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-
# 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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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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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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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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假如输入系统的图像是一页文本，那么识别时的第一件事情是判断页面上的 文本朝向，因为我们得到的这页文档往往都不是很完美的，很可能带有倾斜或者污渍，那么我们要做的第一件事就是进行 图像预处理，做角度矫正和去噪。然后我们要对文档版面进行分析，每一行进行行分割，把每一行的文字切割下来，最后再对每一行文本进 行列分割，切割出每个字符，将该字符送入训练好的OCR识别模型进行 字符识别，得到结果。但是模型识别结
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2024-04-17 09:02:53
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多次面试下来，发现自己在数据结构和算法方面基础很薄弱。1.二叉树的前序，中序，后序遍历？2.hashMap，红黑树的原理？3.binder机制？4.IntentService与Service‘的区别 异步消息处理机制，异步是如何体现的？
这个就要提到MessageQueue，正常情况下相当于队列，但注意MessageQueue的结构是一个单链表，不是队列，遵循先进先出法则。但是可以通过属
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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OCR的全称是Optical Character Recognition，光学字符识别技术。目前应用于各个领域方向，甚至这些应用就在我们的身边，比如身份证的识别，交通路牌的识别，车牌的自动识别等等。本文就学习一下基于开源软件和大厂服务的文字识别效果。 关于ocr的简介，请参考博客： 刚入门不久，而且还是自己摸着石头过河，所以学的知识深一点，浅一点的，博客里面记录的是自己学习的过程，希望记录
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2024-06-02 18:17:30
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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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# Java 实现 OCR 识别
在当今数字化时代，OCR（光学字符识别）技术在很多应用场景中发挥着重要作用。无论是扫描文档、识别图像中的文本，还是自动化数据输入等，OCR 都可以大幅提升工作效率。本文将以 Java 为例，介绍如何实现 OCR 识别，并通过一个示例解决一个实际问题。
## 问题背景
假设一家图书馆希望自动化其书籍信息录入的流程。图书馆的工作人员通常手动输入书籍封面上的标题和
原创
2024-10-28 06:22:52
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# Python实现OCR识别
光学字符识别（OCR）是一种将图片中的文本转换为可编辑文本的技术。在现代社会中，OCR技术已经被广泛应用于各种领域，如身份证识别、车牌识别、票据识别等。本文将介绍如何使用Python实现OCR识别，并提供代码示例。
## OCR识别流程
```mermaid
flowchart TD
Start --> Load_Image
Load_Imag
原创
2024-04-17 03:59:20
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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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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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一、什么是OCR技术OCR技术是光学字符识别的缩写(Optical Character Recognition)，是通过扫描等光学输入方式将各种票据、报刊、书籍、文稿及其它印刷品的文字转化为图像信息，再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入技术。衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有：拒识率、误识率、识别速度、稳定性，易用性等。通过OCR技术，用户可以将通过摄像机、扫描仪
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2023-06-09 12:52:40
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# 使用Java实现OCR技术的指南
光学字符识别（OCR）技术可以将扫描的文档或图像中的文本提取出来。在这篇文章中，我们将学习如何使用Java实现OCR，将OCR过程分为几个步骤，并详细解释每一步的代码实现。
## OCR实现流程
以下是实现OCR技术的基本步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[准备环境]
B --> C[选择OC
原创
2024-08-02 10:24:39
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现在连一支笔也卷起来了。近期，网易有道先后发布了新一代词典笔，此前科大讯飞也发布了智能录音笔。这些科技含量满点的笔不仅可以支持高质量的录音和高效率的文字转写，同时能够识别众多语种和方言，中文在线转写识别率非常高，并支持离线转写等功能。这些笔还配备文字识别OCR（Optical Character Recognition）摄像头。通过摄像头拍摄所需内容后，可对图像自由进行剪裁，同时帮助提升识别的准确
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2023-11-21 19:39:29
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OCR是英文Optical Character Recognition的缩写，意思是光学字符识别，也可简单地称为文字识别，是文字自动输入的一种方法。它通过扫描和摄像等光学输入方式获取纸张上的文 字图像信息，利用各种模式识别算法分析文字形态特征，判断出汉字的标准编码，并按通用格式存储在文本文件中，所以，OCR是一种非常快捷、省力的文字输入 方式，也是在文字量比较大的今天，很受人们欢迎的一种输入方式。
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2024-05-13 09:48:29
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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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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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