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OCR簡(jiǎn)介 OCR 是英文Optical Character Recognition的縮寫(xiě)，意思是光學(xué)字符識(shí)別，也可簡(jiǎn)單地稱為文字識(shí)別，是文字自動(dòng)輸入的一種方法。
開(kāi)源： https://github.com/JaidedAI/EasyOCR Adaptive Text Recognition through Visual Matching 作者 | Chuhan Zhang, Ankush Gupta
傳統(tǒng)的OCR一般是面向掃描文檔類對(duì)象，而現(xiàn)在我們常說(shuō)的OCR一般指場(chǎng)景文字識(shí)別主要面向自然場(chǎng)景。
用python -m pip install paddleocr這個(gè)命令安裝paddleocr。但顯示版本過(guò)低，請(qǐng)問(wèn)如何安裝新版本呢？
/p/tesseract-ocr/wiki/Compilinghttps://github.com/tesseract-ocr/tessdata
超輕量級(jí)中文ocr，支持豎排文字識(shí)別, 支持ncnn推理 , psenet(8.5M) + crnn(6.3M) + anglenet(1.5M) 總模型僅17M https://github.com/ouyanghuiyu/chineseocr_lite PSENet
使用postman模擬使用OCR服務(wù)的API接口使用Postman調(diào)用華為云OCR API1. 開(kāi)通服務(wù)調(diào)用華為云OCR服務(wù)前需要確保調(diào)用的服務(wù)已開(kāi)通。
2.文字識(shí)別技術(shù)的發(fā)展歷程2.1 OCR識(shí)別領(lǐng)域發(fā)展歷程OCR識(shí)別領(lǐng)域發(fā)展歷程主要經(jīng)歷以下幾個(gè)歷程：西文OCR=》Tesseract=》LeNet=》深度學(xué)習(xí)OCR2.1.1 西文OCR在OCR技術(shù)中，印刷體文字識(shí)別是開(kāi)展最早，技術(shù)上最為成熟的一個(gè)。
一、 WeAutomate Studio配置1.1 三方件WeAutomate Studio中運(yùn)行 `UI自動(dòng)化\基于OCR的自動(dòng)化\基于本地OCR的自動(dòng)化` 模塊下的設(shè)置OCR操作窗口（SetOfflineOcrWindow）和 本地OCR獲取文本（offlineGetOcrText
PaddleOCR 是由百度開(kāi)源的 OCR（光學(xué)字符識(shí)別）工具包，基于 PaddlePaddle（百度的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)）構(gòu)建，提供了高效且準(zhǔn)確的文字識(shí)別功能。PaddleOCR 支持 80 多種語(yǔ)言和多個(gè)場(chǎng)景，能夠處理文本檢測(cè)、識(shí)別以及版面分析等復(fù)雜任務(wù)。
? 點(diǎn)擊并拖拽以移動(dòng)點(diǎn)擊并拖拽以移動(dòng)?編輯 Eolink——通用文字識(shí)別OCR接口示例 目錄 Eolink——通用文字識(shí)別OCR接口示例 過(guò)程演示 一、功能位置 二、通用文字識(shí)別ORC—&mdash
現(xiàn)為中國(guó)最領(lǐng)先漢字OCR技術(shù)。
OCR體驗(yàn)環(huán)境：http://www.cqfng.cn/ei/experiencespace.html為了讓大家更快捷、直觀的體驗(yàn)OCR眾多功能，服務(wù)Demo已經(jīng)上線，并且將不斷增加更多新的功能，歡迎體驗(yàn)。
調(diào)用OCR服務(wù) （1） 以調(diào)用身份證OCR服務(wù)為例，打開(kāi)步驟3中的OCR-idcard文件。
文字識(shí)別功能架構(gòu)圖 綜上所述，OCR 技術(shù)從原理上通過(guò)圖像采集、圖像預(yù)處理、字符識(shí)別與文本校正等一系列復(fù)雜的過(guò)程，實(shí)現(xiàn)了從圖像到文字的轉(zhuǎn)換。開(kāi)發(fā)者深入理解這些原理可以更好地優(yōu)化和應(yīng)用文字識(shí)別技術(shù)，推動(dòng)其在更多領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。
接口URL: "/v1/{project_id}/services/video-ocr/tasks"
_for_cpu 模型： src/main/assets/models/ocr_v2_for_cpu/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_opt.nb 導(dǎo)出ncnn 步驟：先導(dǎo)出inference，再導(dǎo)出onnx，最后導(dǎo)出ncnn模型 1.導(dǎo)出inference
產(chǎn)品介紹文字識(shí)別（Optical Character Recognition，簡(jiǎn)稱OCR）以開(kāi)放API的方式提供給用戶，用戶使用Python、Java等編程語(yǔ)言調(diào)用OCR服務(wù)API將圖片識(shí)別成文字，幫助用戶自動(dòng)文字識(shí)別（Optical Character Recognition，簡(jiǎn)稱
產(chǎn)品介紹文字識(shí)別（Optical Character Recognition，簡(jiǎn)稱OCR）以開(kāi)放API的方式提供給用戶，用戶使用Python、Java等編程語(yǔ)言調(diào)用OCR服務(wù)API將圖片識(shí)別成文字，幫助用戶自動(dòng)文字識(shí)別（Optical Character Recognition，簡(jiǎn)稱
文字識(shí)別推理功能單元 │ │ |--ocr.toml：文字識(shí)別推理功能單元的配置文件 │ │ |--ocr.onnx：文字識(shí)別onnx模型 |--build_project.sh：應(yīng)用構(gòu)建腳本 |--CMakeLists.txt |--rpm：打包rpm時(shí)生成的目錄，將存放
