# 提升Python图片文字识别率的指南
作为一名刚入行的开发者，你可能会遇到需要提升图片文字识别率的场景。本文将为你提供一个详细的指南，帮助你使用Python实现这一目标。我们将从基本的流程开始，逐步深入到具体的实现步骤。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来概览整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备数据集 |
| 2 | 数据预处理 |
原创
2024-07-21 10:32:08
57阅读
如果你正在寻找一款文字识别率高的工具，不妨看看TextIn的文档解析工具。TextIn团队对于OCR和文档解析技术有着深厚且长久的研发历史，TextIn的文档解析工具能够识别文档中的所有信息，按常见的阅读顺序进行还原，并将文档输出为Markdown格式，从而赋能下游各类大语言模型任务。独特优势1.
解析速度极快：100页长文档，最快仅需1.5s。不仅支撑在线应用提供极致用户体验
文章目录1.先前Opencv人脸检测2.python下的级联分类器3.首先了解Opencv中Haar 特征的Cascade级联分类器4.Adaboost算法5.使用图片简单测试一下6.使用Opencv中自带的级联分类器进行人脸实时检测7.使用Opencv中自带的级联分类器进行人脸微笑检测8.使用Opencv中自带的级联分类器进行人脸微笑实时检测 1.先前Opencv人脸检测2.python下的级
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2024-08-27 15:13:53
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利用python识别图片中的条码（pyzbar） 目录利用python识别图片中的条码（pyzbar）前言具体步骤前期准备使用pyzbar特殊情况处理（条码图片矫正和增强）条码是颠倒的是否会影响识别？条码是倾斜的是否会影响识别？条码是模糊的是否会影响识别？结束语 前言这周和大家分享如何用python识别图像里的条码。用到的库可以是zbar。希望西瓜6辛苦码的代码不要被盗了。（zxing的话，我一直
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2023-12-20 15:14:34
880阅读
# Python 图片文字增强——提高识别率
## 引言
在进行图片文字识别时，往往需要对图片进行一系列的预处理，以提高识别率。本文将介绍使用Python进行图片文字增强的方法，帮助初学者实现这一功能。
## 整体流程
下面是实现图片文字增强的整体流程，可以使用以下表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取图片 |
| 2 | 图像二值化 |
|
原创
2023-09-10 03:39:01
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在德克萨斯州，每瓶批发出售的烈酒上都必须有印花税票，例如在酒店和餐馆出售的烈酒。得克萨斯州达拉斯市的 Goody-Goody Liquors Inc. 公司想实现读取税票流程的自动化，以保证每个瓶身都有印花税票，以便将其编号和瓶子编号储存在数据库中用于审计。这种应用是条码读取的一项重大挑战。该系统以每秒一个的速度处理瓶子，瓶子形状不同，标签背景不同。此外，标签的位置不同，照明也不断变化。构建粘贴税
直接通过urllib去按照API文档调用接口便可，唯一需要注意的是API文档里要求image在base64编码后进行urlencode，但是实际上只需要base64编码便可# !/user/bin/env Python3
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
file：baidu_api.py
create time:2019/4/10 15:14
author:Loong Xu
一、创建百度应用1、在浏览器输入网址https://login.bce.baidu.com/或者百度搜索‘百度ai’点击第一个。点击主页的产品服务，看到文字识别。如下图所示：2、点击创建应用 创建完应用后，才能获取百度AI的授权 3、创建完成后可查看相应API key和Secret Key2、查看sdk文档点击文字识别下面的技术文档https://cloud.baidu.com/doc/OCR/i
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2023-06-27 14:53:26
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[摘要]随着语音识别技术准确率的提高，其应用范围也在不断扩大：搜索、购物和发现娱乐内容，对机器说话将很快像对人说话一样司空见惯。腾讯数码讯据Forbes网站报道，仅仅在7年前，语音识别技术听起来还是一个笑话。在迪士尼乐园等待乘车的一名女性，给她的丈夫发送了一条语音留言：“I gotthe FastPasses”，但显示在她丈夫手机上的信息却成了“In fact, bastard what”。这是C
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2024-09-28 08:41:28
86阅读
在计算机发展飞速的今天，也许有人会问，“今天计算机这么快，算法还重要吗？”其实永远不会有太快的计算机，因为我们总会想出新的应用。虽然在摩尔定律的作用下，计算机的计算能力每年都在飞快增长，价格也在不断下降。可我们不要忘记，需要处理的信息量更是呈指数级的增长。现在每人每天都会创造出大量数据。日益先进的纪录和存储手段使我们每个人的信息量都在爆炸式的增长。互联网的信息流量和日志容量也在飞快增长
本来学习OpenCV的目的就是为了做人脸识别、车辆识别、人群计数等等，识别人脸首先要进行人脸检测，OpenCV中内置了Haar Cascade人脸分类器，其中包括haarcascade_frontalface_alt、haarcascade_frontalface_alt_tree、haarcascade_frontalface_alt2、haarcascade_frontalface_defau
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2024-01-21 06:41:55
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# 使用 EasyOCR 进行精准的文字识别
在当今信息爆炸的时代，自动化的文字识别技术变得越来越重要。Google Tesseract 是一个广为人知的光学字符识别（OCR）引擎，但近年来，EasyOCR 作为一款基于深度学习的 OCR 工具，逐渐获得了开发者的青睐。本文将介绍 EasyOCR 的基本使用方法、识别率，配以代码示例，并通过甘特图和关系图对项目进度和数据结构进行可视化展示。
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目录复制 目录背景第一步，注册登录+实名制验证第二步，创建一个应用创建成功！！点击应用列表查看一下吧！第三步，查看开发文档，我们要不跳过吧，哈哈哈，我直接奉上代码1、获取TOKEN,直接用代码获取吧2、调用一下函数ok,拿到自己的access_token第四步，终于最后一步啦看一下目录结构main.py,可以直接运行 背景 我们经常需要将图片转文字，当然在现如今，已经有很多工具可以实现了，比如qq
在当今人工智能技术已经渗透到各个领域。其中，OCR（Optical Character Recognition）技术将图像中的文字转化为可编辑的d...
原创
2024-06-13 09:11:57
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前言上一篇博客给大家介绍了使用opencv加载YOLOv5的onnx模型，但我们发现使用CPU进行推理检测确实有些慢，那难道在CPU上就不能愉快地进行物体识别了吗？当然可以啦，这不LabVIEW和OpenVINO就来了嘛！今天就和大家一起看一下如何在CPU上也能感受丝滑的实时物体识别。一、OpenVINO是什么OpenVINO是英特尔针对自家硬件平台开发的一套深度学习工具库，用于快速部
目标• 本小节我们要学习直方图均衡化的概念，以及如何使用它来改善图片的对比。原理想象一下如果一副图像中的大多是像素点的像素值都集中在一个像素值范围之内会怎样呢？例如，如果一幅图片整体很亮，那所有的像素值应该都会很高。但是一副高质量的图像的像素值分布应该很广泛。所以你应该把它的直方图做一个横向拉伸（如下图），这就是直方图均衡化要做的事情。通常情况下这种操作会改善图像的对比度。 推荐你去读读维基百科中
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2024-06-22 16:40:14
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作者 | 谭旭编者按：目前，人类使用的语言种类有近7000种，然而由于缺乏足够的语音-文本监督数据，绝大多数语言并没有对应的语音合成与识别功能。为此，微软亚洲研究院机器学习组联合微软（亚洲）互联网工程院语音团队在ICML 2019上提出了极低资源下的语音合成与识别新方法，帮助所有人都可以享受到最新语音技术带来的便捷。基于文本的语音合成（Text-to-Speech, TTS）和自动语音识
## Python QR Code 识别率低的原因及解决方法
### 1. 背景介绍
QR Code（Quick Response Code）是一种二维码，广泛应用于移动支付、商品标识、网络链接等场景中。Python提供了丰富的库和工具来生成和识别QR Code，其中`qrcode`是一个常用的生成QR Code的库。然而，有时候我们可能会遇到QR Code识别率低的问题，本文将讨论可能的原因
原创
2023-09-06 10:22:51
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# 提高 Python OCR 识别率的方法
## 引言
Python 是一种功能强大的编程语言，广泛应用于图像处理和文字识别等领域。OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一项技术，用于将印刷或手写文本转换为可编辑的电子文本。然而，有时候 Python 的 OCR 识别率可能不高，本文将向你介绍如何通过一系列步骤来提高 OCR 识别率。
## 整
原创
2023-08-17 09:31:08
1130阅读
# 使用Python与Pytesseract提高文本识别率
在现代图像处理中，OCR（光学字符识别）技术的应用越来越广泛。Pytesseract是一个流行的Python库，用于利用Tesseract OCR引擎提取图像中的文本。然而，很多用户在使用Pytesseract时发现文本识别率很低，这让他们困扰。那么，如何提高Pytesseract的识别率呢？本文将探讨一些常见的方法，并提供相关示例代码
