原标题：基于Python的开源人脸识别库：离线识别率高达99.38%仅用 Python 和命令行就可以实现人脸识别的库开源了。该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建，在户外脸部检测数据库基准(Labeled Faces in the Wild benchmark)上的准确率高达 99.38%。该项目是要构建一款免费、开源、实时、离线的网络 app，支持组织者使用人脸识别技术或二维码识别
本人最近也是在使用和学习python遇到各种问题，公司内网控制严格 没有网络，同时也不允许安装exe文件，做python 十分的费劲，也研究了好几款文字识别的OCR ，要么是收费的 要么是离线不能用，非常的烦人，Tesseract 这款是免费并且支持离线，是一个OCR 库，目前由Google 赞助。Tesseract 是目前公认最优秀、最精确的开源OCR 系统。偶尔有识别错误的情况但是错误率不高，
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2023-10-12 16:31:50
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最近公共祖先(Least Common Ancestors) LCA定义：对于有根树T的两个结点u、v，最近公共祖先LCA(T,u,v)表示一个结点x，满足x是u、v的祖先且x的深度尽可能大。另一种理解方式是把T理解为一个无向无环图，而LCA(T,u,v)即u到v的最短路上深度最小的点。离线算法Tarjan: 利用并查集优越的时空复杂度，我们可以实现LCA问题的O(n+Q)算法，这里Q
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2024-01-30 22:30:27
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目录?腾讯Marsbk-cibk-job蓝鲸作业平台?阿里Arthasalibaba/p3cdruidspring-cloud-alibaba?百度EasyFaaS?搜狗Workflow?腾讯Mars源码：https://github.com/Tencent/marsMars 是微信官方的跨平台跨业务的终端基础组件。comm：可以独立使用的公共库，包括 socket、线程、消息队列、协程等；xlo
PaddleOCR.Onnx一款基于Paddle的OCR，项目使用ONNX模型，速度更快。本项目同时支持X64和X86的CPU上使用。本项目是一个基于PaddleOCR的C++代码修改并封装的.NET的工具类库。包含文本识别、文本检测、基于文本检测结果的统计分析的表格识别功能，同时针对小图识别不准的情况下，做了优化，提高识别准确率。包含总模型仅8.6M的超轻量级中文OCR，单模型支持中英文数字组合
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2023-12-29 15:05:41
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在前面基于EasyOCR包实现了基本的离线OCR功能，也即在CentOS系统下通过布设Python环境，即可利用命令行实现对指定的图像或图像序列进行OCR内容识别，例如：python ./img2txt.py 001.jpg 002.jpg或者./img2txt.py 001.jpg 002.jpg但是，目前这种命令行方式后面只能识别图像文件名（含路径），对于某个文件夹中包含很多扫描的图像文件，就
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2023-08-18 23:03:10
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基于Python的开源人脸识别库：离线识别率高达99.38%[](javascript:?[](javascript:? [](javascript:?仅用 Python 和命令行就可以实现人脸识别的库开源了。该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建，在户外脸部检测数据库基准（Labeled Faces in the&
前面第一个版本实现了基本的ocr功能，可以对某图像文件进行处理，将ocr结果以同名txt文件的方式保存在图像文件同路径下；然后在第二个版本中又实现了对文件夹参数的支持，也即可以对某个包含大量图像文件的文件夹进行处理；同时还支持参数配置文件，以json文件的形式支持关键参数的配置，例如：设置txt文件的保存结果（当然为空时就还是以前的保存在图像文件同目录下）、设置排除字符（离线ocr过程中容易出现无
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2023-11-23 18:29:19
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1.天若OCR本地版它是一款完全免费的本地OCR文字识别软件； 该软件仅支持Windows版本，最新版本也支持Win7。它是基础开源版本的本地版本，即支持离线使用，无需网络即可使用。它使用非常简单，不需要安装，也不需要联网。双击打开软件后，可以双击任务栏上的软件图标进行文字识别，也可以使用快捷键文字识别。它的文字识别速度很快，文字识别准确率也很好，可以继续编辑文字识别内容。Spleeter它是一款
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2024-01-10 13:44:25
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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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Why？OCR（又叫光学字符识别）已经成为Python的一个常用工具。随着开源库Tesseract和Ocrad的出现，越来越多的程序员用OCR来编写自己的库文件和bot病毒。一个OCR的小例子，如用OCR直接从截图中提取文本，省去了重新键入的麻烦。开始的步骤开始之前，我们需要开发一个后端服务层来表示OCR引擎的结果。这样你就可以用你喜欢的方式来向端用户表示你的结果。本文之后
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2024-07-30 14:11:33
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Python实现提取图片中的文字可以使用Optical Character Recognition (OCR) 技术来解决。OCR是指将图像中的文本转换成可编辑的文本的过程。Python有许多OCR库，但最流行和最广泛使用的是Tesseract库。下面是一个使用Python和Tesseract来提取图像中的文本的简单示例代码。 文章目录0. OCR技术介绍1. 安装模块2. 导包3. 读取图像4.
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2023-08-30 17:11:38
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前言我们平时大概都遇到过像网页文字不给复制或者搜索软件错误提示时只能手敲的情况。这类问题最好的解决方法是使用桌面OCR工具识别后复制，之前也给大家推荐过PandaOCR，不过目前需要自己申请识别接口也只能联网使用，有些麻烦，其实也有不少需要离线使用的场景。市面上支持离线OCR识别的工具很少很少，小编所知道的也只有AB/BYY一款，但它安装完都差不多要1G了。一款支持离线识别的OCR工具需要多大呢？
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2024-08-09 16:54:04
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PaddleOCR.Onnx一款基于Paddle的OCR，项目使用ONNX模型，速度更快。本项目同时支持X64和X86的CPU上使用。本项目是一个基于PaddleOCR的C++代码修改并封装的.NET的工具类库。包含文本识别、文本检测、基于文本检测结果的统计分析的表格识别功能，同时针对小图识别不准的情况下，做了优化，提高识别准确率。包含总模型仅8.6M的超轻量级中文OCR，单模型支持中英文数字组合
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2023-10-29 10:27:13
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# Java 离线 OCR 实现指南
在当今信息化时代，光学字符识别（OCR）技术已经变得越来越重要，它可以将图像中的文本转换为机器可读的格式。对于开发者而言，实现一个离线 OCR 项目是个很好的练习。本文将为刚入行的小白提供一套完整的 Java 离线 OCR 实现方案。
## 整体流程
在实现 Java 离线 OCR 的过程中，我们可以将流程分解为以下几个步骤。以下是各个步骤的简易表格展示
# Java OCR 离线解决方案指南
光学字符识别（OCR）是将图片中的文字转化为可编辑文本的技术。近几年来，随着人工智能和机器学习的发展，OCR技术得到了广泛应用。在这种背景下，很多开发者希望在Java环境下实现离线OCR解决方案，下面将为大家讲解如何实现这一目标。
## 1. 什么是OCR？
OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一种将图像
# 离线OCR技术与Java实现
光学字符识别（OCR）是将图片中的文本转换为可编辑文本的技术。离线OCR则是指在本地处理图像，不依赖于网络服务。在Java中实现离线OCR，我们可以利用开源的Tesseract库，它是一款强大的OCR引擎，支持多种语言，并且较易与Java进行集成。
## Tesseract OCR简介
Tesseract最初是由HP开发，后来被Google维护。其特点包括：
OCR图片转文字识别软件，完全离线。截屏/批量导入图片，支持多国语言、合并段落、竖排文字。可排除水印区域，提取干净的文本。基于 PaddleOCR 。免费：本项目所有代码开源，完全免费。方便：解压即用，离线运行，无需网络。批量：可批量导入处理图片，结果保存到本地 txt / md / jsonl 多种格式文件。也可以即时截屏识别。高效：采用 PaddleOCR-json C++ 识别引擎。只要电脑
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2023-09-15 20:08:14
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一、任务介绍 这次的任务是对两百余张图片里面特定的编号进行识别，涉及保密的原因，这里就不能粘贴出具体的图片了，下面粘贴出一张类似需要识别的图片。 假如说我的数据源如上图所示，那么我需要做的工作就是将上面图片里面标红的数字给识别出来。 我采用的算法是GitHub - YCG09/chinese_ocr: CTPN + DenseNet + CTC based end-to-end Chines
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2024-08-27 16:46:28
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文章目录简介总结1. 介绍2. 流程3. 程序4. 知识点总结 简介本节为《OpenCV计算机视觉实战（Python）》版第10讲，项目实战：文档扫描OCR识别，的总结。总结1. 介绍识别图像中的所有的字符（汉字、英语等字体）。2. 流程边缘检测： 预处理 + 边缘检测轮廓检测： 对检测到的轮廓进行排序，排序可以按照轮廓面积的大小，然后得到最大的轮廓（跟图像大小相同的轮廓），轮廓近似，得到四个点
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2023-10-06 19:51:01
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