文章目录OCR算法检测类1. DBNet特征融合模型输出处理DBNet的二值化处理损失函数标签生成2. SAST模型介绍方法介绍代码标注3. PGNet模型介绍识别模型1. CTC(1). CRNN编码器介绍 OCR算法检测类1. DBNet属于分割类文本检测算法。其基于对模型预测出的特征图进行复制筛选的朴素思想，创新提出使用模型预测其阈值特征图，利用两者获得二值图，从而获取文本位置信息。其流程
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2023-11-22 18:50:05
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# Python 角点检测、边缘检测和 OCR 实现指南
在计算机视觉领域，角点检测、边缘检测和光学字符识别（OCR）是常见的任务。本文将以一名初学者的视角，带您了解整个过程的实现步骤，并提供必要的代码示例及解释。
## 流程概述
在开始之前，我们首先明确整个任务的流程。我们可以将整个过程分为如下六个步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述
文章目录一、形态学文本区域检测二、MSER+NMS文本区域检测2.1 MSER2.2 NMS一、形态学文本区域检测图像形态学操作
原创
2022-08-26 10:21:02
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[TOC] ### 目标检测： > 不仅要解决定位问题，还要解决目标分类问题，给定图像或者视频，找出目标的位置（box），并给出目标的类别
原创
精选
2023-05-29 10:04:47
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文章目录OCR简单介绍OCR的应用OCR-图像预处理OCR-文字检测OCR-文字识别 OCR简单介绍光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。亦即将图像中的文字进行识别，并以文本的形式返回。 输入有文本信息的图像，输出的是文本信息。 输入 --> 图像预处理 --> 文字检测
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2024-04-29 19:59:13
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# Python训练OCR模型并检测
## 引言
随着人工智能技术的发展，光学字符识别（Optical Character Recognition，OCR）已经成为了一项重要的技术。OCR技术能够将图片中的文字转换为计算机可识别的文本，为很多领域的自动化处理提供了便利。本文将介绍如何使用Python训练OCR模型并进行文字检测。
## OCR模型训练
OCR模型的训练通常包括两个主要步骤：文本
原创
2023-09-15 05:52:34
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什么是 OCR？OCR技术指的是 Optical Character Recognition 或光学文字识别技术，即从图像中识别文字，并将其转换为电子文本或机器可读格式。它可以被广泛应用于图像处理，文字处理，自然语言处理，计算机视觉和数据挖掘领域。OCR技术通常包括三个步骤：图像预处理、字符识别和识别输出处理。图像预处理的目的是对原始图像进行改进，以便在后续步骤中获得更好的识别结果。识别输出处理主
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2024-05-10 12:41:22
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文章目录1.霍夫圆变换原理2.霍夫圆检测完整代码 1.霍夫圆变换原理霍夫圆变换是将二维图像空间中一个圆转换为该圆半径、圆心横纵坐标所确定的三维参数空间中一个点的过程，因此圆周上任意三点所确定的圆经过霍夫变换后在三维参数空间应对应一点。该过程类似于选举投票过程，圆周上任意三个点为一选举人，而这三个点所确定的圆则为一侯选人。遍历圆周上所有点，任意三个点所确定的候选圆进行投票，遍历结束后，得票数最高点
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2023-12-18 19:20:38
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角点基本概念角点通常被定义为两条边的交点，或者说，角点的局部邻域应该具有两个不同区域的不同方向的边界。角点检测(Corner Detection)是计算机视觉系统中获取图像特征的一种方法，广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维重建和目标识别等，也可称为特征点检测。目前，角点检测算法还不是十分完善，许多算法需要依赖大量的训练集和冗余数据来防止和减少错误的特征的出现。对于角点检测算法的重要评价标
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2023-10-24 22:15:36
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文章目录一、EAST模型简介典型的文本检测模型一时，对于文本检测任务上中间过程处理得越多可能效果会越差。那么现在我们来学习又快、又准的检测模型。一、EAST模型简介本文介绍的文本检测模型EAST，便简化了中间的过...
原创
2019-08-23 22:28:12
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文章目录一、SegLink模型的主要思想在自然场景中，例如灯箱广告牌、产品包装盒、商标等，要检测出其中的文字会面临着各种复
原创
2019-08-23 22:29:01
233阅读
文章目录一、CTPN简介二、CTPN检测流程三、小结一、CTPN简介一个简单的文字识别流程如下：Step 1. 通过手机、摄像机、扫描仪等设备采集
原创
2019-08-23 22:27:22
294阅读
# Java 用OCR检测中文
随着人工智能技术的发展，光学字符识别（OCR）成为了一种非常有用的技术。OCR可以将图像中的文字转换为可编辑和可搜索的文本，为文字识别和处理提供了便利。在本文中，我们将介绍如何使用Java编程语言进行中文OCR检测，并提供相应的代码示例。
## OCR技术简介
OCR技术是通过对图像进行分析和处理，识别其中的字符并将其转换为文本的技术。OCR技术已经广泛应用于
原创
2023-12-30 03:52:39
172阅读
PaddleOCR提供DB文本检测算法，支持MobileNetV3、ResNet50_vd两种骨干网
原创
2023-06-03 06:48:17
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该作者写的细节我认为应该是 SimOTA 的细节。 OTA 论文回顾：SimOTA 来自于 YOLOX 论文：https://arxiv.org/pdf/2107.08430.pdf ，是 OTA 的简化, OTA 使用 Sinkhorn-Knopp Iteration 来求解 cost 矩阵。 OTA 是直接基于规则，直接用 k 个最小 cost 值的候选框作为正样本。
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2024-08-11 23:12:04
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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”
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2023-11-06 17:49:50
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前言由于目前做的项目里面有些地方的需要用到图像文字识别，因此在此总结下，以下方法适合新手1、使用python的pytesseract库主要是安装库，比较简单，直接使用 pip install 安装即可；另外，如果进行中文识别，需要下载语言包，并配置好相应环境，具体操作可以进行百度，教程有不少。因为这个识别方法比较简单（但效果并不是很理想），（1）Tesseract的安装及配置T
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2023-10-17 17:01:53
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1.OCR技术概述OCR(Option Character Recognition，OCR)：指对文本资料的图像文字进行分析识别处理，获取文字及版本信息的技术。将图片翻译成文字一般被称为 光学文字识别OCROCR过程：1.图像输入（常用语存取图像的开源项目：OpenCV和CxImage等）
2.预处理（二指化、噪音清除、倾斜校正）
3.版本分析
4.字符切割
5.字符识别
6.版面恢复
7.后处理
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2024-08-10 18:04:29
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目录一、OCR是什么二、使用步骤1.下载tesseract2.安装pytesseract3.验证测试结语参考一、OCR是什么 光学字符识别（英语：Optical Character Recognition，OCR）是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。二、使用步骤
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2023-10-20 07:47:50
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表格识别技术主要使用基于注意力机制的图片描述模型 RARE，整体流程如下图所示，对于其中的表格区域进行表格识别处理。表格识别的难点主要在于表格结构的提取，以及将表格信息与 OCR 信息融合。整体流程可以分为上下两部分，其中上半部分（黑色支路）是普通的 OCR 过程，通过（1）文本检测模块对表格图片进行单行文字检测，获得坐标，然后通过（2）文本识别模块识别模型得到文字结果。 而在下半部分的在蓝色支路
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2024-01-31 15:45:15
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