OCR光学字符识别技术.
ocr工作原理
ocr工作原理OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一种将印刷体字符转换为可编辑文本的技术。
它通过扫描和识别图像中的字符，将其转化为数字形式，使计算机能够理解和处理这些字符。
OCR技术在许多领域中得到广泛应用，如文档数字化、自动化数据输入、车牌识别等。
OCR的工作原理可以分为四个主要步骤：图像获取、预处理、字符识别和后处理。
1. 图像获取首先，需要获取待识别的图像。
这可以通过扫描纸质文档、拍摄照片或从数字图像中提取得到。
图像获取的质量对后续的识别过程至关重要，因此应尽量保证图像清晰、光照均匀且无噪声。
2. 预处理在进行字符识别之前，需要对图像进行预处理以提高识别准确率。
预处理包括以下步骤：- 图像灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，简化后续处理步骤。
- 图像二值化：将灰度图像转换为二值图像，即将字符与背景分离出来，以便更好地进行字符分割。
- 去噪：通过滤波等方法去除图像中的噪声，以减少对字符识别的干扰。
- 字符分割：将图像中的字符分割成单个字符，以便进行逐个字符的识别。
3. 字符识别字符识别是OCR的核心步骤。
在这一步骤中，使用各种算法和模型来识别图像中的字符。
常用的字符识别方法包括：- 模板匹配：将待识别字符与预先定义的模板进行匹配，找到最匹配的字符。
- 特征提取：提取字符的特征，如边缘、形状等，然后与已知字符的特征进行比较，找到最相似的字符。
- 机器学习：使用机器学习算法，如神经网络、支持向量机等，通过训练模型来识别字符。
4. 后处理在字符识别之后，还需要进行后处理以提高识别结果的准确性。
后处理包括以下步骤：- 字符校正：校正可能识别错误的字符，如通过字典校正或语言模型校正。
- 结果整合：将识别出的单个字符组合成单词、句子或段落。
- 格式化：根据需求对识别结果进行格式化，如添加换行符、标点符号等。
总结：OCR工作原理是通过图像获取、预处理、字符识别和后处理四个主要步骤来实现将印刷体字符转换为可编辑文本的技术。
ocr工作原理
ocr工作原理OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一种将印刷体字符转化为可编辑文本的技术。
它利用计算机视觉和模式识别的原理，通过对图像进行分析和处理，将图像中的文字转换成可识别的文本。
OCR技术在许多领域都有广泛的应用，如文档管理、自动化数据录入、图书数字化等。
OCR工作的基本原理是将图像中的字符转换为计算机可识别的文本。
下面将详细介绍OCR的工作原理。
1. 图像预处理在OCR工作开始之前，需要对输入的图像进行预处理。
预处理的目的是消除图像中的噪声、增强图像的对比度和清晰度，以便后续的字符识别能够更准确地进行。
预处理包括以下几个步骤：- 图像灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，简化后续处理的计算复杂度。
- 图像二值化：将灰度图像转换为二值图像，即将图像中的文字部分转换为黑色，背景部分转换为白色。
这样可以更好地区分文字和背景。
- 图像去噪：通过滤波等方法，去除图像中的噪声，以减少对后续处理的干扰。
- 图像增强：通过调整图像的对比度、亮度等参数，增强文字的清晰度，提高字符识别的准确率。
2. 字符分割字符分割是将图像中的文字分割成单个字符的过程。
在OCR中，字符分割是非常重要的一步，因为字符分割的准确性直接影响到后续的字符识别结果。
字符分割的方法有很多种，常见的方法包括：- 基于连通区域的分割：通过检测图像中的连通区域，将文字区域与背景区域分离。
- 基于投影的分割：通过统计图像在水平和垂直方向上的投影信息，找到字符之间的间隔位置。
- 基于边缘检测的分割：通过检测图像中的边缘信息，找到字符之间的分界线。
3. 特征提取在字符识别之前，需要对每个字符进行特征提取。
特征提取的目的是将字符的形状、纹理等信息转换为计算机可识别的特征向量，以便后续的字符分类和识别。
常用的特征提取方法包括：- 基于形状的特征提取：通过提取字符的形状信息，如字符的宽度、高度、曲线等，来描述字符的特征。
ocr识别技术
ocr识别技术第一篇：OCR识别技术的介绍OCR全称为Optical Character Recognition，即光学字符识别技术，是一项用于将文本数字化的技术。
目的是为了实现计算机自动辨识印刷体字形，进而将其转化为可编辑或可搜索的电子文本。
OCR技术主要应用于文档扫描、银行条形码识别、车牌识别、护照和身份证信息识别、智能手写识别等领域。
OCR技术大大提高了信息传递的效率，极大地提升了企业的自动化与智能化水平。
OCR识别技术基本流程包括文本图像预处理、文本行筛选、字符分割、字符识别、文本识别、后处理等步骤。
具体来说，通过利用矩形拟合和二值化等处理获得合适的文本图像和区域，然后进行字符切割和字符分类等操作，最后通过后处理优化识别结果。
现在，OCR识别技术已得到广泛应用，例如在智能门禁、云存储、指纹识别等场景下都可以使用OCR技术。
随着技术的不断发展和完善，OCR识别技术有望在更多的场景中大显身手，取得更好的应用效果。
领先的OCR技术提供商已经研发出一系列优秀的OCR产品，在模型训练、算法优化、工程实现等方面不断迭代和优化，为客户提供了更持续更优质地服务。
未来，我们相信OCR技术也将成为推进社会数字化进程的重要支撑技术之一。
第二篇：OCR技术在图像处理中的应用OCR技术在图像处理中有着广泛的应用。
它可以从图片中提取出对应的文字信息，实现对图片中文字的识别。
这种应用方式大大地提高了数字化处理的效率，同时也为大量的图片文件转换成电子版提供了可能。
在OCR技术的应用场景中，图像格式的相关处理是关键步骤之一。
这涉及到对图片的格式、分辨率、颜色空间、去噪处理等等诸多环节。
同时，在OCR技术的实现中，字符的分割和字符的分类也是非常重要的方面。
除此之外，OCR技术的性能表现还与所采用的算法、模型训练等有关。
而在实际的应用场景中，需要根据实际情况选择最佳的OCR技术、算法和服务提供商。
总的来说，OCR技术在图像处理中的应用可以提高工作效率和准确率，同时也为卓越的印刷体字形识别技术奠定了坚实的基础。
ocr工作原理
ocr工作原理OCR（Optical Character Recognition）即光学字符识别，是一种将印刷或者手写文字转换为可编辑文本的技术。
OCR工作原理是通过图象处理和模式识别技术，将图象中的字符转换为计算机可以识别和处理的文本。
首先，OCR工作原理的第一步是图象预处理。
在这一步骤中，图象会经过一系列的处理，包括灰度化、二值化、去噪等操作。
灰度化将彩色图象转换为灰度图象，使得后续处理更加简单。
二值化将灰度图象转换为黑白图象，将字符与背景分离。
去噪操作可以去除图象中的噪声，提高后续处理的准确性。
接下来，OCR工作原理的第二步是字符分割。
在这一步骤中，OCR系统会将图象中的字符进行分割，使得每一个字符都可以单独处理。
字符分割是一个复杂的问题，因为字符的形状和大小各异。
常用的字符分割方法包括基于连通区域的分割和基于投影的分割等。
然后，OCR工作原理的第三步是特征提取。
在这一步骤中，OCR系统会提取每一个字符的特征，以便后续的模式识别。
特征提取可以使用各种方法，例如垂直和水平投影、方向梯度直方图（HOG）、灰度共生矩阵（GLCM）等。
这些特征可以描述字符的形状、纹理和结构等信息。
接着，OCR工作原理的第四步是字符识别。
在这一步骤中，OCR系统会将每一个字符的特征与预先训练好的模型进行匹配，以确定字符的类别。
常用的字符识别方法包括模板匹配、神经网络、支持向量机（SVM）等。
OCR系统通常会使用大量的样本数据进行训练，以提高字符识别的准确性。
最后，OCR工作原理的最后一步是后处理。
在这一步骤中，OCR系统会对识别结果进行校正和修正，以提高文本的准确性。
后处理可以使用各种方法，例如语言模型、词典匹配、规则匹配等。
通过后处理，OCR系统可以纠正一些识别错误，并提供更加准确的文本结果。
总结一下，OCR工作原理包括图象预处理、字符分割、特征提取、字符识别和后处理等步骤。
通过这些步骤，OCR系统可以将图象中的字符转换为可编辑的文本。
基于深度学习的光学字符识别技术
基于深度学习的光学字符识别技术近年来，随着人工智能技术的快速发展，深度学习技术逐渐成为人工智能领域的焦点，越来越多的领域开始应用深度学习技术，其中之一便是光学字符识别技术。
光学字符识别技术，简称OCR技术，是一种通过计算机将图像或者手写文字转化为可编辑或可搜索文本的技术。
该技术广泛应用于银行、保险、证券、交通等领域中的文件处理、数据录入、票据识别、验伪检测等工作当中。
在传统的OCR技术中，通常采用模板匹配或者特征提取等方法来进行文字识别，但是由于文字种类繁多、字体差异较大等因素的影响，传统的OCR技术无法实现高精度的文字识别。
而基于深度学习的OCR技术则可以通过深度学习算法中的卷积神经网络、循环神经网络等模型对文字进行特征提取，并通过反向传播算法对网络进行优化，从而实现高精度的字符识别。
在深度学习技术中，卷积神经网络是实现字符识别的核心模型，其主要特点是可以自动提取图像中的特征，并对特征进行分类处理。
卷积神经网络由多个卷积层、池化层和全连接层组成，其中每个卷积层可以提取出不同的特征信息，池化层可以对卷积层提取的特征进行降维处理，全连接层则可以将特征向量进行分类处理，最终得到文字的识别结果。
除卷积神经网络外，循环神经网络也是实现OCR技术的重要模型之一，主要用于对手写文字和带有弯曲或伸缩变形的文字的识别。
循环神经网络通过引入记忆模块来处理序列数据，能够自动提取数据中的时间相关性信息，从而提高文字识别的准确率。
在具体实现OCR技术时，需要注意以下几个方面：1. 数据集的构建与预处理：OCR技术的准确率与数据集的质量有关系，因此需要对数据进行筛选、清洗和预处理，以确保数据集的正确性和完整性。
2. 模型的设计与优化：OCR技术的核心是卷积神经网络和循环神经网络，因此需要对模型进行合理的设计和优化，以提高识别准确率。
3. 算法的参数调优：OCR技术的准确率与算法的超参数有关系，如学习率、批量大小、迭代次数等，需要通过实验进行调优，以达到最佳的识别效果。
ocr能力指标
ocr能力指标OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一种将图像或扫描的文档中的文本转换为可编辑和可搜索的文本的技术。
OCR 能力的评估涉及多个指标，其中一些主要的能力指标包括：1. 准确性：-衡量OCR 系统正确识别字符的能力。
准确性通常以百分比形式表示，即正确识别的字符数与总字符数的比例。
2. 速度：-衡量OCR 系统处理图像或文档的速度。
速度是一个重要的指标，特别是对于大量文档或需要实时处理的应用。
3. 多语言支持：-衡量OCR 系统对多种语言的支持能力。
一些系统可能只能处理特定语言，而其他系统可能具有广泛的语言支持。
4. 格式保留：-衡量OCR 系统在文本识别过程中是否能够保留原始文档的格式，包括文本的排列、字体、颜色等。
5. 图像质量适应性：-衡量OCR 系统在处理不同图像质量的输入时的表现。
对于模糊、光照不足或者失真的图像，系统应具有一定的适应性。
6. 表格和结构化文档处理：-衡量OCR 系统是否能够有效地处理包含表格、图形或其他结构化元素的文档。
这对于处理复杂的文档格式非常重要。
7. 手写体识别：-对于需要识别手写文本的应用，衡量OCR 系统对手写体的准确性和可靠性。
8. 扩展性和定制性：-衡量OCR 系统是否具有良好的扩展性，能够应对不断变化的需求。
也考虑是否可以通过定制训练来提高系统的性能。
9. 错误处理和修复：-衡量OCR 系统对于识别错误的处理方式，包括提供修复建议或纠正机制。
10. 安全性：-对于处理敏感信息的应用，评估OCR 系统的安全性，包括数据加密、访问控制等方面的措施。
这些指标可以根据具体的应用场景和需求进行调整。
不同的OCR 系统可能在不同方面表现出色，因此在选择OCR 解决方案时，需要根据实际需求权衡这些能力指标。
ocr工作原理
ocr工作原理OCR（Optical Character Recognition）即光学字符识别，是一种将印刷体字符转化为可编辑和可搜索的电子文本的技术。
OCR技术的应用广泛，如扫描文件的文字提取、自动化数据录入等。
本文将详细介绍OCR的工作原理。
一、光学字符识别的概述光学字符识别技术是通过图像处理和模式识别的方法，将印刷体字符转化为计算机可处理的文本形式。
OCR系统通常由图像预处理、字符分割、特征提取和字符识别等几个主要模块组成。
1.1 图像预处理图像预处理是OCR系统的第一步，其目的是消除图像中的噪声、增强字符的对比度和清晰度。
常用的图像预处理技术包括灰度化、二值化、去噪和图像增强等。
灰度化将彩色图像转化为灰度图像，简化后续处理过程。
二值化将灰度图像转化为二值图像，即将字符区域与背景区域分离开来。
去噪技术通过滤波器等方法去除图像中的噪声，以减少对后续处理的干扰。
图像增强技术可以提高字符的对比度和清晰度，有助于提高字符的识别率。
1.2 字符分割字符分割是OCR系统的关键步骤，其目的是将连续的文字区域分割成单个字符。
字符分割可以通过基于像素的方法或基于连通区域的方法来实现。
基于像素的方法是通过检测字符之间的空白像素来进行分割，但在字符之间存在重叠或接触的情况下容易出错。
基于连通区域的方法则是通过检测字符之间的连通性来进行分割，相对更加稳定可靠。
1.3 特征提取特征提取是OCR系统的核心步骤，其目的是从字符图像中提取出能够代表字符特征的信息。
常用的特征提取方法包括投影法、轮廓法和统计法等。
投影法通过计算字符图像在水平和垂直方向上的像素分布来提取特征。
轮廓法则是通过提取字符的边界轮廓来获取特征。
统计法则是通过统计字符图像的像素值分布来提取特征。
特征提取的目标是将字符的形状、结构和纹理等信息转化为计算机可处理的数值特征。
二、OCR的工作原理OCR的工作原理可以分为图像预处理、字符分割、特征提取和字符识别四个部分。
ocr识别流程
ocr识别流程一、概述OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一种将图像中的文字转换为可编辑文本的技术。
OCR技术在现代社会中得到了广泛应用，例如文档数字化、自动化数据录入等领域。
本文将详细介绍OCR识别流程。
二、前期准备1.确定需识别的图像类型：OCR技术可以识别多种类型的图像，如扫描件、照片等。
在进行OCR识别前需要确定需处理的图像类型。
2.选择合适的OCR软件：市面上有很多OCR软件，如ABBYY FineReader、Adobe Acrobat等。
根据需求选择合适的软件。
3.准备好待处理的图像：将需处理的图像保存在计算机中，并确保其清晰度和分辨率符合要求。
三、OCR识别流程1.导入待处理图像：打开所选OCR软件，在界面中导入待处理的图像。
2.预处理：对导入的图像进行预处理，以提高后续识别效果。
常见预处理方法包括：（1）去除噪点：使用滤波算法去除噪点，提高文字清晰度。
（2）增强对比度：调整亮度和对比度，使文字更加清晰鲜明。
（3）分割图像：将图像按照文字行进行分割，以便后续逐行识别。
3.文字识别：对预处理后的图像进行文字识别。
OCR软件通常采用以下两种方法进行文字识别：（1）基于模板匹配的方法：OCR软件将待处理图像中的每个字符与预先存储的字符模板进行比对，从而确定每个字符的识别结果。
（2）基于机器学习的方法：OCR软件利用深度学习算法训练神经网络，从而实现对待处理图像中字符的自动识别。
4.后处理：对OCR识别结果进行后处理，以提高其准确性和可读性。
常见后处理方法包括：（1）纠错：通过比对OCR识别结果和原始文本，纠正其中可能存在的错误。
（2）格式化：根据需求对OCR识别结果进行格式化，如调整字体、字号等。
（3）去重复：在多次扫描同一文档时可能会出现重复内容，在后处理阶段需要去除这些重复内容。
5.导出文本文件：将OCR识别结果导出为文本文件，以便进一步编辑、存储或分享。
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武汉理工大学《大学计算机基础》课程报告开课学院指导教师姓名学生姓名学生专业班级2014－2015 学年第一学期目录简介第一节OCR的发展史第二节OCR工作过程1.影像输入2..影像前处理3.文字特征抽取4.对比数据库5.对比识别6.字词后处理7.人工校正8.结果输出：第三节OCR性能评价第四节OCR软件功能慧眼2.名片识别3.文档识别4.证件识别5.车牌识别第五节OCR应用推荐●网络版OCR软件1.汉王科技2.尚书七号3.ONENOTE●OCR技术Android化1.SOSO慧眼2.云脉文档识别3.扫描全能王第六节国人在OCR技术上贡献第七节论文小结——由OCR联想到科学发展和人生规划OCR:光学字符识别技术简介所谓OCR （Optical CharacterRecognition光学字符识别）技术，是指通过电子设备（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。
由于OCR是一门与识别率拔河的技术，因此如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是OCR最重要的题，ICR（IntelligentCharacterRecognition）的名词也因此而产生。
而根据文字资料存在的媒体介质不同，及取得这些资料的方式不同，就衍生出各式各样、各种不同的应用。
一、OCR的发展史要谈OCR的发展，早在60、70年代，世界各国就开始有OCR的研究，而研究的初期，多以文字的识别方法研究为主，且识别的文字仅为0至9的数字。
以同样拥有方块文字的日本为例，1960年左右开始研究OCR的基本识别理论，初期以数字为对象，直至1965至1970年之间开始有一些简单的产品，如印刷文字的邮政编码识别系统，识别邮件上的邮政编码，帮助邮局作区域分信的作业；也因此至今邮政编码一直是各国所倡导的地址书写方式OCR可以说是一种不确定的技术研究，正确率就像是一个无穷趋近函数，知道其趋近值，却只能靠近而无法达到，永远在与100%作拉锯战。
因为其牵扯的因素太多了，书写者的习惯或文件印刷品质、扫描仪的扫描品质、识别的方法、学习及测试的样本……等等，多少都会影响其正确率，也因此，OCR的产品除了需有一个强有力的识别核心外，产品的操作使用方便性、所提供的除错功能及方法，亦是决定产品好坏的重要因素。
二、OCR工作过程一个OCR识别系统，其目的很简单，只是要把影像作一个转换，使影像内的图形继续保存、有表格则表格内资料及影像内的文字，一律变成计算机文字，使能达到影像资料的储存量减少、识别出的文字可再使用及分析，当然也可节省因键盘输入的人力与时间。
从影像到结果输出，须经过影像输入、影像前处理、文字特征抽取、比对识别、最后经人工校正将认错的文字更正，将结果输出。
1.影像输入欲经过OCR处理的标的物须透过光学仪器，如影像扫描仪、传真机或任何摄影器材，将影像转入计算机。
科技的进步，扫描仪等的输入装置已制作的愈来愈精致，轻薄短小、品质也高，对OCR有相当大的帮助，扫描仪的分辨率使影像更清晰、扫除速度更增进OCR处理的效率。
2.影像前处理影像前处理是OCR系统中，须解决问题最多的一个模块，从得到一个不是黑就是白的二值化影像，或灰阶、彩色的影像，到独立出一个个的文字影像的过程，都属于影像前处理。
包含了影像正规化、去除噪声、影像矫正等的影像处理，及图文分析、文字行与字分离的文件前处理。
在影像处理方面，在学理及技术方面都已达成熟阶段，因此在市面上或网站上有不少可用的链接库；在文件前处理方面，则凭各家本领了；影像须先将图片、表格及文字区域分离出来，甚至可将文章的编排方向、文章的提纲及内容主体区分开，而文字的大小及文字的字体亦可如原始文件一样的判断出来。
3.文字特征抽取单以识别率而言，特征抽取可说是OCR的核心，用什么特征、怎么抽取，直接影响识别的好坏，也所以在OCR研究初期，特征抽取的研究报告特别的多。
而特征可说是识别的筹码，简易的区分可分为两类：一为统计的特征，如文字区域内的黑/白点数比，当文字区分成好几个区域时，这一个个区域黑/白点数比之联合，就成了空间的一个数值向量，在比对时，基本的数学理论就足以应付了。
而另一类特征为结构的特征，如文字影像细线化后，取得字的笔划端点、交叉点之数量及位置，或以笔划段为特征，配合特殊的比对方法，进行比对，市面上的线上手写输入软件的识别方法多以此种结构的方法为主。
4.对比数据库当输入文字算完特征后，不管是用统计或结构的特征，都须有一比对数据库或特征数据库来进行比对，数据库的内容应包含所有欲识别的字集文字，根据与输入文字一样的特征抽取方法所得的特征群组。
5.对比识别这是可充分发挥数学运算理论的一个模块，根据不同的特征特性，选用不同的数学距离函数，较有名的比对方法有，欧式空间的比对方法、松弛比对法（Relaxation）、动态程序比对法（DynamicProgramming，DP），以及类神经网络的数据库建立及比对、HMM（Hidden MarkovModel）…等著名的方法，为了使识别的结果更稳定，也有所谓的专家系统（ExpertsSystem）被提出，利用各种特征比对方法的相异互补性，使识别出的结果，其信心度特别的高。
6.字词后处理由于OCR的识别率并无法达到百分之百，或想加强比对的正确性及信心值，一些除错或甚至帮忙更正的功能，也成为OCR系统中必要的一个模块。
字词后处理就是一例，利用比对后的识别文字与其可能的相似候选字群中，根据前后的识别文字找出最合乎逻辑的词，做更正的功能。
7.人工校正OCR最后的关卡，在此之前，使用者可能只是拿支鼠标，跟着软件设计的节奏操作或仅是观看，而在此有可能须特别花使用者的精神及时间，去更正甚至找寻可能是OCR出错的地方。
一个好的OCR软件，除了有一个稳定的影像处理及识别核心，以降低错误率外，人工校正的操作流程及其功能，亦影响OCR的处理效率，因此，文字影像与识别文字的对照，及其屏幕信息摆放的位置、还有每一识别文字的候选字功能、拒认字的功能、及字词后处理后特意标示出可能有问题的字词，都是为使用者设计尽量少使用键盘的一种功能，当然，不是说系统没显示出的文字就一定正确，就像完全由键盘输入的工作人员也会有出错的时候，这时要重新校正一次或能允许些许的错，就完全看使用单位的需求了。
8.结果输出其实输出是件简单的事，但却须看使用者用OCR到底为了什么？有人只要文本文件作部份文字的再使用之用，所以只要一般的文字文件、有人要漂漂亮亮的和输入文件一模一样，所以有原文重现的功能、有人注重表格内的文字，所以要和Excel等软件结合。
无论怎么变化，都只是输出档案格式的变化而已。
如果需要还原成原文一样格式，则在识别后，需要人工排版，耗时耗力。
三．OCR软件性能评价衡量一个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，易用性及可行性等方面。
图片的质量，一般建议150dpi以上；颜色，一般对彩色识别很差，黑白的图片较高，因此建议ocr的为黑白tif格式；最重要的就是字体，如果是手写识别率很低。
国内OCR识别简体差错率为万分之三，如果要求更高的精度需要投入更大的人工干预。
繁体识别由于繁体字库的不统一性（民国时期的字库和现在繁体字库不统一），导致识别困难，在人工干预下，精度能达到90%以上（图文清晰情况下）。
四．OCR软件功能1、CC慧眼（支持Android）1）、自动视频文字识别2）、拍照划线文字识别3）、识别后直接展示淘宝、百度等热门搜索引擎的搜索结果4）、识别后的文字信息可多渠道信息分享（发电邮、短信、微博等）5）、识别后可进行多种语言自动在线翻译2、名片识别（支持Android,PC,IOS）1）、名片识别引擎；高精度、高速度、占用内存小；支持十多个手机OS、PC及服务器版识别；支持多语种（中、英、法、德等十几种语言）识别。
2）、标配：中文（简体、繁体）、英文、以及数字、字符选配：欧文（法文、德文、西班牙文、葡萄牙文、瑞典文、意大利文、芬兰文、丹麦文、荷兰文）、俄文、日文、以及数字、字符-需付费定制。
3、文档识别（支持Android,PC,IOS）1）、高精度、高速度、识别引擎小；2）、支持大部分主流手机OS、PC及服务器版本；3）、可识别十几种语言的印刷体文字。
4、证件识别（支持Android,PC,IOS）1）、支持多平台：安卓，IOS、PC及服务器版本；2）、快速高效，采集识读一张证件3-5秒钟；3）、识别精度高，其中二代证识别率可达98%以上；4）、采集证件种类齐全，兼容一代身份证、驾照、港澳通行证、回乡证、军官证等多种证件的采集识读；5）、识别引擎小，可提供成熟的证件识别OCR SDK，方便集成商快速集成挂接。
5、车牌识别（支持Android）1）、软件界面简洁雅致，延续了云脉名片识别的皮革质风格，适合各类办公、管理人员使用；2）、功能按钮清晰易懂，主要功能键均分布于主界面，杜绝任何分页繁琐操作导致的易出错问题；3）、识别效率立竿见影，凭借在光学识别技术上的领先优势，即拍即识，识别率高；五、应用推荐目前国内外关于OCR文字识别软件系统整合最全的有：汉王科技，云脉科技OCR文字识别软件、上海全能王，尚书七号，,捷速ocr文字识别软件、ABBYY-Fine、Nuance-OmniPage等网络版OCR软件1、汉王科技汉王ocr文字识别软件V8.1 是汉王 OCR 6.0 和尚书七号的升级版，提供图片文字识别服务，是一个带有 PDF 文件处理功能的 OCR 软件；具有识别正确率高，识别速度快的特点。
有批量处理功能，避免了单页处理的麻烦；支持处理灰度、彩色、黑白三种色彩的BMP、TIF、JPG、PDF多种格式的图像文件；可识别简体、繁体和英文三种语言；具有简单易用的表格识别功能；具有TXT、RTF、HTM和XLS多种输出格式，并有所见即所得的版面还原功能。
新增打开与识别PDF文件功能，支持文字型PDF的直接转换和图像型PDF的OCR识别，既可以采用OCR的方式将PDF文件转换为可编辑文档，也可以采用格式转换的方式直接转换文字型PDF文件为RTF文件或文本文件2、Office OneNote 2007它是一种数字笔记本，它为用户提供了一个收集笔记和信息的位置，并提供了强大的搜索功能和易用的共享笔记本：搜索功能使用户可以迅速找到所需内容，共享笔记本使用户可以更加有效地管理信息超载和协同工作。
Onenote最早出现于Microsoft Office system 2003。
与基于书面的系统、文字处理程序、电子邮件系统或其他生产程序不同，Office OneNote 2007 可提供一种灵活的方式，将文本、图片、数字手写墨迹、录音和录像等信息全部收集并组织到计算机上的一个数字笔记本中。