fromjpeg')) { copy($sourcefile, $destfile); $return = array('filesize' => filesize($destfile), 'width' => $src_width, 'height' => $src_height); return $return; } $src_scale = $src_width / $src_height; $des_scale = $forcedwidth / $forcedheight; if ($src_width <= $forcedwidth && $src_height <= $forcedheight) { $des_width = $src_width; $des_height = $src_height; } elseif ($src_scale >= $des_scale) { $des_width = ($src_width >= $forcedwidth) ? $forcedwidth : $src_width; $des_height = $des_width / $src_scale; $des_height = ($des_height >= $forcedheight) ? $forcedheight : $des_height; } else { $des_height = ($src_height >= $forcedheight) ? $forcedheight : $src_height; $des_width = $des_height * $src_scale; $des_width = ($des_width >= $forcedwidth) ? $forcedwidth : $des_width; } $des_width = ceil($des_width); $des_height = ceil($des_height); switch ($getimgsize['mime']) { case 'image/jpeg': $img_src = imagecreatefromjpeg($sourcefile); !$img_src && $img_src = imagecreatefromgif($sourcefile); break; case 'image/gif': $img_src = imagecreatefromgif($sourcefile); !$img_src && $img_src = imagecreatefromjpeg($sourcefile); break; case 'image/png': $img_src = imagecreatefrompng($sourcefile); break; case 'image/wbmp': $img_src = imagecreatefromwbmp($sourcefile); break; default : return $return; } if (!$img_src) return $return; $img_dst = imagecreatetruecolor($des_width, $des_height); imagefill($img_dst, 0, 0, 0xFFFFFF); imagecopyresampled($img_dst, $img_src, 0, 0, 0, 0, $des_width, $des_height, $src_width, $src_height); $tmppath = isset($conf['tmp_path']) ? $conf['tmp_path'] : ini_get('upload_tmp_dir') . '/'; '/' == $tmppath AND $tmppath = './tmp/'; $tmpfile = $tmppath . md5($destfile) . '.tmp'; switch ($destext) { case 'jpg': imagejpeg($img_dst, $tmpfile, 75); break; case 'jpeg': imagejpeg($img_dst, $tmpfile, 75); break; case 'gif': imagegif($img_dst, $tmpfile); break; case 'png': imagepng($img_dst, $tmpfile); break; } $r = array('filesize' => filesize($tmpfile), 'width' => $des_width, 'height' => $des_height);; copy($tmpfile, $destfile); is_file($tmpfile) && unlink($tmpfile); imagedestroy($img_dst); return $r; } function well_image_clip($sourcefile, $destfile, $clipx, $clipy, $clipwidth, $clipheight, $getimgsize = '') { global $conf; empty($getimgsize) AND $getimgsize = getimagesize($sourcefile); if (empty($getimgsize)) { return 0; } else { $imgwidth = $getimgsize[0]; $imgheight = $getimgsize[1]; if (0 == $imgwidth || 0 == $imgheight) { return 0; } } if (!function_exists('imagecreatefromjpeg')) { copy($sourcefile, $destfile); return filesize($destfile); } switch ($getimgsize[2]) { case 1 : $imgcolor = imagecreatefromgif($sourcefile); break; case 2 : $imgcolor = imagecreatefromjpeg($sourcefile); break; case 3 : $imgcolor = imagecreatefrompng($sourcefile); break; case 15: $imgcolor = imagecreatefromwbmp($sourcefile); break; case 18: $imgcolor = imagecreatefromwebp($sourcefile); break; } if (!$imgcolor) return 0; $img_dst = imagecreatetruecolor($clipwidth, $clipheight); imagefill($img_dst, 0, 0, 0xFFFFFF); imagecopyresampled($img_dst, $imgcolor, 0, 0, $clipx, $clipy, $imgwidth, $imgheight, $imgwidth, $imgheight); $tmppath = isset($conf['tmp_path']) ? $conf['tmp_path'] : ini_get('upload_tmp_dir') . '/'; '/' == $tmppath AND $tmppath = './tmp/'; $tmpfile = $tmppath . md5($destfile) . '.tmp'; imagejpeg($img_dst, $tmpfile, 75); $n = filesize($tmpfile); copy($tmpfile, $destfile); is_file($tmpfile) && unlink($tmpfile); return $n; } function well_image_ext($filename) { return strtolower(substr(strrchr($filename, '.'), 1)); } ?>通用文字识别技术在RPA中的应用，推动企业数字化转型

科技改变生活-雨落星辰 - 所有的伟大,都源于一个勇敢的开始

    最新消息：雨落星辰是一个专注网站SEO优化、网站SEO诊断、搜索引擎研究、网络营销推广、网站策划运营及站长类的自媒体原创博客
    你的位置： 首页>网站源码>通用文字识别技术在RPA中的应用，推动企业数字化转型

    通用文字识别技术在RPA中的应用，推动企业数字化转型

    网站源码admin2浏览0评论

    通用文字识别技术在RPA中的应用，推动企业数字化转型

    机器人流程自动化（RPA）是一种通过软件机器人来模拟人类操作，实现业务流程自动化的技术。RPA 可以处理各种重复性、规律性的任务，大大提高工作效率和质量。通用文字识别技术（OCR）作为人工智能的一个重要分支，能够将图片、文档中的文字准确地识别并转化为可编辑的文本，为 RPA 提供了强大的 “眼睛”，使其能够更好地理解和处理各种文本信息，从而推动 RPA 在各个领域的广泛应用和发展。

    通用文字识别(OCR)技术通过计算机视觉和机器学习算法，能够将图像或扫描文档中的文字转换为机器可读的文本数据。当这项技术与RPA结合时，便赋予了软件机器人"阅读"和理解非结构化文档的能力。传统RPA主要处理结构化数据，而OCR技术的引入打破了这一限制，使RPA能够处理发票、合同、表格、邮件等各类包含文字的文档。这种融合大幅扩展了RPA的应用场景，使其能够覆盖企业80%以上的文档处理需求。

    通用文字识别技术（OCR）通过对大量文字样本的学习和训练，模型能够理解文字的结构、笔画和语义等特征，从而准确地识别出各种字体、字号、颜色、背景下的文字。它具有以下特点：

    1.准确率高：印刷体整体识别准确率通常可达 99% 以上，手写体也能达到 95% 左右，保证了识别结果的可靠性。

    2.支持多语言：可识别中英文、日语、韩语、俄语等多种语言，以及阿拉伯数字和常用符号，满足了不同国家和地区用户的需求。

    3.适应多场景：能够处理各种复杂场景下的文字，如光照不均、倾斜、模糊、透视畸变等，还可实现自动裁边、修正倾斜等预处理功能。

    手写体识别效果

    那么通用文字识别技术（OCR）在RPA中有哪些核心应用场景呢？

    1. 财务流程自动化

    OCR技术可自动识别发票、收据、银行对账单等财务文档中的关键信息，如金额、日期、供应商信息等。RPA机器人随后将这些数据输入财务系统，完成对账、报销、付款等流程，将原本需要数小时的工作缩短至几分钟。

    2. 供应链管理

    在采购订单处理、物流单据管理、库存记录等供应链环节，OCR+RPA组合能够自动提取和处理各类单据信息，显著提高供应链的响应速度和准确性。

    3. 人力资源自动化

    简历筛选、入职文件处理、考勤记录分析等人力资源工作均可通过OCR+RPA实现自动化。系统能够从大量应聘简历中提取关键信息，自动匹配岗位需求，大幅提升招聘效率。

    4. 客户服务优化

    通用文字识别技术（OCR）可以自动识别客户来信、电子邮件、社交媒体消息中的文字内容，RPA则根据内容进行分类、路由和响应，实现客户服务的快速处理和个性化回复。

    OCR技术与RPA的结合不仅大大提高了工作效率，减少了人为错误，而且通过自动化处理大量重复性任务，释放了员工从事更具价值的工作的空间。未来，随着AI技术的不断进步，OCR技术将会更加智能化，进一步拓展其在RPA领域的应用场景，为企业创造更多价值。无论是简化内部流程还是改善客户体验，OCR技术都将成为推动企业数字化转型的关键力量。

    文章为本人原创，禁止转载，如有疑问请致邮：283870550@qq

    与本文相关的文章

    发布评论

    评论列表(0)

    1. 暂无评论