方法与策略如上所示，文本识别主要是一个分两步的任务。首先，需要检测图像中的文本外观，它可能是密集的（如打印文档中的）或稀疏的。在检测到行/字级别之后，我们可以再次从大量的解决方案中进行选择，这些解决方案通常来自三种主要方法：1.经典的计算机视觉技术。2.专业的深度学习。3.标准深度学习方法（检测）。下面我们来分析一下这三种方法：1. 经典的计算机视觉技术如前所述，计算机视觉在很长一段时间
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2023-10-07 13:25:17
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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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目前很多实用小工具都趋向收费模式，即使免费，不是功能不完整，就是有很多约束条件，在应用时效果无法达到我们的预期。于是我萌生一个想法：结合自己学习的计算机技术和开源的AI算法，尝试动手实现一些常用小工具，而不再仅依赖商业软件的限制。机缘巧合，我了解到百度飞桨开源了OCR超轻量中英文识别模型，该模型才8.6M，对内存要求小，预测速度快，可以很方便的在CPU上实现模型预测，甚至可实现在手机上部署，于是我
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2024-08-08 16:43:33
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深度学习要想落地实践，一个少不了的路径即是朝着智能终端、嵌入式设备等方向发展。但终端设备没有GPU服务器那样的强大性能，那如何使得终端设备应用上深度学习呢？所幸谷歌已经推出了TFMobile，去年又更进一步，推出了TFLite，其应用思路为在GPU服务器上利用迁移学习训练自己的模型，然后将定制化模型移植到TFLite上，终端设备仅利用模型做前
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2024-05-09 21:31:51
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OCR 光学符号识别光学符号识别，即OCR (Optical Character Recognition)，是计算机视觉领域的一个重要分支，主要用于将图像中的文本转换为机器可读的形式。20世纪90年代，人们已经开始使用OCR将物理文档转换为数字文件。自那时起，OCR技术一直在提升，直到最近几年，在AI发展的推动下，OCR的精确度和速度得到大幅提升，应用场景也随之扩大。OCR+AI=企业福
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2024-01-01 11:09:13
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# OCR深度学习 数字识别 python 训练
随着人工智能的发展，OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术在数字识别方面取得了巨大的突破。利用深度学习算法，我们可以训练一个模型来识别图像中的数字，这为自动化识别和处理数字信息提供了便利。本文将介绍如何使用Python进行OCR深度学习数字识别的训练，并提供相应的代码示例。
## 1. 数据准备
原创
2024-02-11 09:44:05
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1、什么是OCR？OCR英文全称是Optical Character Recognition，中文叫做光学字符识别。它是利用光学技术和计算机技术把印在或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。文字是不可或缺的视觉信息来源。相对于图像/视频中的其他内容，文字往往包含更强的语义信息，因此对图像中的文字提取和识别具有重大意义。文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一，而且这
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2024-02-27 14:33:53
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差一点
我们就擦肩而过了有趣有用有态度软件介绍 对于OCR文字识别，么有专业的工具怎么可以。当你选择白猫APP最新版的时候，相信你一定不会后悔。白猫APP最新版专业的一款OCR文字识别软件。而且文字识别准确率非常的高，支持的语言也是非常的多，你可以自由的进行选择文字区域，也可以自由的进行编辑识别结果，重要的是支持多种语言互相翻译。需要的用户来下载吧！ 白描功能特色 ▪ 批量识
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2023-06-27 12:36:11
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## 深度学习OCR文字识别
随着数字化时代的到来，人们对于文字识别技术的需求越来越大。OCR（Optical Character Recognition）文字识别技术应运而生，它能够将图片或文档中的文字内容转换为可编辑的文本信息。而深度学习技术的发展为OCR文字识别带来了巨大的进步，使得识别准确度大大提高。
### OCR文字识别的原理
OCR文字识别的原理是利用计算机视觉技术将图片中的文
原创
2024-04-05 06:45:03
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https://blog.csdn.net/lovebyz/article/details/84959818
原创
2021-07-29 11:22:06
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OCR是指对文本资料进行扫描后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。用Opencv进行OCR识别时，通常分为两步：扫描、识别。 举例说明：提取下图上的文字信息。扫描在扫描过程中，我们也需要进行三步操作：边缘检测、获取轮廓以及透视变换。Step1: 边缘检测1、导入需要的模块。# 导入工具包
import numpy as np
import cv22、读取需要扫描的图片，并resize
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2023-12-14 12:56:12
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文/王新禧大家平常扫描识别一些文字资料的时候，通常会用到OCR文字识别软件，不过有时候手头没有这类软件或者懒得安装，这就需要笔者推荐的在线OCR网站来帮忙了。在线OCR识别网站(www.netocr.net)应用了清华大学研制的国际领先OCR识别技术，支持TIF、BMP、JPG等多种常见图像格式，能识别出纯英文、简繁体中文、日文、韩文以及手写体和中英文混排的文本图像。通过它，可以从此告别OCR软件
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2024-01-26 10:42:09
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deep ocr 估计很多开发员使用tesseract做中文识别，但是结果不是一般的差，譬如下面的图片 $ tesseract -l chi_sim test_data.png out_test_data看到恨多公司在招腭大改癫和机器字习胸人 v 我有3个建议 (T) 忧T ' 2个上t较靠遭
胸人就譬了 v不是越多越好 (2) 这T '2个人要能给大蒙上踝'倩邂知L目 (3) 不要招
不宣代四
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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前提假设：1. 所要检测的图片是纯文本或者文字，最好是只有一行； 或者截图只有一行文本的图片。如下图图片名称： text03.jpg 2. 从文本检测（深度学习网络）软件检测到的 包含文本区域的图片。 开源文本识别软件（OCR）Tesseract-OCR 下载链接：https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/
可以根据自己的电
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2024-03-12 08:29:39
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核心提示在OCR识别技术领域，深度学习也是非常重要的。它能让OCR识别技术更加强大，适应各种文字类型等。能更大的提升整体的识别率。OCR识别技术处理图像越多，就会变得越来越强大。随着数据的不短积累，识别能力都被保存下来。 李世石大战阿尔法狗，人机大战。然后就各种恐慌了，机器人会统治人类，如果你那么想，我只能说你太幼稚。 我们来聊聊阿尔法狗，所以他是有强大的运算支持的，貌似后端有1000多个CP
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2024-08-08 17:01:33
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# Python OCR识别实现流程
## 介绍
在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现OCR（Optical Character Recognition）识别。OCR是一项技术，可以将图像中的文本转换为可编辑的文本，以便后续的处理和分析。
## 整体流程
下面是实现OCR识别的整体流程，我们将按照这个步骤一步步进行操作。
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
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原创
2023-10-05 08:21:21
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依赖ddddocr模块/* 安装依赖包*/建议切换镜像进行安装，可节省安装时间pip install ddddocr -i https://pypi.doubanio.com/simpleimport ddddocrocr = ddddocr.DdddOcr()file_name = 'code_input.png'with open(file_name, 'rb') as f: img_b
原创
2022-02-09 17:19:55
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# 深度学习 OCR 数字识别之旅
在今天的互联网时代，OCR（光学字符识别）技术已成为各种应用程序的核心功能之一，能够实现对印刷文本的识别。尤其是在数字识别方面，深度学习方法展现出强大的能力。在本文中，我们将引导你了解实现深度学习OCR数字识别的基本流程，并提供相关的代码示例。
## 流程概述
首先，让我们了解实现OCR数字识别的主要步骤。以下是一个简化的步骤表格：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-12 04:07:51
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二维码质量等级参数 基于ISO/IEC 15415:2011标准，演示ECC200数据代码打印质量等级的示例程序。 该程序调查所有提到的元素，除了
