AI科技大本营在线公开课《基于模板的文字识别结果结构化处理技术》 共22页.pptx

CVI2012 + IMAQ vision6.0 https://blog.csdn.net/weixin_43470383/article/details/117478961 https://blog.csdn.net/weixin_43470383/article/details/117486707 https://blog.csdn.net/weixin_43470383/article/details/117518445

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文字识别OCR 人脸识别 百度AI相关中英文文献

本例子是一个基于安卓的ocr(文字识别)的例子源码。与传统的在安卓手机上直接拍照识别不同，本项目的实现思路是先由客户端拍照，然后画出照片的指定区域上传到服务端，服务端调用文字识别引擎进行识别然后把结果再反馈回手机客户端，本项目的客户端主要实现了拍摄场景图片，大致划出感兴趣文字区域，通过socket通信上传服务器端识别，服务器端使用了Python server进行socket通信监听，连通后调用文字识别引擎（exe可执行程序），将识别结果返回，另外由于本项目不是做产品，对效率的考虑并没有在意。现在的话是将手机拍照后的整幅图片上传，虽然进行了压缩，但一副图仍有几百KB大小，这对流量实在太过浪费。解决的话也简单，只要将划取的文字区域单独取出来上传即可（但四周需要一定程度的扩展），大小应该减小几十倍。本项目有简单的注释默认编码GBK编译版本4.4.23。本项目服务端是基于Python的，需要测试者有一定Python基础。

python百度paddle表格文字识别生成excel 介绍链接：

CRNN-Pytorch 记录CRNN的学习 CRNN是2015年提出的一种，端对端的，场景文字识别方法，它采用CNN与RNN的结合来进行学习。它相对于其他算法主要有以下两个特点： 端对端训练，直接输入图片给出结果，而不是把多个训练好的模型进行组合来识别 不需要对图片中的文字进行分割就可以进行识别，可以适应任意长度的序列 里面包括所有的代码，可以进行训练，本代码是训练了IIIIT-5k的数据集，得到了模型在文件夹内，可以进行训练和预测 除此之外，ipynb文件中，利用pytorch搭建CRNN，对验证码进行识别，准确率都是很不错的，达到很不错的结果，可以自定图片和网络结构

Android实现拍照并返回图片，通过调用第三方接口，即使用阿里云的通用类文字识别ocr接口对图片进行文字识别。

截图识别文字，解压直接运行即可，简单方便

一打开是看不到主窗口的，是一个悬浮的小图标，直接按Ctrl+A框好要识别的地方,然后双击等待几秒时间，Ctrl+A框好右键可以保存，直接点击右上角控制栏-号隐藏 X号不再提示 方便二次使用。 1、运行软件，自动跳出一个文本框，选择“从图片读文件”； 2、想要转换的图片，选定之后，点击“打开”就可以； 3、图片打开后，点击工具栏上的“识别”按钮； 4、将识别结果输出为Word就可以了。