前不久看了一篇“如何使用Python检测和识别车牌?”用OpenCV对输入图像进行预处理,用imutils将原始输入图像裁剪成所需的大小,用pytesseract将提取车牌字符转换成字符串(车牌识别)。但经实测,美式车牌识别基本正确,但中国92式车牌、新能源车牌识别基本失败,失败的现象主要是将汉字识别为字母,或将汉字与后面的字母合并识别为另一个汉字。将“GA36-2007中华人民共和国机动车号牌”
# 使用Python进行OCR的完整指南 随着数字化进程的加速,光学字符识别(OCR)技术越来越受欢迎,尤其是在文档扫描、自动化数据输入和图像处理等领域。本文将带你一步步学习如何在Python中实现OCR功能,并提供详细的代码示例。 ## 流程概述 在进行OCR的过程中,我们通常需要遵循以下步骤: ```markdown | 步骤 | 描述
原创 2024-10-18 09:16:01
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ActiveX组件编制与ASP接口应用ActiveXActiveX是Microsoft为了使开发人员能够把计算机桌面环境与构成Internet及其大量资源的环境集成起来,同时保护在Windows中现有的开发投资。ActiveX包括对两个现有Microsoft技术的一系列扩充和增强,这两个技术是:Win32 API和组件对象模型(COM),对象链接和嵌入(OLE)应用是基于它构造的。所谓Active
关于图像识别服务,百度阿里华为等基本都有提供。当然了,都是需要付费的。不过每个用户可以买一次免费的次数不等的免费包让用户体验。其中个人觉得百度是最好的,识别质量最高,并且每天都有接口免费调用次数。 调用大概也都是差不多同一个流程,先在对应平台开通相关服务,然后在java程序中发post请求,根据官方文档写好相应求求参数即可。以百度为例,在百度云找到文字识别服务,并开通 下面是我已经从创建好了,刚进
转载 2023-10-13 22:57:43
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# 使用Java实现OCR技术 随着人工智能技术的发展,光学字符识别(OCR)技术在各个领域得到了广泛应用。OCR技术可以将图片中的文本内容转换为可编辑文本,实现图片文本的识别和提取。在Java中,我们可以使用Tesseract等OCR库来实现OCR功能。 ## OCR技术原理 OCR技术通过识别图片中的字符和文字信息,将其转换为计算机可识别的文本。其主要步骤包括图像预处理、文本定位、字符分
原创 2024-06-18 03:52:34
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上一篇讲了PaddleOCR的简单使用,但是最终的目的肯定是要将它进行服务部署方便我们调用的,这里介绍一下他的服务部署方式选择部署方式官方推荐有以下几种: Python 推理 C++ 推理 Serving 服务化部署(Python/C++) Paddle-Lite 端侧部署(ARM CPU/OpenCL ARM GPU) Paddle.js 部署各个方式优缺点如下由于我本身是做Java开发,不会P
之前的模型因为是使用rec_r34_vd_none_bilstm_ctc这个预训练模型,resnet34层,所以比较重,跑起来比较慢,导致识别+检测在部署到现场机器上时差不多要一秒一张。为了加速,考虑以下几种措施:换轻量级的backbone用paddleslim剪枝(参数精度降低)是否可以尝试使用c++部署是否可以转换成其他框架的模型,使用mlkdnn来进行加速。1. 换轻量级backbone1.
转载 2023-10-09 00:30:04
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# Java使用OCR框架科普 在现代社会,光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)技术被广泛应用于各种场景,例如身份证识别、车牌识别、文档扫描等。Java作为一种流行的编程语言,也有许多优秀的OCR框架可供开发者使用。本文将介绍如何在Java使用OCR框架,帮助开发者更好地理解和运用OCR技术。 ## OCR框架介绍 在Java中,有几个常用的O
原创 2024-05-09 07:07:05
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# Java 使用 Paddle OCR 的指南 Paddle OCR 是一个强大的光学字符识别(OCR)工具,尤其适用于处理各种图像中的文字。通过 Paddle OCR,开发者可以提取图像中的文本信息,同时支持多种语言和字体。本文将介绍如何在 Java使用 Paddle OCR,并通过示例代码进行详细说明。 ## 1. Paddle OCR 简介 Paddle OCR 是基于百度 Pa
原创 2024-10-24 03:37:44
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# Java 使用离线 OCR 实现教程 光学字符识别(OCR)是一种将图片中的文本转化为可编辑文本的技术。在 Java 中实现离线 OCR 最常用的库是 Tesseract。本文将带你了解如何在 Java使用 Tesseract 实现离线 OCR,包括安装、依赖、代码实现等步骤。 ## 流程步骤 在着手编写代码之前,让我们先了解整个过程的基本步骤。以下是实现过程的总体流程: | 步骤
原创 2024-08-24 06:57:05
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# Paddle OCR Java 使用 在文本识别领域,Paddle OCR 是一个强大的工具,它提供了丰富的功能用于文字检测、文字识别等。本文将介绍如何在 Java使用 Paddle OCR 进行文本识别。 ## Paddle OCR 简介 Paddle OCR 是一个基于 PaddlePaddle 深度学习框架开发的文本识别工具,具有高精度和快速的特点。它支持多种文字检测和文字识别
原创 2024-02-19 03:11:46
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Asprise OCR 是一个强大的光学字符识别(OCR)库,而在 macOS 上使用 Java 开发与 Asprise OCR 集成的应用程序可以带来许多便利和功能。本文将详细描述如何在 macOS 环境中通过 Java 使用 Asprise OCR,涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比和部署方案,以帮助开发者快速上手。 ### 环境配置 实时的开发环境配置是成功使用 Asp
原创 6月前
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PaddleOCRSharp 2.3.0已经发布nuget包。2.3.0更新内容: 1.增加表格识别功能2.同步更新飞桨PaddleOCR最新版本C++代码3.适配paddle_inference预测库到最新2.4.1版本4.识别参数增加use_tensorrt属性,当使用GPU预测时,是否启用tensorrt,默认false如何使用呢?随便打开一个Microsoft Visual St
转载 3月前
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3.1  JAVA的数据类型   Java语言是一种严格的“类型化”语言。这意味着每个变量都必须有一个声明好的类型。Java语言提供了八种基本类型。六种数字类型(四个整数型,两个浮点型),一种字符类型,还有一种布尔型。Java另外还提供大数字对象,但它不是Java的数据类型。 1、整数:   定义:没有小数部分的数字,负数是允许的。   种类:
1.打印方式      1.1 alert("aaaa");1.2  console.log("aaaa");2. 类型  2.1.字符串 string2.2 数值 number2.3 布尔  boolean2.4 未定义的 undefined3.运算符3.1 + 加 3.2  - 减3.
转载 2023-06-23 21:25:56
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# Java中实现OCR的流程 ## 1. 简介 OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指通过计算机对图像中的文字进行识别和转换成可编辑或可搜索的文本的技术。在Java中实现OCR可以使用Tesseract OCR库,它是一个开源的OCR引擎。 ## 2. 流程 以下是在Java中实现OCR的一般流程的表格展示: | 步骤 | 描述 | | -
原创 2024-01-25 09:46:34
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# 使用Java实现Asprise OCR的完整指南 在这篇文章中,我将指导您如何使用Asprise OCR库在Java中进行光学字符识别(OCR)。首先,我将提供一个简单的流程步骤表,接着逐步详细讲解每个步骤需要做什么,最终实现OCR功能。 ## 流程步骤 以下是使用Asprise OCR的基本步骤: | 步骤编号 | 步骤描述 | |--------|--
原创 2024-10-12 05:44:29
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# Java 飞浆OCR使用指南 在当今数字化时代,OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)技术已经成为我们日常生活和工作中不可或缺的一部分。OCR技术能够将图片中的文字内容转换为可编辑的文本格式,极大地提高了工作效率和信息处理的便捷性。本文将介绍如何使用Java语言结合飞浆OCR库实现文字识别功能。 ## 飞浆OCR简介 飞浆OCR是一个基于深度学
原创 2024-07-24 06:13:06
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ocr文字识别软件应该怎么使用有了电脑今后我们的作业变得轻松很多,最能体现的便是文档的存储。在从前需要无量的文件存储空间,不只占当地而且寻找文件是一件十分让人头痛的作业,这样的日子跟着电脑作业的呈现不见了,我们只需要一台电脑就能贮存一切的文件,而且不管你在啥当地只需有电脑的当地就能够轻松找到你想要的文件。当然,结束这么方便的文件处理前期是有一定的作业需要做的,这些文件都需要人工存入电脑,当然现在文
   一、OpenCV下载安装          OpenCV可以在官网下载链接https://opencv.org/releases.html  选择相应的版本下载保存就好(不过官网下载有时候真滴慢还会连不上.....)网盘链接有windows ios Android
转载 2023-06-06 18:43:05
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