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人工智能OCR助力防疫、财税、物流、文书、医疗、档案——固定格式图片批量Excel表格化解决实例

人工智能OCR助力防疫、财税、物流、文书、医疗、档案——固定格式图片批量Excel表格化解决实例

 

有图才有真相

 

 

场景1

社区防疫健康码图片批量OCR导出Excel

健康码文字识别:随着新冠疫情防疫工作的常态化,健康码图片处理工作成为了社区工作者躲不过且常规的工作,健康码截图文字信息的自动化识别,快速实现文档电子化已经成为刚需。

 

健康码上的信息提取需求是这样的:
 

 

 

 

优爱酷原创的OCR软件具体实现是这样的:
 

 

 

 

场景2

物流行业快递单证图片批量OCR导出Excel

单据凭证文字识别:随着电子商务的迅猛发展,快递行业的发展可谓是蒸蒸日上,单据凭证图片在无系统支持的情况下,文档电子化变得异常繁重和困难,借助优爱酷OCR的定制OCR裁剪分区功能,照片文字信息的自动化识别,文档电子化快速实现,已经成为现实。

只需设置一个模板,即可搞定一批图片的电子化、结构化,输出Excel表格,供后续统计、分析等工作使用。
 

 

 

 

引言

随着移动互联网的快速发展,智能手机终端越来越普及,很多工作转向移动App来实现,比如当前常态化的新冠疫情防控,社区工作者每天面临大量的健康码图片需要分析处理,且日复一日,机械重复,单凭人工手动处理工作量巨大。类似的应用场景还有很多,比如:物流快递单图片、身份证卡信息、发票单据、设计图纸等。

 

它们都有共同的特点:图片格式、结构相同、工作量大、重复任务、移动端处理不便、联网上传网络不安全,批量化、本地化、结构化的OCR软件是迫切需要,一个全新的软件应运而生:

 

优爱酷批量图像文字识别系统OCR

 

 

 

 

场景——多区域场景自定义:

1、通用类文字识别:支持表格、文档、网络图片等任意格式图片上文字信息的自动化识别,快速实现各种文档电子化

 

2、文字识别定制模板:支持用户自定义识别模板,指定需要文字识别的关键字段,实现用户特定格式图片的自动化文字识别和结构化提取

 

3、行业类文字识别:支持物流面单、医疗化验单据等多种行业特定类型图片的结构化信息提取和识别

 

4、证件类文字识别:支持ID、驾驶证、行驶证、护照、车牌等图片上证件有效信息的自动识别和关键字段结构化提取

 

5、票据类文字识别:支持增票、销售票等各种票和表单图片上有效信息的自动化文字识别和结构化提取

 

抱抱人工智能OCR助力防疫、财税、物流、文书、医疗、档案——固定格式图片批量Excel表格化解决实例,数据提取分析整理工作者的福音!
再也不用一个个手动机械化的手动敲字,累的半死不活。

远离重复的、机械的、大量的甚至巨量的图片电子化、结构化、文档化的工作,只需:


优爱酷批量图像文字识别系统OCR


优爱酷OCR大显身手:图片批量OCR识别导出Excel表格!

 

  • 绿色免安装,解压缩即用;
  • 本地化识别,隐私不泄露;
  • 多场景OCR,高度自定义;
  • 批量多任务,高质高效;
  • 无数量限制,随心所欲;
  • 图片转文字、Excel、Word得心应手!

 

免费下载: https://github.com/uicoolcn/UiCoolOCR

 

官网: 优爱酷批量图像文字识别系统(OCR) (uicool.cn)

 

优爱酷批量图像文字识别系统OCR:实现将视频文案实时转成文字、音频歌词字幕提取和翻译?导出可编辑的Excel...
 

 

 

优爱酷批量图像文字识别系统OCR

本软件与 “优爱酷批量长网页整页截图系统”配合使用,更加得心应手,只要是截得到的图,就可以用本软件进行批量OCR转为文字。

 

一款基于开放互操作人工智能的AI深度学习的OCR软件。

 

 

 

 

支持单图OCR 以及 自由截屏OCR识别、批量OCR、动态OCR(定时OCR); 

 

 

 

支持五大场景结构化识别; 

支持倾斜图像自动纠偏;

 支持识别成文本文档(.txt)、Excel(.xlsx)格式; 

 支持表格图片识别成Word文档(.docx)格式,支持多表格识别。

 

 

 

 

优爱酷使用AI技术将无比庞大的文字识别功能从网络端,轻量化到桌面端,本地化OCR识别库,本地识别文字,使您无需顾虑涉密信息或隐私数据的泄露。

 

点击 优爱酷批量图像文字识别系统(OCR) (uicool.cn) 下载更多软件。

或直接免费下载地址:
https://github.com/uicoolcn/UiCoolOCR/releases 


  

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— 完 —


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posted @ 2022-04-19 15:29  优爱酷  阅读(433)  评论(0)    收藏  举报