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tesseract是谷歌的一个对图片进行识别的开源框架，免费使用，现在已经支持中文，而且识别率非常高，这里简要来个helloworld级别的认识 下载地址：http://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/detail
dotnet add package HuaweiCloud.SDK.Ocr
pip install huaweicloudsdkocr
<dependency> <groupId>com.huaweicloud.sdk</groupId> <artifactId>huaweicloud-sdk-ocr</artifactId> <version>3.1.9</version> </dependency>
composer require huaweicloud/huaweicloud-sdk-php:3.1.10
go get -u github.com/huaweicloud/huaweicloud-sdk-go-v3
问：OCR服务识别结果可以转化为Word或者TXT吗？答：OCR提取之后返回的结果是JSON格式，需要用户通过编程，将结果保存为Word或者TXT格式。
OpenCV在TEXT扩展模块中支持场景文字识别，最早的场景文字检测是基于级联检测器实现，OpenCV中早期的场景文字检测是基于极值区域文本定位与识别、最新的OpenCV3.4.x之后的版本添加了卷积神经网络实现场景文字检测，后者的准确性与稳定性比前者有了很大的改观，不再是鸡肋算法，是可以应用到实际场景中的。值得
instance.doOCR(imageFile);--我就测了一个字母,而且是训练集和测试集完全一样的情况;感觉如果识别出图片中的字体格式再进一步操作会有比较高的准确率,也不用准备很多的训练集参考:https://dzone.com/articles/reading-text-fro
了多种字体和手写体文字识别机，其识别精度和机器性能都基本上能满足要求。如用于信函分拣的手写体数字识别机和印刷体英文数字识别机。70年代主要研究文字识别的基本理论和研制高性能的文字识别机，并着重于汉字识别的研究。
通常每行都有两个与文本行边框相交的点。如果有两个以上的点，去最小和最大的坐标，xvj为垂直滑移线和文本线边界交点vj的x坐标，yhi为水平滑移线和文本线边界交点hi的y坐标。x和y**vj是神经网络输出相应的点，对于水平滑动的直线，只对其交点的y坐标进行回归；对于垂直滑移线，对其交点的x坐标进行回归
1.2.8 文字识别计算机文字识别，俗称光学字符识别（Optical Character Recognition），是利用光学扫描技术将票据、报刊、书籍、文稿及其他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。该技术可应用于如表1-4所示
git clone https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-sdk-cpp-v3.git
npm i @huaweicloud/huaweicloud-sdk-ocr
得到水平的文字块切片图； （4）对每个文字块切片图依次进行字符识别，每个切片图的识别结果汇总起来，就得到原图的文字识别结果。 因此完整的端到端OCR流程是：输入原图 -> 文字检测 ->文字块切片 -> 字符识别 -> 识别结果汇总。动手实践：本次案例地址：https:
文字识别能离线吗
24int是是batch size的大小workers8int是是workers的数量height64int是是网络输入图片的高度width256int是是网络输入图片的宽度voc_typeALLCASES_SYMBOLSString是否表示识别的类别包括大小写字母数字以及标点符
location 表示文字块的四个顶点 是那四个点可以举例说下吗？
ase64图片编码，接着调用华为云OCR通用文字识别服务，实现图片转文字功能，接下来只需再次调用第三方搜题库API，将文字传入，便实现了圈题出答案的功能。使用场景: 搜题软件运行于Windows全系统，支持搜索所有出现在屏幕上的文字方案截图:( 如图，圈住左边的题目后，答
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