Данная статья описывает процесс создания проложения для распознавания текста на изображении и общения с распознанным текстом. В процессе разработки используются: Язык: PythonОптическое Распознавание Символов(OCR): Paddle OCRПлощадка для языковой модели: OllamaБольшая языковая модель(LLM): qwen2:7bСетевой фреймворк для API: FastAPI Читать далее
Tesseract — это движок оптического распознавания символов (OCR) с открытым исходным кодом, является самой популярной и качественной OCR-библиотекой. OCR использует нейронные сети для поиска и распознавания текста на изображениях. Tesseract ищет шаблоны в пикселях, буквах, словах и…
При сканировании и сохранении в формате PDF зачастую документы сохраняются в виде графических изображений. Это неудобно, потому что делает невозможным полнотекстовый поиск по содержанию. Утилита OCRmyPDF решает эту проблему: она одной командой из консоли добавляет к PDF-документу слой OCR с распознанным текстом.Ниже упомянуты ещё несколько полезных инструментов для парсинга PDF, в том числе для преобразования сложных математических PDF-документов в текстовый формат Markdown. Читать далее
Это мой первый пост об оптическом распознавании текста (OCR) с использованием Tesseract. Tesserast это очень популярная open source библиотека для OCR поддерживаемая Google, которая дает высокие результаты точности и поддерживает более 100 языков. В этом посте я расскажу как можно работать со стандартным словарем для языковой модели Tesseract и настроить его под свои нужды. Кому интересно, прошу под кат. Читать дальше →