# Java OCR 识别数字
在现代社会中，数字识别技术被广泛应用于各个领域。例如，自动化仓库管理中的货物计数、自动化银行业务中的支票识别，甚至是智能手机中的文字识别等。其中，OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术是一种用于将图像中的文本转化为可编辑文本的技术。
本文将介绍如何使用Java编程语言实现OCR识别数字的功能，并提供相关代码示例和解
原创
2023-08-04 07:59:50
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目录 大体思路 1 人为预先设好一些数据矩阵之间进行比较 2 处理的准备 2 开始实践 2 环境搭建 3 数据集准备 4 预处理 5 之后我们对其进行二值化 6 寻找数字 9 预设数据 11 2 from PIL import Image 12 3 import numpy as np 12 比较 13 1 # 计算灰度值的平均值 13 开始识别 15 8 # !!! 注意这里截取的是二值化后的图
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2024-08-07 16:59:37
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工作流程 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。 影像输入 欲经过OCR处理的标的物须透过光
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2024-05-09 11:57:47
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1.准备工作首先实现识别数字等字符，我们要知道需要采用OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）来实现。而tesseract是非常不错的开源OCR工具，但是要在Android中直接使用可能要费点功夫。不过不用担心，tess-two拯救了我们。其次是扫一扫识别，那么很快联想到的就是常见的二维码扫描这类的项目。通过扫一扫实时拿到图像，来做识别。接下来在Gith
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2024-08-10 18:21:17
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Android实现扫一扫识别图像数字（镂空图像数字训练）（上）关于需要的工具以及安装运行步骤如下1.安装tesseract2.下载使用jTessBoxEditor与素材准备3.开始操作 步骤一 生成box文件4.步骤二 使用jTessBoxEditor修正.box文件5.生成font_properties文件5.使用tesseract生成.tr训练文件6.生成字符集文件7.生成shape文件8.
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2023-07-25 14:25:25
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安卓OCR之数字英文扫描识别项目有个需求，有关证明的编号录入比较繁琐。基于支付宝可以扫描识别银行卡号，我觉得通过扫描并识别可以达到这一需求，以下文（dan）章(teng)即来源于此。无一例外的，需要图片识别就必须用到OCR引擎，还必须是开源的（逃...那目标就很明确了，google/百度之，发现谷歌大厂有一个Tesseract项目（基于C++）,兴奋之余遂继续寻找其android分支，好在终于找到
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2023-09-14 15:56:52
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作者：唯鹿与作者沟通发现了一些注意事项：本篇文章demo中做了扫描结果正则校验，所以在运行demo时，要保证扫描的数字为手机号（如果需要扫描其他类型数字，记得修改代码）；此外，扫描框可以手动调整大小，越小越容易扫描。公司业务需求，需要做手机号码的识别。所以有了此篇文章，现在就将实现过程分享给大家。 1
准备工作 1. 首先实现识别数字等字符，我们要知道需要采用OCR （Optical Cha
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2023-07-25 14:27:52
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1.添加jar包<dependency>
<groupId>org.apache.poi</groupId>
<artifactId>poi</artifactId>
<version>4.1.0</version>
</dependency>
&l
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2023-05-31 15:26:38
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关于“python tesseract ocr识别数字”的处理方法，从数据提取到应用，涉及到图像识别技术的广泛场景，特别是在金融、医疗及文档管理等领域。借助Python的Tesseract库，我们能够实现对图像中数字的准确识别。以下是详细的内容结构，希望能够为读者提供清晰的理解与实践参考。
### 背景定位
在日常生活和工作中，我们经常需要从图像中提取信息，尤其是数字信息。无论是监控系统中的
Python OCR库：识别数字
## 引言
随着人工智能技术的快速发展，光学字符识别（OCR）成为了一个热门的领域。OCR技术能够将图像中的文字转化为可编辑的文本，这在很多场景下非常有用。对于数字识别，Python提供了一些强大的OCR库，本文将介绍其中一个常用的库，并给出相关的代码示例。
## Python OCR库简介
Python有很多OCR库可以选择，其中一个非常流行的是Tess
原创
2024-01-20 08:40:07
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# 使用 Tesseract OCR 识别数字的 Python 指南
在当今数字化的世界中，图像处理和识别技术广泛应用于各个领域，尤其是在自动化数据输入、票据处理等方面。光学字符识别（OCR）是其中最重要的技术之一。Tesseract 是一个功能强大的开源 OCR 引擎，它能够将图像中的文本转换为可编辑的文本格式。本文将探讨如何使用 Python 和 Tesseract OCR 识别图像中的数字
TextSniper for Mac是Mac平台上一款超好用的OCR文字识别工具，TextSniper mac版能够快速从图像、网页、视频教程、幻灯片、电子书、PDF等内容中抓取和识别文本，而且识别的文本会复制到剪贴板，以便使用，另外支持textsniper mac版离线使用，就算没有网络也能进行文字识别，还在找文本识别工具的朋友不妨试试TextSniper mac版吧！TextSniper fo
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2023-07-26 22:19:16
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one全对准确率： 每张图片版面上有多个文本时候，每个文本都对的张数占总的张数的比例；标签全对准确率：每张图片版面上有多个文本时候，文本对的个数占总的文本个数的比例；平均编辑距离：平均编辑距离越小说明识别率越高。平均编辑距离主要衡量整行或整篇文章的指标，可以同时反应识别错，漏识别和多识别的情况；字符识别准确率，即识别对的字符数占总识别出来字符数的比例，可以反应识别错和多识别的情况，但无
前言Tesseract-Ocr是我在编写爬虫项目中，用来识别图片（不是验证码）的本地解决方案（因为客户不想使用API识别，太贵），识别率目前达到了100%，可以说是相当了得，当然了，这取决于使用的traineddata。简介Tesseract最初是在1985年至1994年间在Hewlett-Packard Laboratories Bristol和Greeley Colorado的Hewlett-
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2021-04-21 13:47:59
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背景1、前面文章提到，我们在使用辅助功能的时候遇到了一些数据无法直接抓取，本篇文章主要解决该问题2、在无法抓取的数据中可以分为两大类2.1、需要识别内容，比如说 数字、文字等2.2、需要识别图标，比如说 性别标识、转向标识等我们的目标本次主要是为了解决上图的24的识别开始前的思考1、从常见程度来突破我们平时关注的时候，很多的内容直接告诉你可以识别文字、数字等，并且准确率高达多少多少。这也就反应一个
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2023-09-09 20:38:20
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最近使用了阿里云的OCR文字识别API先来看看效果我使用的是通用类文字识别，具体实现过程如下：1.购买阿里云的通用类文字识别
目前是0元免费的，可以使用500次。购买成功后到->控制台->云市场查看购买的API，复制它的APPCODE码。2.根据官方给出的API文档提交请求我使用的Retrofit提交网络请求，定义如下的接口：interface AliService{
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2023-08-17 18:42:49
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之前做手机号扫描，更换了很多方案，过程中的笔记都在这篇文章里，有兴趣可以看看 Ocr使用流程：这里把算法整理了一下，封装了一个library（含Demo），地址：https://github.com/SiKang123/ImgTranslator如果需要自己更改算法，可以直接改这个demo ：https://github.com/SiKang123/ocrTest这个算法主要针对下图中这种独立存
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2024-01-27 17:05:39
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目录简介接入一、配置 Android 应用并下载 google-service.json 文件二、添加依赖三、开始图像识别四、获取文字坐标五、其他构造 FirebaseVisionImage 的方法 简介Firebase 图像识别基于机器学习套件，用于识别图像中的文本，还可以定位出文本的坐标。官方文档：https://firebase.google.com/docs/ml-kit/android
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2023-09-26 09:48:40
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由于工作需要，需要对快递单上的手机号码进行快速扫描识别。查询各种OCR识别方式后还是决定采用Android+Tesseract进行识别。 今天开始记录开发过程。首先是开发环境的配置。 我的Android Studio 版本是最新的4.0。
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2023-08-16 13:51:57
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Tesseract是一个开源的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）引擎，能够识别多种格式的图像文件并将其转换成文本。眼下已支持60多种语言（包含中文）。 Tesseract最初由HP公司开发，后来由Google维护，眼下公布在Googel
Project上。地址为http://code.google.com/p/tesseract-ocr/
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2024-03-29 22:02:20
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