1、介绍OCR：OCR（Photo optical character recognition 照片光学字符识别）应用于读取电子照片中的文字. 2、算法思路：① 识别文字区域；② 字符切分：③ 识别字符： 3、Sliding windows（滑动窗）：（1）在行人检测中的使用：① 由于行人拥有相近的宽高比，算法中可以设置相同的比值，如 80*40. 使用监督学习的方法
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2023-07-02 14:18:30
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OCR技术起源OCR最早的概念是由德国人Tausheck最先提出的，1966年他们发表了第一篇关于汉字识别的文章，采用了模板匹配法识别了1000个印刷体汉字。早在60、70年代，世界各国就开始有OCR的研究，而研究的初期，多以文字的识别方法研究为主，且识别的文字仅为0至9的数字。以同样拥有方块文字的日本为例，1960年左右开始研究OCR的基本识别理论，初期以数字为对象，直至1965至1970年之间
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2024-08-07 11:22:14
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超市小票的ORC识别opencv 4.0版本以后，图像寻找边缘后返回的参数只有两个边缘检测轮廓检测变换（平移，旋转）OCR识别透视变换原理#1.读入图像，获得图像缩小放大时的比例，重新定义大小
#2.预处理：灰度变换，高斯模糊，边缘检测
#3.轮廓检测，根据面积对轮廓进行排序sorted
#4.遍历轮廓，求轮廓近似，求周长arcLength，轮廓近似approxPolyDP，4个点时取出
#5.
1. OCR技术背景1.1 OCR技术的应用场景OCR是什么OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是计算机视觉重要方向之一。传统定义的OCR一般面向扫描文档类对象，现在我们常说的OCR一般指场景文字识别（Scene Text Recognition，STR），主要面向自然场景，如下图中所示的牌匾等各种自然场景可见的文字。 图1 文档场景文字识别 V
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2024-01-21 18:36:19
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小语种OCR技术正打破语言壁垒，让全球信息流动更高效。无论是商业文档还是文化遗产，只需一键扫描，即可跨越文字鸿沟！
银行回单OCR结合图像处理、NLP和深度学习，将非结构化文本转化为结构化数据，实现自动化识别与校验。
# Python OCR识字原理
在计算机视觉和图像处理领域中，光学字符识别（OCR）是一种将图像中的文本转换为可编辑文本的技术。Python提供了丰富的库和工具，使我们能够实现OCR功能。本文将介绍Python中OCR识字的原理，并提供代码示例来演示其实现。
## OCR识字原理
OCR识字的实现原理可以简单地分为以下几个步骤：
1. 图像预处理：将输入的图像进行预处理，去除噪声、调整图
原创
2023-10-02 10:54:51
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English README.最近更新 【2020.05.29】：V1.2.2主要变更：优化了对数字识别的准确度。优化了模型结构，进一步降低了模型的大小，提升了预测速度；最小模型从原来的6.8M降为4.7M。使用了爱因互动 Ein+自己的CDN存储模型文件，下载速度超快。提供了预测速度更快的 shorter (-s)版预训练模型：densenet-lite-s-gru和densenet-lite-
藏语OCR技术需考虑字符复杂性，采用深度学习提升分割与识别精度，结合数据与模型优化提升整体效果。
光学字符识别（OCR）是目前应用最为广泛的视觉AI技术之一。随着OCR技术在产业应用的快速发展，现实场景对OCR提出新的需求：从感知走向认知——OCR不但需要认识文字，也要进一步理解文字。因此，结构化逐渐成为OCR产业应用的核心技术之一，旨在快速且准确地分析卡证、票据、档案图像等富视觉数据中的结构化文字信息，并对关键数据进行提取。OCR结构化技术通常要解决两个高频应用任务类型：实体分类：提取OCR
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2024-01-25 18:07:19
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1.OCR技术汇总我尝试了如下方法，总的来说，OCR一般包括三步，分别是文字方向检测、文字区域识别、文字识别。目前神经网络可以很好的完成文字识别了，只是需要大量的样本进行训练，如果全世界的语言都能做到的话，那量就非常大，一种语音的模型大小差不多就1G左右。最后一步（文字识别）用CRNN就能做到很好的效果，基本可以达到商用标准，不过要优化下速度或者机器要很高的配置。1.1 TesseractTess
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2023-12-13 02:12:54
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# 项目方案：基于Python的OCR技术实现
## 简介
本项目旨在利用Python编程语言实现OCR（Optical Character Recognition）技术，通过处理图像数据识别其中的文字内容。OCR技术在很多领域都具有重要应用，比如自动化数据输入、图像搜索、文档扫描等。本项目将使用Python中的一些流行库和工具来实现OCR功能，并提供一个简单的示例来演示其实现过程。
## 技
原创
2024-04-09 04:55:05
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随着数字化时代的来临，大量的文档和数据被存储在电子格式中。这些数据大部分是图片或者PDF格式，无法直接进行文本搜索或编辑。为了解决这个问题，光学字符识别（OCR）技术应运而生。OCR技术能够将图片或PDF中的文字转换成可编辑和搜索的文本格式，大大提高了数据处理的效率和准确性。一、OCR技术的发展历程OCR技术的起源可以追溯到20世纪20年代，当时主要用于印刷文本的识别。随着技术的发展，OCR开始应
原创
2024-01-15 13:41:06
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最近深度学习了下HttpClient 4.5.2，大家都知道，HttpClient 是Apache Jakarta Common 下的子项目，可以用来提供高效的、最新的、功能丰富的支持 HTTP 协议的客户端编程工具包，并且它支持 HTTP 协议最新的版本和建议。 理解不是太深刻，理解错误之处还请指出。废话不多说，开始记录。使用工具HttpClient 4.5.2maven依赖 <
OCR（Optical Character Recognition）文字识别技术是一种将印刷或手写文字转换为可编辑和可搜索的电子文本的技术。它通过利用图像处理、模式识别和机器学习算法来自动识别和提取图像中的文字信息。OCR文字识别技术在许多领域都得到了广泛的应用，下面是一些主要的应用领域：文档扫描和归档：OCR技术可以将纸质文档扫描并转换为可编辑和可搜索的电子文本。这对于数字化文档、文档归档和文档
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2023-11-20 13:04:02
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Tesseract是什么OCR即光学字符识别，是指通过电子设备扫描纸上的打印的字符，然后翻译成计算机文字的过程。也就是说通过输入图片，经过识别引擎，去识别图片上的文字。Tesseract是一种适用于各种操作系统的光学字符识别引擎，最早是hp公司的软件，2005年开源，2006年后由google一直赞助Tesseract开发和维护。2006年，Tesseract被认为是当时最准确的开源OCR引擎之一
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2024-03-20 13:06:52
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OCR全称是optical character recognition，中文光学字符识别。主要技术是：把图像形状转变为文本字符。简单来说，OCR技术就是通过图像处理和模式识别技术对光学的字符进行识别，即，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。OCR 支持各类纸质文件、证件识别、名片识别、车牌识别、票据类等印刷体识别，可以有效解决人工手动录入信息。文档文字识别：可
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2024-04-10 13:59:00
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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。OCR的应用场景根据识别场景，可大致将OCR分为识别特定场景的专用OCR和识别多种场景的通用OCR。比如现今方兴未艾的证件识别和车牌识别就是专用OCR的典型实例。通用OCR可以用于更复杂的场景，也具有
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2024-05-07 12:55:13
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人工智能OCR已被引入多个行业领域，但在档案行业应用中仍存在难点和不足，主要体现在两个方面。 一是档案文字存在多样性。档案类型多种多样，文字内容包罗万象，存在不同语言、字体、大小、颜色、亮度、排列和对齐方式，以及图像内容对比度低、模糊断裂、残缺等问题，甚至存在出现识别难度更大的不同时期手写体、繁简体等各种情况。这些问题或情况给档案OCR工作带来了各种挑
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2023-12-23 18:53:03
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什么是OCR？OCR英文全称是optical character recognition，中文叫光学字符识别。它是利用光学技术和计算机技术把印在或者写在纸上的
文字读取出来，并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一，
而且这个课题已经是比较成熟了，并且在商业中已经有很多落地项目了。
比如汉王OCR，百度OCR，阿里OCR等等，很多企业
都有能力都是拿O
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2023-11-11 09:10:51
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