GitHub - kha-white/manga-ocr: Optical character recognition for Japanese text, with the main focus being Japanese manga
Optical character recognition for Japanese text, with the main focus being Japanese manga. It uses a custom end-to-end model built with Transformers' Vision Encoder Decoder framework. Manga OCR can be used as a general purpose printed Japanese OCR, but its main goal was to provide a high quality text recognition, robust against various scenarios specific to manga: both vertical and horizontal text
OCR前処理としてのOpenCV超解像 - OPTiM TECH BLOG
R&D チームの徳田（@dakuton）です。 最近は画像とテキストの狭間にいます。 今回記事のまとめ 簡単にまとめると以下のとおりです。 いくつかの超解像(高解像度化)モデルがOpenCV extra modules(opencv_contrib)インストール + コード数行記述で導入可能 超解像に限らず、文字が一定サイズ以上になるような前処理 -> OCR解析 を実施すると、OCR精度改善につながることがある 超解像による見た目の滑らかさに比例して、OCR精度改善につながるわけではない 低計算コストな画像拡大から超解像に変更する恩恵は発生しにくい テスト条件を変えた場合、違った結果になる可能性あり(用いるOCRエンジン、画像の劣化条件、OpenCV未提供の後発モデル利用など) 実験内容 利用するOCRエンジンの実行条件は変えずに、前処理部分のみ変更した場合のOCR精度・速度変化を調べま
PyOCRを使って文字認識する
PyOCRとは何か? tesseract-ocrをpythonから使えるようにしたもの。 pythonからtesseractを呼び出して画像から文字を認識する。 詳しくはhttps://github.com/openpaperwork/pyocr 前提 tesseractをインストールしてあること pythonをインストールしてあること 私の環境はWindows10 Install pip install pyocr 簡単 使い方 GitHubにあるコードを見ながらtesseractをpythonから使えるかどうかの確認をする。 パスはpythonのコードの中で通すことにした。 import sys import os import pyocr import pyocr.builders TESSERACT_PATH = 'C:\\Users\\username\\AppData\\Loc
個人開発程度のOCRサーバならHerokuに立てればいいじゃない - DRYな備忘録
追記 2018/07/26 このプロジェクトはDocker on Herokuに移行したので、一時的に「Deploy to Heroku」ボタンは動かなくなってます。Dockerでデプロイ可能なので、以下をご参考ください。 github.com 以下原文 このエントリはGo (その2) Advent Calendar 2016 - Qiitaの5日目です。 WETな方でもお世話になっております、otiai10です。 とある個人開発が、もうかれこれ3年ぐらい続いているんですが、ブラウザ上に描画されたちょっとしたテキストをOCR（文字認識）する要件があって、それをずっとさくらVPSでPythonでやってましたが、3年もやってると、他の個人開発だったりとか、副業だったりとかでサーバリソースを一緒にしたくないなあ、っていうことが発生してきて、しかもべつに広告とかアフィとかで報酬が発生するタイプの個
Free Online OCR - Image to text and PDF to Doc converter
1. Upload Image Upload Image or PDF document for conversion. You can upload any type of input images or documents, such as PDF, Tiff, PNG, BMP and other. One limitation for the input document is that the file size is no more than 15 MB 2. Language and output You should select appropriated recognition language for most accuracy conversion image to text. And also, you may choose output format (MS Do
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GitHub - clovaai/donut: Official Implementation of OCR-free Document Understanding Transformer (Donut) and Synthetic Document Generator (SynthDoG), ECCV 2022