前不久看了一篇“如何使用Python检测和识别车牌？”用OpenCV对输入图像进行预处理，用imutils将原始输入图像裁剪成所需的大小，用pytesseract将提取车牌字符转换成字符串(车牌识别)。但经实测，美式车牌识别基本正确，但中国92式车牌、新能源车牌识别基本失败，失败的现象主要是将汉字识别为字母，或将汉字与后面的字母合并识别为另一个汉字。将“GA36-2007中华人民共和国机动车号牌”
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2023-11-06 17:49:50
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pip install pillow pip install pytesseract pip install tesseract-ocr## 若安装失败去下载http://jaist.dl.sourceforge.net/project/tesseract-ocr-alt/ USAGE try: i
原创
2022-06-27 11:57:49
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前两天，给一个客户打电话交流ocr业务，这个客户说他们的ocr程序花了几万块钱，过去处理公司的业务文档还不错，只是最近几年公司随着公司业务的发展，海外业务也逐渐增多，现在的文档有很多都包含外文，比如韩文，日文，俄文，德文等，而这些文件的命名、公司归属、人员归属等信息都需要保留原有的语种，但是程序只有中英文识别，录入信息需要人工手敲，好麻烦，所以想在市场上找一找能支持多语言的OCR引擎进行开发
# 使用Java实现OCR技术
随着人工智能技术的发展，光学字符识别（OCR）技术在各个领域得到了广泛应用。OCR技术可以将图片中的文本内容转换为可编辑文本，实现图片文本的识别和提取。在Java中，我们可以使用Tesseract等OCR库来实现OCR功能。
## OCR技术原理
OCR技术通过识别图片中的字符和文字信息，将其转换为计算机可识别的文本。其主要步骤包括图像预处理、文本定位、字符分
原创
2024-06-18 03:52:34
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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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1.查看ocr自动备份ocrconfig -showbackup 2.停止所有节点的集群件 3.还原ocr文件ocrconfig -restore <file-name> 4.重启crs，并使用cluvfy comp ocr检查ocr的完整性
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2016-08-29 17:30:00
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关于图像识别服务，百度阿里华为等基本都有提供。当然了，都是需要付费的。不过每个用户可以买一次免费的次数不等的免费包让用户体验。其中个人觉得百度是最好的，识别质量最高，并且每天都有接口免费调用次数。 调用大概也都是差不多同一个流程，先在对应平台开通相关服务，然后在java程序中发post请求，根据官方文档写好相应求求参数即可。以百度为例，在百度云找到文字识别服务，并开通 下面是我已经从创建好了，刚进
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2023-10-13 22:57:43
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之前的模型因为是使用rec_r34_vd_none_bilstm_ctc这个预训练模型，resnet34层，所以比较重，跑起来比较慢，导致识别+检测在部署到现场机器上时差不多要一秒一张。为了加速，考虑以下几种措施：换轻量级的backbone用paddleslim剪枝（参数精度降低）是否可以尝试使用c++部署是否可以转换成其他框架的模型，使用mlkdnn来进行加速。1. 换轻量级backbone1.
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2023-10-09 00:30:04
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OCR，即Optical Character Recognition，光学字符识别。以下介绍来自搜索：OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）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；即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，
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2024-06-18 12:23:00
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PaddleLite部署PaddleOCR流程1.准备交叉编译的opencv4.22.准备PaddleLite编译环境（可以选择交叉编译或者本地编译）3.PaddleLite源码编译获得预测库由于PaddleLite的版本更替频繁，我这里用的是 git checkout release/v2.7注意：2.6及以下版本与2.7的 MobileConfig 对应的模型格式有变化不同，需采用对应的opt
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2023-08-28 22:33:30
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对于Tensorflow的运作方式还不是很理解的同学一定要将上面这个图牢牢记在脑海中。在学习基础概念和新的代码的时候，不断将所学跟途中的信息做对照。 这张图的第一层理解就是，当有一个输入时，Tensorflow会根据这个输入值产生相应的输出值。如果这个输出值与实际的值有偏差，那么Tensorflow会对神经网络中的参数进行调整。以使得以下一的输出值更加
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2024-07-24 06:14:33
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上一篇讲了PaddleOCR的简单使用，但是最终的目的肯定是要将它进行服务部署方便我们调用的，这里介绍一下他的服务部署方式选择部署方式官方推荐有以下几种： Python 推理 C++ 推理 Serving 服务化部署（Python/C++） Paddle-Lite 端侧部署（ARM CPU/OpenCL ARM GPU） Paddle.js 部署各个方式优缺点如下由于我本身是做Java开发，不会P
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2023-06-09 21:56:27
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以下适合Windows系统，需要使用VS进行简单编译，若用Linux系统可直接参考原项目，应该更简单。安装1. PyTorch进入PyTorch官网，选择合适自己的版本。如笔者使用pip且仅CPU环境，执行命令安装：pip install torch==1.4.0+cpu torchvision==0.5.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/tor
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2024-08-08 17:06:10
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昨天，聊百度知道相关话题时，评论区有机友提到用 OCR 文字识别的方法最省事。说起桌面端最方便的 OCR 应用，大家肯定会想到 QQ 屏幕识图。说起手机上最方便的 OCR 应用，大家可能也会很自然的想到白描。白描以简洁操作和超高准确率闻名，只是次数限制和 40 元的会员费让很多用户望而却步。但其实安卓端最近出现了一款名为【Apus】的 OCR 应用，使用体验不输白描，还免费。这个 Apus 上架时
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2023-10-20 20:32:12
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# Paddle OCR Java 使用
在文本识别领域，Paddle OCR 是一个强大的工具，它提供了丰富的功能用于文字检测、文字识别等。本文将介绍如何在 Java 中使用 Paddle OCR 进行文本识别。
## Paddle OCR 简介
Paddle OCR 是一个基于 PaddlePaddle 深度学习框架开发的文本识别工具，具有高精度和快速的特点。它支持多种文字检测和文字识别
原创
2024-02-19 03:11:46
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# 使用 PaddleOCR 实现 OCR 的完整教程
在数据科学和计算机视觉的领域中，光学字符识别（OCR）扮演着重要角色。今天，我们将通过使用 PaddleOCR 库来实现 OCR。本文将详细介绍如何在 Python 中使用 PaddleOCR，通过步骤和代码示例帮助你轻松实现 OCR 功能。
## 流程步骤
我们可以将实施过程分为以下几个主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----
图片文字的OCR识别有一款开源原件tesseract-ocr,最初是在linux上，当然现在也有windows版本，现在发展到4.0版本。工具/原料windows10-64位系统，能联网方法/步骤1下载tesseract-ocr软件，软件下载网址https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/4.0-with-LSTM#400-alpha-for-w
实验环境（我用Cisco Packet Tracer画了一个简图）： 因为防火墙规则，内网主机不能直接访问win_service2003，现在通过kali做流量转发我把用到的机器的名字也写上了 上面的配置上不了网，我忘了配置dns服务器IP，dns服务器的IP设置为1.1.1.1，没啥难度，填上就好了，这个就不截图了，现在内网机器能通过防火墙上网了，我的机器也基本配
# 使用 Android OCR 库的指南
在本篇文章中，我们将为刚入行的小白开发者详细介绍如何在 Android 应用中使用 OCR（光学字符识别）库。我们将分步骤进行，每一步都会有代码示例，并进行详细解释，最后将总结整个流程。
## 整体流程
下面是实现 OCR 的整体流程，可以方便地通过表格展示不同步骤。
| 步骤 | 描述 | 代码
0 WinForms简述Windows 窗体(WinForms)应用程序是基于 .NET Framework 的智能客户端组件，可通过 Visual Studio 创建。windows窗体应用程序可显示信息、请求用户输入以及通过网络与远程计算机通信，构建丰富的交互式用户界面。1窗体窗体（Form）是一种可视图面，可在其上对用户显示信息。通常通过将控件放置在窗体上并开发对用户操作（如鼠标单击或按键）
