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Jupyter Notebook 可视化体验还是很不错的.在线的方式能让人更加快速了解mindspore，也能大概梳理整个流程。之前的mindspore 1.0 本地环境配置还是需要点时间的。邮箱地址：yuanyanglv@qq.com
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
表1-4 文字识别技术的应用场景 图1-9 文字识别技术的应用场景
【问题现象】部署一个字体识别案例，但是部署结束之后一旦运行就会报一个段错误。【解决过程】联系了作者，得知我手里的代码都是最新的，且他可以正确运行。所以推测或许是开发板本身的环境部署有问题。更换了另外的SD卡，测试发现依然是相同的问题。所以只能继续分析代码。
《三国演义》是明朝的作品，对于更古老一些的古文，会是什么样吗？
60年代后期，出现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。
本文做个笔记罢了 发现这个字体设置，可以特定段落设置，会个别地方使用这个方式，感觉博文默认的字体有点小
pip install huaweicloudsdkocr
dotnet add package HuaweiCloud.SDK.Ocr
<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
查看了数据集的制作脚本，发现这个脚本运行时需要一个依赖文件，就是字体的字典集。但是字体的字典虽然缺失，但是脚本还是会运行并生成数据集。【结论】数据集在制作时，缺失了字典文件。所以在训练时loss值不正确，最终无法收敛。
识别过程 书本级：中文，英文；简体，繁体； 版式级：竖排，横排；有无分栏； 行切分 字切分 识别：真正的OCR识别过程，图像信息还原成文本信息 后处理：人工干预，主要集中在前四个阶段。
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。
由于手写体数字的随意性很大，如笔画粗细、字体大小、倾斜角度等因素都有可能直接影响到字符的识别准确率，所以手写体数字识别是一个很有挑战性的课题。在过去的数十年中，研究者们提出了许多识别方法，并取得了一定的成果。
合合信息借助这些工程方法，在不损失或少量损失性能的基础上，将古文识别的推断速度大大提升。
除此之外，多语言混合也是字符分类任务中的挑战，字符识别更加复杂。 手写字符识别 印刷字体遵循固定的规则，而手写字符的识别相比较就更加复杂，每个人的书写习惯都不同，同一个人书写同样的字符也不完全相同，识别难度大大增加。
之前为给位朋友分享过：GitHub开源：17M超轻量级中文OCR模型、支持NCNN推理，该项目仅仅支持中文OCR识别，本篇博文将分享支持100多种语言的OCR文字识别项目：Tesseract OCR。
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