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如果要进行的文本是带有格式的，如粗体、斜体、首行缩进等，部分OCR软件识别不出来，会丢失格式或出现乱码。如果必须扫描带有格式的文本，事先要确保使用的识别软件是否支持文字格式的扫描。也可以关闭样式识别系统，使软件集中注意力查找正确的字符，不再顾及字体和字体格式。
Sliding Line Point Regression for Shape Robust Scene Text Detection扭曲形状文字检测：传统文本检测方法主要关注四边形文本，为了检测自然场景中任意形状的文本，论文提出了新的方法——滑线点回归SLPR。SLPR将文本行边缘的多个点回归
如果要扫描印刷质量稍微差一些的文章，比如说报纸，扫描的结果将不会黑白分明，会出现大量的黑点，而且在字体的笔画上也会出现粘连现象，这两项可是汉字识别的大忌，将严重影响汉字识别的正确率。为获得较好的识别结果，必须仔细进行色调调节，反复扫描多次才能获得比较理想的结果。
git clone https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-sdk-cpp-v3.git
npm i @huaweicloud/huaweicloud-sdk-ocr
希望能适当调大字体
决定因素 1．图片的质量，一般建议150dpi以上 2．颜色，一般对彩色识别很差，黑白的图片较高，因此建议ocr的为黑白tif格式 3．最重要的就是字体，如果是手写识别率很低。 国内OCR识别简体差错率为万分之三，如果要求更高的精度需要投入更大的人工干预。
每一区域内的文字字体、字号最好一致，没有图形、图像，每一行的宽度一致，遇到长短不一，再细分，一般一次最多可扫描10个选区。根据不同情况，合理地设置识别区域的顺序。不要嫌这个过程太烦，那可是提高识别率的有效手段。注意各识别区域不能有交叉，做到一切觉得完好以后再进行识别。
字词后处理：由于OCR的识别率并无法达到百分之百，或想加强比对的正确性及信心值，一些除错或甚至帮忙更正的功能，也成为OCR系统中必要的一个模块。字词后处理就是一例，利用比对后的识别文字与其可能的相似候选字群中，根据前后的识别文字找出最合乎逻辑的词，做更正的功能。
在本专栏第十篇记录过CNN的理论，并大致了解使用CNN+残差网络训练MNIST的方式，由于课件中不包含完整代码
文字识别能离线吗
描述Aster（文字识别/PyTorch）1.
人脸识别 场景介绍 对输入图片进行人脸检测和分析，输出人脸在图像中的位置、人脸关键点位置和人脸关键属性。 流程一览 操作步骤 开通服务 登录人脸识别服务控制台。
在学习文字识别OCR视频过程中，介绍可以识别到文字，有个疑问，对于错别字是否会被识别，还是提示识别错误了，识别错误是否会提供相似的文字给参考呢？
场景一：卡证、发票混合识别场景二：相同类型发票识别场景三：不同类型发票识别支持类型卡证类目前支持的卡证类包含：身份证、驾驶证、行驶证、护照、银行卡、道路运输证等。
通用表格识别只支持识别PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式的图片。图像各边的像素大小在15px到8192px之间。图像中识别区域有效占比超过80%，保证整张表格及其边缘包含在图像内。支持图像任意角度的水平旋转。
3.可识别图文题目，解决了传统搜题方法中无法复制题目来搜题的问题作者： 一位十分懒惰的小胡同学
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2 车牌定位原理 每张车牌的车牌区域都具有鲜明的特征，即车牌的底色、车牌的字体颜色等，那么就可以运用彩色像素点统计的方法来锁定该图像中的车牌区域。首先，先要确定车牌底色R、G、B三个分量分别对应的颜色范围。
怎么修改高级组件，堆积图Legend字体颜色
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