✨写在前面：强烈推荐给大家一个优秀的人工智能学习网站，内容包括人工智能基础、机器学习、深度学习神经网络等，详细介绍各部分概念及实战教程，通俗易懂，非常适合人工智能领域初学者及研究者学习。➡️点击跳转到网站。?导读：本系列主要介绍计算机视觉领域OCR文字识别领域技术发展方向，总计分为五章。每章将从OCR技术发展、概念、方法等各种角度展开详细介绍，以下是本系列目录，主要面向深度学习及CV领
文本是人类最重要的信息来源之一，自然场景中充满了形形色色的文字符号。光学字符识别（OCR）相信大家都不陌生，就是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。工业场景的图像文字识别更加复杂，出现在很多不同的场合。例如医药品包装上的文字、各种钢制部件上的文字、容器表面的喷涂文字、商店标志上的个性文字等。在这样的图
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2024-07-31 20:05:08
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基本材料准备一张含有字体的文档的图片即可。思路介绍1 从图片中剪切并变换为规整的矩形的文字图片经常要对一个分辨率大的图像进行resize操作，理由是，为了能够在实验过程中能够在屏幕大小范围内看到整个图像的变化。比如实验的图像像素为2448×3264。而电脑屏幕是1920×1080。除此之外，resize操作一旦启用，且最后展示如果需要后期得到的某种用途的坐标集合（比如轮廓Contour
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2024-01-04 13:47:03
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最近研究OCR技术实现较多，各种OCR实现方式做了一些测试和对比，针对不同的业务需要采用不同的实现方式，今天写的这个案例是利用百度AI来实现的通用OCR文字识别。实现方式非常简单，十几行代码就能搞定，但识别率如何就要看图片质量和所用字体了。从根本上来说，OCR的技术实现有两种方式：第一种较为简单，就是调用各个云平台提供的OCR服务来识别图片上的文字。这种实现方式的优点是简单易用，识别率较高，灵活性
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2024-01-30 18:56:01
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光学字符识别( OCR )是将包含文本的图像转换为机器编码的文本。 一个流行的工具是开源项目Tesseract 。 Tesseract可以从命令行用作独立应用程序。 另外，它可以使用其C ++ API集成到应用程序中。 对于其他编程语言，可以使用各种包装器API 。 在本文中，我们将使用Java包装器Tess4J 。入门我们首先将Tess4J maven依赖项添加到我们的项目中： < de
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2024-03-04 01:49:26
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基于OpenCV+HOG特征提取+KNN分类算法的简易车牌识别程序项目介绍背景介绍车牌识别项目环境车牌位置的识别分割车牌的文字HOG特征提取KNN训练KNN识别车牌识别测试总结参考 项目介绍本项目是基于OpenCV+HOG特征提取+KNN分类算法的车牌识别项目，暂时只能识别蓝牌，其实也能够识别绿牌、黄牌，留给大家发挥~ 本程序的识别速度、准确率不像gitHub中的EasyPR等开源的车牌识别项目
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2024-08-09 16:52:23
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title: Java：面向抽象编程实现OCP
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tags: 单例模式
categories:JavaSEOCP
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date: 2021-02-16 23:04:5
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2023-09-08 13:07:35
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# 实现OCR识别Java代码教程
## 引言
本教程旨在帮助刚入行的开发者实现Java代码的OCR识别。OCR（Optical Character Recognition）即光学字符识别，是将图片或扫描件中的文字转换为可编辑的文本的技术。在本教程中，我们将使用Tess4J库来实现OCR识别。
## 整体流程
以下是实现OCR识别Java代码的整体流程，请参考下表：
|序号|步骤|代码|说明
原创
2024-01-24 04:23:00
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# Java代码实现OCR发票识别教程
## 引言
在金融和商业领域，发票管理是不可或缺的一部分。自动化处理发票可以大大减少人工操作，提高效率。OCR（光学字符识别）技术能够将图像中的文本信息提取出来，这使得我们可以通过Java代码来实现发票的自动识别。本文将详细讲解如何使用Java实现OCR发票的功能。
## 整体流程图
在开始代码实现之前，让我们先了解整个流程。以下表格显示了实现OCR发
# Java OCR识别技术科普
随着计算机视觉技术的发展，OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术在各个领域得到了广泛应用。它能够将图像中的文本信息转换为机器可读的文本格式。在Java中，实现OCR识别可以通过多种方式，本文将介绍一种常见的方法，并提供代码示例。
## 什么是OCR技术？
OCR技术是一种将图像中的文字转换为可编辑的文本格式的技
原创
2024-07-18 09:01:06
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# Java OCR识别代码实现步骤
## 1. 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用Java实现OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）代码。OCR是一种将图像中的文本转换为可编辑文本格式的技术。我们将使用Tesseract OCR引擎，这是一个开源的OCR引擎，可以在Java中进行集成。
## 2. 实现步骤
下面是实现Java OCR识别代码的步
原创
2024-01-24 08:40:29
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公司有个需求，简单点说需要从一张图片中识别出中文，通过python来实现，当然其他程序也行，只要能实现，而小编主要学习python，所以就提了python。一个小白在网上遨游了一天，终于找到一丝丝思绪，特意在此分享，希望大神提出宝贵的意见。 今天还是在学习OCR算法中，但是好像自己摸索确实比较难一点，而且python实现图片中文识别的方法还是不多，所以我打算记录一下自己学习的过程。今天看到一
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2023-12-19 21:10:37
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github.com/murtazahassan/Learn-OpenCV-in-3-hours《转载OCR技术系列》《字符识别OCR原理及应用实现》01基于传统算法的OCR技术 传统的OCR技术通常使用opencv算法库，通过图像处理和统计机器学习方法从图像中提取文本信息，包括二值化、噪声滤波、相关域分析、AdaBoost等。传统的OCR技术根据处理方法可分为三个阶段：图像准备、文本识别和后处理
发票，想必大家都不陌生， 随着营改增的全面实施，企事业单位利用现代信息技术手段进行增值税发票OCR识别自动录入的工作，已然势在必行，发票识别OCR技术提高了企事业单位的业务处理时效，降低了企业运营成本，目前在企业财务共享FSSC、汽车经销商DMS系统、集团公司的票据验审系统、财务管理系统中得到广泛的应用。发票扫描识别系统由发票专用扫描仪、发票OCR识别核心、客户端软件三部分组成，通过客户端软件一键
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2024-04-17 17:07:42
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大家好，我是 zeroing~1，前言之前谈到图片文本 OCR 识别时，写过一篇文章介绍了一个 Python 包 pytesseract ，具体内容可参考介绍一个Python 包 ，几行代码可实现 OCR 文本识别！pytesseract 包是基于 Tesseract 封装得到的，这个包虽然支持多语言文本识别，但对于不同语言文本识别，准确率却不一样，例如英文识别准确率高，而中文文本较低；英文字符识
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2023-08-28 12:14:42
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这学期选了嵌入式这门课，选择了用做项目代替实验。项目最后需要一个APP来验收，所以我开始学习Android开发了，但难受的是，我完全没有java基础，而且现在从头开始学也不现实，所以选择了边做项目边学。 首先开始的是做一个UI，UI可以用xml制作，这种方法与之前做Matlab的gui差不多，另一种方法是用java代码编写，跟着例程，我写好了一个UI，下面开始分析Android Studio中的语
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2023-09-19 16:32:23
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文章目录背景第三方API代码调用演示 背景在有些注册、登录界面，经常需要使用到验证码，如果想要代码层面跳过这个步骤，需要进行验证码的识别。当然 Python 有着第三方库 pytesseract 可以用来识别字符，但是识别率比较低，稍微难一点的就无法识别，市场上付费的OCR识别技术相对较高。先看下 pytesseract 的实例：需要安装 pytesseract、PIL#!/usr/bin/en
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2024-06-11 06:26:36
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# 使用Python进行OCR识别
在现代社会，数字化信息的传播和管理已经成为一种普遍的趋势。而在处理一些文档、图片等非结构化数据时，文字识别（Optical Character Recognition，OCR）技术就显得尤为重要。OCR可以将图片或扫描文档中的文字内容转换成文本格式，从而方便后续的处理和分析。
Python作为一种简洁、易读易写的编程语言，提供了丰富的库和工具来实现OCR功能
原创
2024-06-29 06:42:04
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# Python OCR算法优化
光学字符识别（OCR）是将图像中的文本提取为可编辑和可搜索的文本的技术。在许多应用中，从扫描的文档到街道标志的识别，OCR 都扮演着重要角色。然而，OCR 处理大规模文档时的效率与准确率仍然是一个挑战。本文将探讨一些常用的Python OCR算法优化方法，并提供相关的代码示例。
## OCR流程概述
在讨论优化之前，让我们先了解OCR的基本流程。以下是OCR
原创
2024-09-14 03:42:19
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车牌的检测和识别的应用非常广泛，比如交通违章车牌追踪，小区或地下车库门禁。在对车牌识别和检测的过程中，因为车牌往往是规整的矩形，长宽比相对固定，色调纹理相对固定，常用的方法有：基于形状、基于色调、基于纹理、基于文字特征等方法，近年来随着深度学习的发展也会使用目标检测的一些深度学习方法。1.输入原始图片，通过二值化，边缘检测，和基于色调的颜色微调等办法检测出原图中的车牌号的位置；2.把检测到的车牌(
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2024-05-29 07:03:15
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