文章目录引言功能列表OCR部分①安装框架②安装PaddleOCR③测试安装是否成功④在python中调用界面部分1.界面布局设计2.利用pyuic自动生成界面代码3.编写界面业务类4.实现界面业务逻辑5.运行看看效果软件代码参考链接引言最近在技术交流群里聊到一个关于图像文字识别的需求，在工作、生活中常常会用到，比如票据、漫画、扫描件、照片的文本提取。博主基于PyQt+labelme+PaddleOCR写了一个桌面端的OCR工具，用于快速实现图片中文本区域自动检测+文本自动识别。识别效果如下图所示：所有框选区域为OCR算法自动检测，右侧列表有每个框对应的文字内容；点击右侧“识别结果”中的文本记录
文章目录引言功能列表OCR部分①安装框架②安装PaddleOCR③测试安装是否成功④在python中调用界面部分1.界面布局设计2.利用pyuic自动生成界面代码3.编写界面业务类4.实现界面业务逻辑5.运行看看效果软件代码参考链接引言最近在技术交流群里聊到一个关于图像文字识别的需求，在工作、生活中常常会用到，比如票据、漫画、扫描件、照片的文本提取。博主基于PyQt+labelme+PaddleOCR写了一个桌面端的OCR工具，用于快速实现图片中文本区域自动检测+文本自动识别。识别效果如下图所示：所有框选区域为OCR算法自动检测，右侧列表有每个框对应的文字内容；点击右侧“识别结果”中的文本记录
项目中有一个识别身份证的需求，经过调研，最后决定使用微信小程序ocr插件进行开发。一:首先登录小程序公众平台。1:进入设置>第三方设置。 2:添加ocr插件。3:添加完后，需要领取免费额度，100次/天。 https://fuwu.weixin.qq.com/service/detail/000ce4cec24ca026d37900ed551415 注意:如果没购买的话，调用会报错。二:功能开发ocr识别有两种方式，一种是按照官方文档。1:首先在app.json里配置ocr-plugin."plugins":{"ocr-plugin":{"version":"3.0.6","provide
项目中有一个识别身份证的需求，经过调研，最后决定使用微信小程序ocr插件进行开发。一:首先登录小程序公众平台。1:进入设置>第三方设置。 2:添加ocr插件。3:添加完后，需要领取免费额度，100次/天。 https://fuwu.weixin.qq.com/service/detail/000ce4cec24ca026d37900ed551415 注意:如果没购买的话，调用会报错。二:功能开发ocr识别有两种方式，一种是按照官方文档。1:首先在app.json里配置ocr-plugin."plugins":{"ocr-plugin":{"version":"3.0.6","provide
摘要：本案例我们利用视频字幕识别中的文字检测与识别模型，增加预训练Bert进行纠错本文分享自华为云社区《Bert特调OCR》，作者：杜甫盖房子。做这个项目的初衷是发现图比较糊/检测框比较长的时候，OCR会有一些错误识别，所以想对识别结果进行纠错。一个很自然的想法是利用语义信息进行纠错，其实在OCR训练时加入语义信息也有不少工作，感兴趣的朋友可以了解一下，为了更大程度复用已有的项目，我们决定保留现有OCR单元，在之后加入独立语义纠错模块进行纠错。本案例我们利用视频字幕识别中的文字检测与识别模型，增加预训练Bert进行纠错，最终效果如下：我们使用ModelBoxWindowsSDK进行开发，如果还
摘要：本案例我们利用视频字幕识别中的文字检测与识别模型，增加预训练Bert进行纠错本文分享自华为云社区《Bert特调OCR》，作者：杜甫盖房子。做这个项目的初衷是发现图比较糊/检测框比较长的时候，OCR会有一些错误识别，所以想对识别结果进行纠错。一个很自然的想法是利用语义信息进行纠错，其实在OCR训练时加入语义信息也有不少工作，感兴趣的朋友可以了解一下，为了更大程度复用已有的项目，我们决定保留现有OCR单元，在之后加入独立语义纠错模块进行纠错。本案例我们利用视频字幕识别中的文字检测与识别模型，增加预训练Bert进行纠错，最终效果如下：我们使用ModelBoxWindowsSDK进行开发，如果还
适合小白的几个入门级Pythonocr识别库1、pytesseract2、PaddleOCR3、easyocr4、muggle_ocr5、dddd_ocr6、其他工作生活中经常会遇到需要提取图片中文字信息的情况，以前都是手动自己把图片里的字敲出来，但随着这几年人工智能技术的愈发成熟，市面上有越来越多的ocr产品了，基本上能大部分正常图片的文字提取需求。当然有时候需要提取文字的图片数量较多或者有某个应用程序编写需求时，就需要借助代码来实现了，这里介绍几个比较适合新手小白的pythonocr库，简单实用，可满足绝大多数常规的图片文字提取、验证码识别需求。1、pytesseractpytessera
适合小白的几个入门级Pythonocr识别库1、pytesseract2、PaddleOCR3、easyocr4、muggle_ocr5、dddd_ocr6、其他工作生活中经常会遇到需要提取图片中文字信息的情况，以前都是手动自己把图片里的字敲出来，但随着这几年人工智能技术的愈发成熟，市面上有越来越多的ocr产品了，基本上能大部分正常图片的文字提取需求。当然有时候需要提取文字的图片数量较多或者有某个应用程序编写需求时，就需要借助代码来实现了，这里介绍几个比较适合新手小白的pythonocr库，简单实用，可满足绝大多数常规的图片文字提取、验证码识别需求。1、pytesseractpytessera
【项目管理】JavaOCR实现图片文字识别1.项目前言1.1项目需求1.2OCR引擎选择1.3Tess4j介绍2.项目实现2.1项目搭建2.2主要实现代码3.效果演示3.1中文识别3.1.1需要识别的图片3.1.2识别过程3.1.3识别结果3.1.4总结3.2英文识别3.2.1需要识别的图片3.2.2识别过程3.2.3识别结果3.2.4总结3.3日文识别3.3.1需要识别的图片3.3.2识别过程3.3.3识别结果3.3.4总结3.4截图功能系统：Win10Java：1.8.0_333IDEA：2020.3.4Gitee：https://gitee.com/lijinjiang01/JavaOC
【项目管理】JavaOCR实现图片文字识别1.项目前言1.1项目需求1.2OCR引擎选择1.3Tess4j介绍2.项目实现2.1项目搭建2.2主要实现代码3.效果演示3.1中文识别3.1.1需要识别的图片3.1.2识别过程3.1.3识别结果3.1.4总结3.2英文识别3.2.1需要识别的图片3.2.2识别过程3.2.3识别结果3.2.4总结3.3日文识别3.3.1需要识别的图片3.3.2识别过程3.3.3识别结果3.3.4总结3.4截图功能系统：Win10Java：1.8.0_333IDEA：2020.3.4Gitee：https://gitee.com/lijinjiang01/JavaOC
