【工具教程】识别图片中文字,识别文字并导出到Excel表格中

使用场景

用户有大量图片文件,期望能将图片中的多个区域中的文字批量识别出来,并导入到Excel文件中,手工操作麻烦。具体场景:用户有工程现场照片,订单,简历等图片文件,期望按照图片中关键的文字导出到Excel中,后期对文件进行快速检索 ,不用每个文件打开看。

工具处理

第一步:选择要识别图片文件

选择待识别的图片,可以按照文件夹选择,也可以按部分文件选择。

导入图片文件后,软件主界面如下。可以查看图片列表,预览图片,图片编辑等。

第二步:设置要识别区域(可设置多个)

在识别范围窗体里,添加需要识别的范围(按住鼠标拉框绘制识别区域),通过同步范围设置把当前图片的识别区域同步到其他图片上。不同识别区域就代表要识别的范围以及文字内容。设置的识别范围模板也可保存,便于后续加载到软件重复使用。

第三步:对自定义范围进行批量识别文字

执行批量识别文字,识别结果淡绿色,右侧识别结果文字,可以校核与编辑。识别结果有误的,右侧结果列表可用替换、编辑、提取等功能调整识别结果。

第四步:导出结果-导出Excel

选择导出的路径以及导出方式,可以导出Excel,也可以导出Word。导出内容包含:图片名称、指定的多个识别区域(名字),识别文字。

导出Excel结果示意:前两列是固定的图片路径、名称,后续列是自定义的多个识别范围以及识别文字结果。

至此,通过以上步骤就能对图片识别多个区域里的文字,批量导出Excel。

一款基于开放互操作人工智能的AI深度学习的OCR软件。单图OCR 以及 自由截屏OCR识别批量OCR、动态OCR(定时OCR),支持场景识别,支持文本文档(.txt)、Excel(.xlsx)格式。 优爱酷使用AI技术将无比庞大的文字识别….zip深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
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