里了
//如果tessdata这个目录放在sd卡的根目录
//那么path直接传入sd卡的目录
//eng就是英文,关于语言,按ISO 639-3标准的代码就行,具体请移步wiki
baseApi.init("tessdata文件夹的父级目录","eng");
//options是为了缩放图片,这个酌情缩放,图片小的话可以不缩放
BitmapFactory.Options options=new BitmapFactory.Options();
//缩小为原来的1/2
options.inSampleSize=2;
//bitmap,我这里是以流的形式,只要能形成Bitmap就行
Bitmap bitmap= BitmapFactory.decodeStream(instream,null,options);
instream.close();
//如果图片有Alpha值,那么最好设置一下
//设置要ocr的图片bitmap
baseApi.setImage(bitmap);
//根据Init的语言,获得ocr后的字符串
String text= baseApi.getUTF8Text();
//释放bitmap
baseApi.clear();
//如果连续ocr多张图片,这个end可以不调用,但每次ocr之后,必须调用clear来对bitmap进行释放
//释放native内存
baseApi.end();
///////////////////////////其它方法//////////////////////////////////
//获取字符边框
Pixa pixa= baseApi.getCharacters()
//同上,这个是整段文字的边框
baseApi.getRegions();
//同上,只不过这里是条线
baseApi.getTextlines();
//剩下的自己测试吧。
//转为rect数组,之后,可以很方便的在图片上框出方框
//
ArrayList rects=pixa.getBoxRects();
2、开始识别。
参考资料:电子保单ocr识别